Ab initio molecular dynamics simulation of the superionic state in Pb0.78Sr0.19K0.03F1.97 solid solution: fluoride sublattice behaviour

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The structural and transport characteristics of the behavior of the fluorine-ion sublattice in the solid solution Pb0.78Sr0.19K0.03F1.97 were studied using the method of non-empirical molecular dynamics. It is shown that the local diffusion of fluoride ions varies depending on the nature of the dopant atom, which is consistent with experimentally observed transport characteristics.

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Интерес к фторидным материалам типа MF2 (M = Ca, Sr, Ba) и гетеро- и гомовалентным твердым растворам на их основе обусловлен как их возможным использованием в электрохимических устройствах (источники тока, сенсоры, фтор-ионные насосы, оптоионные приборы) [1–3], так и применением их в качестве оптически активных материалов [4], перспективных функциональных покрытий [5]. Одним из модельных материалов для исследования особенностей фтор-ионного переноса является фторид свинца и твердые растворы на его основе [6–10].

Компьютерный эксперимент, в частности метод молекулярной динамики (МД) [11], является современным мощным инструментом, позволяющим изучать и прогнозировать характеристическое поведение кристаллов на атомном уровне. В классической МД для успешного воспроизведения экспериментальных зависимостей необходимо подобрать вид и параметры потенциала межатомного взаимодействия. Выбор параметров силового поля осуществляется на основе различных данных исследуемых объектов (структурные, упругие, термодинамические, диэлектрические и др.), что позволяет анализировать природу заранее выбранных характеристик, например подвижность ионных носителей в суперионных материалах. В то же время при использовании квантово-химических подходов (ab initio молекулярная динамика или неэмпирическая молекулярная динамика – НЭМД) взаимодействие между атомами определяется расчетами электронной структуры системы на каждом шаге движения атомов, т.е. без привязки к экспериментальным данным.

Известен ряд работ по моделированию фторида свинца с использованием классических МД-расчетов, основанных на модели жестких ионов. В [12–14] для PbF2 был описан так называемый фарадеевский (“размытый”) фазовый переход в суперионное состояние (при температуре ~700 K). Экспериментально наблюдаемую температурную зависимость коэффициента диффузии в объемном кристалле удалось воспроизвести [15] при использовании большой расчетной ячейки из 1500 атомов и показать, что резкое возрастание проводимости обусловлено увеличением концентрации подвижных анионов. Фазовый α→β-переход из орторомбической в кубическую фазу, наблюдаемый при наложении давления, был изучен в [16].

Для адекватного воспроизведения термодинамических и тепловых свойств кристалла фторида свинца, как было показано в [17–19], необходимо учитывать влияние температуры на параметры межатомных потенциалов от температуры. Для корректного описания суперионного перехода температурный диапазон от 300 до 1000 К пришлось разбить на три участка: рассматривались две температурные области до температуры фарадеевского фазового перехода при Tфп = 700 K и одна – выше Тфп. Можно утверждать, что результаты расчетов МД-методом позволили проанализировать разупорядоченное состояние фторида свинца (выше Тфп) и показать важность наличия дефектов для движения атомов фтора в суперионном состоянии [13, 14, 19, 20].

Процессы плавления, кристаллизации и стеклообразования [20–22] в PbF2 также исследовались с использованием метода МД. Было показано, что в расплаве и стекле наиболее вероятным координационным числом для атомов свинца является 8, что соответствует движению атомов фтора по локальным искажениям флюоритовой кристаллической решетки.

Состояние с высокой ионной проводимостью для твердых растворов на основе PbF2 анализировалось в [23, 24], была подчеркнута определяющая роль допантов в повышении подвижности анионов фтора.

Таким образом, применяя метод классической МД, удалось успешно описать поведение кристалла фторида свинца в суперионном состоянии. Поэтому логично ожидать использование ab initio МД для анализа суперионного состояния фторидных материалов, тем более что для ряда простых фторидов MF2 и LaF3 ранее были осуществлены [25–28] расчеты электронной структуры. Отметим, что подход НЭМД эффективно применялся для изучения транспортных свойств в кислород-ионных проводниках на основе диоксида циркония [29–32] и ряда катионпроводящих твердых электролитов [33–36].

В настоящей работе для исследования динамических и структурных свойств и особенностей подвижности анионов фтора в твердых растворах PbF2–SrF2–KF использовали метод ab initio МД.

