“我好像明白了，看你當時說話的語氣，還以為又一篇文章到手了呢。”韓嘉瑩道。
“我只是有感而發罷了，想灌水也不是說灌就能灌的。”許秋笑道。
……
學妹繼續實驗，許秋站在她旁邊，開始分析：
目前看來，她制備器件的熟練度，已經很高了，各種儀器操作、幾種旋涂方法均已掌握。
而且基于他的體系，學妹也重復出來了9.8%的效率，他當初不用銀電極，最高值也只是9.99%，差別不大。
至于她的兩個體系，P3T、P5T，大多數能用到的已知的實驗優化手段，包括引入氟原子、調控側鏈、真·熱旋涂，都已經用的差不多了。
這就說明，這兩個體系潛力已盡。
除非再出現顛覆性的實驗優化手段，方能扭轉乾坤。
但想想也知道，并不容易。
那么，最終結果，P3T、P5T的器件效率大概率在6%-8%之間徘徊。
對應的文章檔次，大致是一到兩篇二區。
大概率能發兩篇，因為類似的分子結構幾乎沒人報道，雖說P3T、P5T兩者的結構相似了些，但畢竟是不同的結構。
如果一個效率6%、另一個效率7%，先發6%的，再發7%的，就更加合適了。
這就是自己做合成實驗的優勢所在。
因為很多組是不做合成的，那么就形成了一個門檻。
只要器件制備水平夠高，稍微改一改分子結構，得到一個差不多的結果，就能發一篇文章。
這樣看來，當初許秋選擇從P4T體系開始試水，還是蠻幸運的。
當然，也不完全是運氣使然。
那時候，他挑選材料，并不是拿個骰子擲出，點數是幾就是幾T，也是有自己考量的。
首先，許秋根據文獻報道的DFT結果，總結出了一套自己的理論：
DFT結果中，能級分布總體上比較均勻，可以保證材料的共軛性能，有利于電荷輸運能級分別集中分布在D/A單元上，有助于激子拆分。
這種結構的分子，大概率性能會好一些。
然后，他再用高階DFT模擬，計算了從P2T到P5T這四種分子后，仔細觀察了這些分子的能級分布圖。
表現最好的P4T，其次是P2T，最后是P3T、P5T就差一些。
整體上，P4T的能級分布較為均勻，每個結構單元上均有分布，分子的共軛性比較好。
而且它的能級，分別集中在D單元2T上和A單元2TBT上。
既符合他的理論，實踐上又證明了性能確實好。
許秋推斷，造成這樣的情況，或許和P4T是對稱的結構有關。
相對來講，非對稱性的P3T、P5T就差一些。
但這套理論也不是完美的。
比如P2T，同樣是對稱的結構能級分布圖上來看，分子的共軛性也比較好，但性能卻是四組材料中墊底的。
這就表明，有其他理論框架外的因素，對結果造成了影響。
具體是什么影響，目前的許秋也很難分析出來。
畢竟，擁有幾百上千個原子的材料，在微觀尺度上的復雜程度，那是難以想象的。