ТЕРМОДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОСТАВА КОНДЕНСИРОВАННЫХ ФАЗ ПРИ РАЗЛОЖЕНИИ АЦЕТИЛАЦЕТОНАТА ЖЕЛЕЗА(III)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Выполнено термодинамическое моделирование состава конденсированных фаз, образующихся при разложении летучего прекурсора Fe(acac)3, ацетилацетоната железа (III), в зависимости от условий (температура, общее давление, количество добавляемого кислорода). Проведен отбор и обработка исходных термодинамических данных для газообразного и кристаллического Fe(acac)3 (энтальпия и энтропия образования, температурные зависимости теплоемкости) и для процесса его сублимации. Показано, что введение набора согласованных данных о прекурсоре не влияет на результаты моделирования, т. е. исходное вещество термодинамически нестабильно в равновесии с возможными компонентами газовой фазы и усложнение модели расчетов нецелесообразно. Полученные диаграммы могут быть полезны для оптимизации процессов химического газофазного осаждения материалов, содержащих фазы оксидов или карбида железа.

Об авторах

Э. А. Рихтер

Институт неорганической химии им. А. В. Николаева Сибирского отделения РАН; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

Email: e.rikhter@g.nsu.ru
630090, Новосибирск, Россия; 630090, Новосибирск, Россия

С. Е. Варваринская

Институт неорганической химии им. А. В. Николаева Сибирского отделения РАН; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