Выбор твердого раствора с двойным гомо- и гетеровалентным замещением атомов свинца обусловлен наличием экспериментальных результатов, которые указывают на высокие значения ионной проводимости в такой системе при комнатной температуре [7]. Введение в низкосимметричную матрицу a-PbF2 небольшого количества (20 мол. %) SrF2 с относительно высокой температурой плавления (1473°С) стабилизирует при комнатной температуре флюоритовую структуру образующегося твердого раствора. В свою очередь стабилизация фазы приводит к увеличению транспорта фтора, осуществляемому по междоузельному механизму, хорошо изученному для кристаллов со структурой флюорита. Дополнительное добавление гетеровалентного атома калия (5 мол. %) вместо атома свинца создает вакансию атомов фтора в анионной подрешетке, что еще больше повышает их подвижность. Полученный твердый раствор, отвечающий составу Pb0.75Sr0.20K0.05F1.95, обладает наивысшей ионной проводимостью в этой системе [7].

КОМПЬЮТЕРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ

Построение расчетной ячейки. Базовый кристалл PbF2 имеет (в суперионном состоянии) достаточно простую кубическую структуру типа флюорита, пр. гр. Fmm, с параметром элементарной ячейки a = 5.973 Å. Для МД-моделирования был создан расчетный бокс размером 2 × 2 × 2 элементарных ячеек вдоль кристаллографических направлений a, b и с соответственно, т.е. расчетный бокс состава Pb32F64 имел длину ребра куба 11.855 Å и объем 1666 Å3. В настоящей работе помимо базового состава PbF2 изучен твердый раствор состава Pb0.78Sr0.18K0.03F1.96, образованный случайным замещением атомов свинца атомами стронция и калия, что соответствует расчетной ячейке Pb25Sr6KF63. Расчетный бокс для указанной системы показан на рис. 1.

 

Рис. 1. Расположение атомов в моделируемой системе Pb25Sr6KF63 в начале (а) и после окончания (б) НЭМД-расчетов

 

МД-расчеты. Для проведения ab initio МД-расчетов использовали пакет программ Materials Studio и модуль DMol3, в котором реализован метод DFT на атомном базисе. Применяли базис DND, который соответствует базисному набору Gaussian 6-31G*, и обобщенный градиентный функционал PBE как один из “классических” функционалов – такое сочетание представляет собой приемлемый компромисс между точностью и необходимыми значительными компьютерными ресурсами [37–39].

НЭМД-расчеты проводили при модельной температуре 1000 K, поскольку в этом случае катионы металлов остаются малоподвижными и “держат” кристаллический остов, тогда как анионы фтора обладают значительными длинами свободного пробега в кристалле, что соответствует суперионному состоянию. Шаг интегрирования уравнений движения по времени был выбран 1 × 1015 с (1фс), что обеспечивало стабильность полной энергии системы с точностью до 0.5 эВ. Длительность расчетов составляла 5 пс.

Подвижность частиц в кристаллической решетке характеризовали с помощью функций среднеквадратичных смещений (СКС):

rk2t=1Nk=1Nxktxk02++yktyk02+zktzk02, (1)

где xk(t), yk(t) и zk(t) – координаты частиц сорта k в момент времени t. Временные зависимости  (за исключением начального участка) аппроксимировали прямыми, из величины тангенса угла наклона которых рассчитывали коэффициенты диффузии ионов (Dk), используя соотношение Эйнштейна:

rk2t=6Dkt+Bk, (2)

где коэффициент Bk описывает тепловые колебания частиц около положения равновесия.

Для анализа структурных особенностей фтор-ионной подсистемы изучали радиальные парные корреляционные функции (РПКФ):

gijr=nijrρ4πr2dr, (3)

где n – среднее число частиц j-го типа в сферическом слое толщиной dr на расстоянии r от частицы типа i;  – среднее значение атомной плотности моделируемой системы.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Рассчитанные РПКР распределения для системы Pb25Sr6KF63 представлены на рис. 2. Как видно из рис. 2а, максимумы на кривой для пары Pb–Pb отвечают максимумам для идеальной флюоритовой решетки, в то время как максимумы на кривых для пар F–F и Pb–F существенным образом смещены относительно максимумов для идеального кристалла.

 

Рис. 2. Радиальные парные функции распределения атомов: пары F–F, Pb–Pb, Pb–F в системе Pb25Sr6KF63 (а). Вертикальные прямые отвечают ситуации идеального кристалла с флюоритовой структурой; пары Pb–F (1) в кристалле β-PbF2, пары Pb–F (2), Sr–F (3), K–F (4) в системе Pb25Sr6KF63 (б)

 

В пользу такого наблюдения служат результаты, представленные на рис. 1б: видно, что после достижения равновесного состояния системы ионы металлов в целом занимают позиции, ненамного смещенные от равновесных (начальных) положений, в то время как анионы фтора почти хаотично расположены относительно катионной подрешетки.

На рис. 2б детально показаны РПКФ для всех пар катион–анион для первой координационной сферы. Видно, что для разных катионов расположение максимумов существенно разное. Для объяснения этого эффекта были рассчитаны усредненные заряды катионов, результаты расчетов приведены в табл. 1.

 

Таблица 1. Усредненные заряды на атомах (по Малликену) до и после выполнения расчетов и их ионные радиусы

Катион

Заряд до начала расчета, e

Заряд по окончании расчета, e

Ионный радиус, Å

Pb

1.202

1.150

0.119

Sr

1.800

1.782

0.118

K

0.911

0.968

0.138

 

Атом калия, имеющий минимальный абсолютный заряд (табл. 1) и наибольший ионный радиус по сравнению с атомами стронция и свинца, дает возможность атомам фтора максимально отойти от атома металла, что приводит к существенному смещению пика на РПКФ вправо относительно реперной точки – пика Pb–F в кристалле PbF2 и уширению пика. Положение максимума РПКФ для пары Sr–F отвечает положению первой координационной сферы для идеального кристалла SrF2; это означает, что атомы стронция пытаются организовать вокруг себя подобие самостоятельной фазы “нанокристаллов” SrF2.

При использовании подхода НЭМД электронная структура всей системы рассчитывается на каждом шаге итерации, при этом заряды на атомах претерпевают существенные изменения, как видно из табл. 1.

Поскольку моделируемая ячейка имеет сравнительно небольшие размеры, был проведен анализ локальной диффузии атомов фтора вблизи атомов металлов, т.е. в окрестности первой координационной сферы. Оказалось, что в процессе моделирования равновесие в системе достигается в течение ~1 пс, о чем свидетельствуют временные данные СКС, представленные на рис. 3. Действительно, на графике зависимости СКС от времени угол наклона апроксимирующей прямой практически не изменяется с увеличением времени, что соответствует установившемуся равновесному состоянию исследуемой системы.

 

Рис. 3. Среднеквадратичные смещения атомов фтора, локализованные в первой координационной сфере атомов металлов: Pb (1) в β-PbF2, Pb (2), Sr (3), K (4) в системе PbF2–SrF2–KF

 

Коэффициенты самодиффузии атомов фтора были рассчитаны по данным среднеквадратичных смещений по формуле Эйнштейна (2) и приведены в табл. 2.

 

Таблица 2. Коэффициенты самодиффузии атомов фтора в кристалле β-PbF2 и твердом растворе PbF2–SrF2–KF

Система

DF, см2

β-PbF2 (F около атомов Pb)

2.91 × 105

PbF2–SrF2–KF (F около атомов Pb)

4.00 × 105

PbF2–SrF2–KF (F около атомов Sr)

2.32 × 105

PbF2–SrF2–KF (F около атомов K)

3.19 × 105

 

Как видно из результатов расчетов, наименьшую подвижность имеют атомы фтора, локализованные около атомов Sr. Как отмечалось выше, катионы Sr пытаются организовать около себя нанокристаллы SrF2, а подвижность фтора в образцах SrF2 существенно ниже, чем в PbF2 [6]. Это связано с тем, что высокая степень ионности Sr (табл. 1) обусловливает значительное кулоновское притяжение атомов фтора и тем самым затрудняет их транспорт. Значительная подвижность атомов фтора вблизи катионов калия может быть связана как со слабым зарядом К+ (табл. 1) и, соответственно, меньшей степенью взаимодействия с ионами фтора, так и наличием дополнительных вакансий как локального компенсатора недостающего заряда при замещении свинца на калий Pb→K. Однако наибольшая подвижность атомов фтора наблюдается в окрестности атомов свинца, что отвечает наблюдаемым экспериментальным данным и, видимо, связано с наиболее высокой электронной поляризуемостью атомов свинца по сравнению с атомами стронция и более сильной ионной связью между атомами стронция и фтора [7].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, метод НЭМД позволяет оценить подвижность атомов фтора в многокомпонентном твердом растворе с помощью расчетов электронной структуры, без привлечения эмпирических данных, что необходимо в случае метода классической МД. При этом данные расчетов методом НЭМД адекватно объясняют экспериментальные данные. Это дает возможность детального анализа как динамических процессов, происходящих при взаимодействии различных гомо- и гетеровалентных допантов и атомов фтора в базовой матрице исходного твердого электролита, так и и структурных особенностей, характерных для сложных нестехиметрических систем на атомном уровне.