630090, Новосибирск, Россия; 630090, Новосибирск, Россия

С. В. Сысоев

Институт неорганической химии им. А. В. Николаева Сибирского отделения РАН

630090, Новосибирск, Россия

М. А. Беспятов

Институт неорганической химии им. А. В. Николаева Сибирского отделения РАН

630090, Новосибирск, Россия

Е. С. Викулова

Институт неорганической химии им. А. В. Николаева Сибирского отделения РАН

630090, Новосибирск, Россия

Н. В. Гельфонд

Институт неорганической химии им. А. В. Николаева Сибирского отделения РАН

630090, Новосибирск, Россия

Список литературы

  1. Lommelen R., Binnemans K. // ACS Omega. 2021. V.6. № 17. 6(17). P. 11355. https://doi.org/10.1021/acsomega.1c00340
  2. Alkhatib I.I.I., Bahamon D., Llovell F. et al. // J. Mol. Liq. 2020. V. 298. P. 112183. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2019.112183
  3. Xiang H., Connolly J. // J. Metamorph. Geol. 2022. V. 40. № 2. P. 243. https://doi.org/10.1111/jmg.12626
  4. Smeller L. // Biochim. Biophys. Acta. 2021 V. 1595 № 1—2. P. 11. http://dx.doi.org/10.1016/S0167-4838(01)00332-6
  5. Fischer F.D., Harrington M.J., Fratzl P. // New J. Phys. 2013. V. 15. № 065004. doi.org/10.1088/1367-2630/15/6/065004
  6. Успенская И.А. Воскова А.Л., Коваленко Н.А. и др. // Журн. физ. химии. 2019. № 10. С. 1445. doi.org/10.1134/S0044453719100327
  7. Dhar S., Kumar V., Choudhury T., Shivashankar S.A., Raghavan S. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2016. V. 18. P. 14918. doi.org/10.1039/c6cp01617k
  8. Викулова Е.С., Сысоев С.В., Сартакова А.В. и др. // Журн. неорган. химии. 2023. T. 68. № 2. C. 167. doi.org/10.31857/S0044457X22601560
  9. Sysoev S.V., Mareev A.V., Tsyrendorzhieva I.P. et al. // Russ. J. Gen. Chem. 2021. V. 91. № 10. P. 1511. doi.org/10.1134/S1070363221100054
  10. Dhar S., Varade A., Shivashankar S.A. // Bull. Mater. Sci. 2011. V. 34. P. 11. https://doi.org/10.1007/s12034-011-0026-3
  11. Pousaneh E., Korb M., Assim K. et al. // Inorg. Chim. Acta. 2019. V. 287. P. 1. https://doi.org/10.1016/j.ica.2018.11.029
  12. Warwick M.E.A., Kaunisto K., Barreca D. et al. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2015. V. 7. № 16. P. 8667. doi.org/10.1021/acsami.5b00919
  13. Jiang Ch., Mei-Ng Sh., Leung C.W., Peng, P.W.T. // J. Mater. Chem. C. 2017. V. 5. № 252. doi.org/10.1039/C6TC03918A
  14. Requies J., Güemez M.B., Perez Gil S. et al. // J. Mater. Sci. 2013. V. 48. P 4813. doi.org/10.1007/s10853-013-7377-7
  15. Fugii E., Torii H., Tomozawa A. et al. // Jpn. J. Appl. Phys. 1995. V. 34. № 4A. P. 1937. doi.org/10.1143/jjap.34.1937
  16. Levish A., Joshi S., Winterer M. // Appl. Energy Combust. Sci. 2023. V. 15. P. 100177. https://doi.org/10.1016/j.jaecs.2023.100177
  17. Kan D., Sugano S., Kosugi Y. et al. // Jpn. J. Appl. Phys. Part 1. 2019. V. 58. № 9. P. 095504. doi.org/10.7567/1347-4065/ab39d1
  18. Dhar S., Pallavi A., Shivashankar S.A. // J. Cryst. Growth. 2016. V. 442. P. 41. https://doi.org/10.1016/j.jcrysgro.2016.02.019
  19. Герасимов П.А., Герасимова А.И., Федотова Н.Е. и др. // Изв. ВУЗов. 1992. С. 38.
  20. Naumov V.N., Bespyatov M.A. // J. Chem. Thermodynamics. 2008. № 40. P. 885. doi.org/10.1016/j.jct.2019.06.013
  21. Zherikova K.V., Verevkin S.P. // RSC Adv. 2020. № 10. P. 38158. doi.org/10.1039/D0RA06880B
  22. Сысоев С.В., Ванина Н.С., Трубин С.В., и др. // Исследовано в России. 2001. № 23. С. 237.
  23. Zhilina M.N., Karyakin N.V., Maslova V.A. et. al. // Rus. J. Phys. Chem. 1987. V. 61. P. 1633.
  24. Беспятов М.А. Исследование термодинамических свойств бета-дикетонатов металлов методом низкотемпературной калориметрии: дис. канд. физ.-мат. наук. Новосибирск: ИНХ СО РАН, 2006. 130 c.
  25. Кузнецов Ф.А., Воронков М.Г., Борисов В.О. и др. // Интеграционные проекты СО РАН. Вып. 37. Н.: Изд-во СО РАН, 2013. 176 с.
  26. Киселева Н.Н. Компьютерное конструирование неорганических соединений: использование баз данных и методов искусственного интеллекта. М.: Наука, 2005. С. 13.
  27. Кузнецов Ф.А., Буждан Я.М., Коковин Г.А. // Изв. СО АН СССР. Сер. хим. наук. 1975. № 2. Вып. 1. С. 24.
  28. Гурвич Л.В., Вейц И.В., Медведев В.А. и др. Термодинамические свойства индивидуальных веществ. M.: Наука, 1978—1982. Т. 1—4.
  29. Федотова Н.Е., Морозова Н.Б., Игуменов И.К., и др. // Координац. химия. 1993. Т. 19. № 8. С. 622.
  30. Naumov V.N., Frolova G.I., Nogteva V.V. // Chem. Sustainable Dev. 2000. V. 8. P. 243.
  31. Kuzin T.M., Bespyatov M.A., Naumov V.N., et. al. // Thermochim. Acta. 2015. V. 602. P. 49. https://doi.org/10.1016/j.tca.2015.01.008
  32. Makarenko A.M., Trubin S.V., Zherikova K.V. // Coatings. 2023. № 13. P. 1458. https://doi.org/10.3390/coatings13081458
  33. Schnepp Z., Wimbush S.C., Antonietti M. et al. // Chem. Mater. 2010. V. 22. N. 18. P. 5340. doi.org/10.1021/cm101746z
  34. Li Y., Li Z., Ahsen A. et al. // ACS Catal. 2019. V. 9. № 2. P. 1264. https://doi.org/10.1021/acscatal.8b03684
  35. Dhara S., Rastogi A.C., Das B.K. // Bull. Mater. Sci. 1999. V. 17. № 4. P. 367. https://doi.org/10.1007/BF02745224
  36. Rastogi A.C. Dhara S., Das B.K. // J. Electrochem. Soc. 1995. V. 142. P. 3148. doi.org/10.1149/1.2048703
  37. Pallavi A., Shivashankar S.A. // RSC Adv. 2015. № 5. P. 59463. https://doi.org/10.1039/C5RA07472J

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».