Работа выполнена при использовании программно-аппаратных ресурсов ресурсного центра “Вычислительный центр” Санкт-Петербургского государственного университета, а также при поддержке Российского научного фонда (гранта № 22-23-00465). А.К. Иванов-Шиц выполнял работу по Госзаданию ФНИЦ «Курчатовский институт».

×

About the authors

A. V. Petrov

St. Petersburg State University

Author for correspondence.
Email: a.petrov@spbu.ru
Russian Federation, St. Petersburg

Q. Ji

St. Petersburg State University

Email: a.petrov@spbu.ru
Russian Federation, St. Petersburg

I. V. Murin

St. Petersburg State University

Email: a.petrov@spbu.ru
Russian Federation, St. Petersburg

A. K. Ivanov-Schitz

Shubnikov Institute of Crystallography of Kurchatov Complex of Crystallography and Photonics of NRC “Kurchatov Institute”

Email: a.petrov@spbu.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Gopinadh S.V., Phanendra P.V.R.L., John B., Mercy T.D. // Sustain. Mater. Technol. 2022. V. 32. P. e00436. https://doi.org/10.1016/j.susmat.2022.e00436
  2. Konishi H., Minato T., Abe T., Ogumi Z. // J. Electroanal. Chem. 2020. V. 871. P. 114103. https://doi.org/10.1016/j.jelechem.2020.114103
  3. Liu L., Yang L., Shao D. et al. // Ceram. Int. 2020. V. 46. P. 20521. https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2020.05.161
  4. Liu G., Zhou Z., Fei F. et al. // Phys. B. Condens. Matter. 2015. V. 457. P. 132. https://doi.org/10.1016/j.physb.2014.10.004
  5. Feng X.X., Liu B., Long M. et al. // J. Phys. Chem. Lett. 2020. V. 11. P. 6266. https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.0c01870
  6. Иванов-Шиц А.К., Мурин И.В. Ионика твердого тела. СПб: Изд-во СПбГУ, 2010. Т. 2. 1000 с.
  7. Ji Q., Melnikova N.A., Glumov O.V. et al. // Ceram. Int. 2023. V. 49. P. 16901. https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2023.02.051
  8. Molaiyan P., Witter R. // J. Electroanal. Chem. 2019. V. 845. P. 154. https://doi.org/10.1016/j.jelechem.2019.04.063
  9. Nowroozi M.A., Mohammad I., Molaiyan P. et al. // J. Mater. Chem. A. 2021. V. 9. P. 5980. https://doi.org/10.1039/D0TA11656D
  10. Düvel A. // Dalt. Trans. 2019. V. 48. P. 859. https://doi.org/10.1039/C8DT03759K
  11. Rapaport D.C. The Art of Molecular Dynamics Simulation. Cambridge University Press, 2004. 549 p. https://doi.org/10.1017/CBO9780511816581
  12. Walker A.B., Dixon M., Gillan M.J. // J. Phys. C. 1982. V. 15. P. 4061. https://doi.org/10.1088/0022-3719/15/19/007
  13. Готлиб И.Ю., Мурин И.В., Пиотровская E.M., Бродская Е.Н. // Вестн. СПбГУ. 2000. Т. 4. С. 62.
  14. Zimmer F., Ballone P., Parrinello M., Maier J. // Solid State Ionics. 2000. V. 127. P. 277. https://doi.org/10.1016/S0167-2738(99)00267-2
  15. Grasselli F. // J. Chem. Phys. 2022. V. 156. P. 277. https://doi.org/10.1063/5.0087382
  16. Monteil A., Chaussedent S., Guichaoua D. // Mater. Chem. Phys. 2014. V. 146. P. 170. https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2014.03.016
  17. López J.D., García G., Correa H et al. // Data Br. 2020. V. 28. P. 104865. https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104865
  18. López J.D., Diosa J.E., García G. et al. // Heliyon. 2022. V. 8. P. E09026. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09026
  19. López J.D., Diosa J.E., Correa H. // Ionics (Kiel). 2019. V. 25. P. 5383. https://doi.org/10.1007/s11581-019-03073-7
  20. Silva M.A.P., Rino J.P., Monteil A. et al. // J. Chem. Phys. 2004. V. 121. P. 7413. https://doi.org/10.1063/1.1796252
  21. Chergui Y., Nehaoua N., Telghemti B. et al. // Eur. Phys. J. Appl. Phys. 2010. V. 51. P. 20502. https://doi.org/10.1051/epjap/2010096
  22. Silva M.A.P., Rino J.P., Monteil A. et al. // J. Chem. Phys. 2004. V. 121. P. 7413. https://doi.org/10.1063/1.1796252
  23. Petrov А.V., Ji Q., Murin I.V. // Russ. J. Gen. Chem. 2022. V. 92. P. 2877. https://doi.org/10.1134/S1070363222120404
  24. Netshisaulu T.T., Chadwick A.V., Ngoepe P.E., Catlow C.R.A. // J. Phys. Condens. Matter. 2005. V. 17. P. 6575. https://doi.org/10.1088/0953-8984/17/41/026
  25. Evarestov R.A., Murin I.V., Petrov A.V. // J. Phys. Condens. Matter. 1989. V. 1. P. 6603. https://doi.org/10.1088/0953-8984/1/37/008
  26. Evarestov R.A., Leko A.V., Murin I.V. et al. // Phys. Status Solidi. 1992. V. 170. P. 145. https://doi.org/10.1002/pssb.2221700117
  27. Chen J., Zhang Z., Guo Y., Robertson J. // J. Appl. Phys. 2022. V. 131. P. 145. https://doi.org/10.1063/5.0087914
  28. Hoat D.M., Rivas Silva J.F., Méndez Blas A. // Optik. 2019. V. 181. P. 1023. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2018.12.173
  29. Oka M., Kamisaka H., Fukumura T., Hasegawa T. // Comput. Mater. Sci. 2018. V. 154. P. 91. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2018.07.038
  30. Zhu Z., Deng Z., Chu I.-H. et al. // Comput. Mater. Syst. Des. Springer Int. Publ., 2018. P. 147. https://doi.org/10.1007/978-3-319-68280-8_7
  31. Mo Y. // ECS Meet. Abstr. 2019. V. MA2019-02. P. 97. https://doi.org/10.1149/MA2019-02/2/97
  32. Petrov A.V., Ivanov-Schitz A.K., Murin I.V. // Phys. Status Solidi. 2023. V. 220. P. 97. https://doi.org/10.1002/pssa.202200494
  33. He X., Zhu Y., Mo Y. // Nat. Commun. 2017. V. 8. P. 15893. https://doi.org/10.1038/ncomms15893
  34. Sun S., Xia D. // Solid State Ionics. 2008. V. 179. P. 2330. https://doi.org/10.1016/j.ssi.2008.09.028
  35. Zhu Z., Chu I.-H., Ong S.P. // Chem. Mater. 2017. V. 29. P. 2474. https://doi.org/10.1021/acs.chemmater.6b04049
  36. Wan T.H., Ciucci F. // ACS Appl. Energy Mater. 2021. V. 4. P. 7930. https://doi.org/10.1021/acsaem.1c01262
  37. Hernández-Haro N., Ortega-Castro J., Martynov Y.B. et al. // Chem. Phys. 2019. V. 516. P. 225. https://doi.org/10.1016/j.chemphys.2018.09.023
  38. Drużbicki K., Mikuli E., Kocot A. et al. // J. Phys. Chem. A. 2012. V. 116. P. 7809. https://doi.org/10.1021/jp301190z
  39. Bruska M.K., Czekaj I., Delley B. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2011. V. 13. P. 15947. https://doi.org/10.1039/c1cp20923j

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The arrangement of atoms in the simulated Pb25Sr6KF63 system at the beginning (a) and after the end (b) of the NEM calculations

Download (280KB)
3. Fig. 2. Radial paired atomic distribution functions: F–F, Pb–Pb, Pb–F pairs in the Pb25Sr6KF63 (a) system. Vertical lines correspond to the situation of an ideal crystal with a fluorite structure; Pb–F (1) pairs in a β-PbF2 crystal, Pb–F (2) pairs, Sr–F (3), K–F (4) in the Pb25Sr6KF63 (b) system

Download (221KB)
4. Fig. 3. Rms displacements of fluorine atoms localized in the first coordination sphere of metal atoms: Pb(1) in β-PbF2, Pb(2), Sr(3), K(4) in the PbF2–SrF2–KF system

Download (70KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».