Calculation of isothermal compressibility of potassium halide melts and in binary mixtures KI–KX (X = F, Cl, Br) by the classical molecular dynamics

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Calculations of the isothermal compressibility (T) of individual potassium halides and some binary mixtures, namely KI–KX (X = F, Cl, Br), by using the classical molecular dynamics were carried out. Simulations of potassium halide melts using the Born-Mayer-Huggins pair potential showed good agreement between the calculated isothermal compressibility values and experimental data. A systematic underestimation of the calculated T values for individual melts was discovered, with the maximum difference between the calculated and experimental values being 24% for potassium chloride. For binary mixtures KI–KX (X = F, Cl, Br), the experimental concentration dependences of T during the transition from bromide ion to fluoride ion are characterized by an increasing deviation from additivity. It is shown, that even now for the binary mixture KI–KBr, the calculated concentration dependence T has a pronounced nonlinear dependence. At the same time, the maximum differences between the calculated and experimental values of T are observed for the KI–KF binary mixture of equimolar composition and are about 34%.

Толық мәтін

ВВЕДЕНИЕ

Взаимосвязь структуры и макроскопических свойств расплавленных солей остается в фокусе внимания исследователей на протяжении многих десятилетий [1]. Расплавы галогенидов щелочных металлов и их смеси в настоящее время широко используются в различных технологических процессах и рассматриваются как удобные среды для новых, перспективных технических приложений [2–5]. При этом некоторые физико-химические свойства расплавов, необходимые как для понимания их внутренней структуры, так и для их полноценного использования в различных технологиях изучены недостаточно.

В данной работе предпринята попытка связать накопленный экспериментальный материал по акустическим исследованиям в индивидуальных галогенидах калия и их бинарных смесях с результатами расчета изотермической сжимаемости в рамках классической молекулярной динамики.

В монографии Минченко [6] приводятся исчерпывающие данные по измерениям скорости звука в рассматриваемых расплавах, а также их интерпретация с позиции автокомплексной модели. Представляет интерес изучить, как соотносятся результаты, полученные в приближении модели свободных ионов к имеющимся литературным данным. Насколько хорошо простейшая модель, учитывающая, по сути, только кулоновское взаимодействие между ионами и отталкивание их электронных оболочек, пригодна к описанию структурных и термодинамических свойств, в том числе бинарных расплавов? Особое внимание будет сосредоточено на выявлении роли анионных замещений в структуре бинарной смеси и, как следствие, влиянии на величину изотермической сжимаемости.

Целью работы является расчет методом молекулярной динамики изотермической сжимаемости при различном анионном окружении галогенидов калия.

В качестве объектов исследования выбраны индивидуальные галогениды калия и несколько бинарных смесей, а именно KI–KX (X = F, Cl, Br), находящихся при температуре Т = 1 200 К и нормальном давлении. Параметры взаимодействий между ионами для парного потенциала Борна–Майера–Хаггинса взяты в приближении Фуми–Тоси [7].

Использование такой модели жестких ионов (RIM – rigid ion model) для описания межчастичного взаимодействия является достаточно корректным, так как эта модель с хорошей точностью описывает структурные свойства всего ряда расплавленных галогенидов щелочных металлов [8, 9]. Отметим, что в данной работе изотермическая сжимаемость рассчитывается посредством стандартного термодинамического соотношения через структурные характеристики расплава, а именно парциальные структурные факторы.

ДЕТАЛИ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Молекулярно-динамическое моделирование индивидуальных галогенидов калия и ряда бинарных смесей с общим катионом проводилось в рамках общепринятой схемы [10]. Выражение для парного потенциала φij(rij) Борна–Майера–Хаггинса, записанного в рамках обобщения, сделанного в работе [7] для классических ионных систем, имеет вид

φijrij=QiQjrij+AijexpBσijrijCijrij6Dijrij8,                                                       (1)

где Qi, Qj – заряды взаимодействующих частиц, находящихся на расстоянии rij, а параметр σij равен сумме радиусов частиц.

Величина Aij вычислялась стандартным образом с учетом заполнения внешних электронных оболочек для взаимодействующих частиц [11]. Параметры парного потенциала B, Cij, Dij описывающие тип кристаллической решетки, диполь-дипольное и диполь-квадрупольное взаимодействия, соответственно, рассчитывались для трехкомпонентной смеси по схеме, предложенной в работе [12]. Для индивидуальных компонентов смеси численные значения параметров Cij, Dij взяты из работы [13]. Вклад кулоновского взаимодействия рассчитывался по стандартной методике Эвальда [14].

Кубическая ячейка, на которую налагались периодические граничные условия, содержала от 1 728 до 6 912 частиц. Молекулярно-динамическое моделирование проводилось при температуре T = 1 200 K и внешнем давлении, равном 1 атм. Геометрические параметры моделируемой ячейки определяли с помощью экспериментальных данных по плотности индивидуальных солей [15], плотности бинарных расплавленных смесей KF–KI, KCl–KI, KBr–KI произвольного состава вычислялись по правилу аддитивности мольных объемов компонентов смеси.

Координаты и скорости частиц рассчитывали с использованием алгоритма Бимана с временны́м шагом Δt = 0,01 пс для KF, для KCl и KBr временно́й шаг интегрирования Δt = 0,012 пс, а для CsBr –0,018 пс. Для бинарных смесей шаг интегрирования составлял 0,014 пс. Общее число рассчитываемых конфигураций –106. Термостатирование канонического ансамбля частиц, NVT-ансамбля, при моделировании осуществлялось по методу Ноуз–Пуанкаре [16] с шагом сканирования, равным 3.

Весь комплекс молекулярно-динамического моделирования реализован на суперкомпьютере «Уран», расположенном на базе ИММ УрО РАН, с помощью пакета Moldy-3.6 [17], исходный программный код которого распространяется по правилам свободного доступа (GNU General Public License).

РАСЧЕТ ИЗОТЕРМИЧЕСКОЙ СЖИМАЕМОСТИ: МОЛЕКУЛЯРНО-ДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Используя стандартное термодинамическое выражение для длинноволнового предела структурного фактора типа плотность–плотность Sρρ(k) можно напрямую рассчитать значение изотермической сжимаемости T:

limk0Sρρk=ρkBTχT,                                                                               (2)

где ρ – численная плотность расплава, kB– постоянная Больцмана.

Сложность вычисления изотермической сжимаемости в рамках молекулярной динамики заключается в конечном размере моделируемой ячейки. Чтобы получить указанный в выражении (2) предел, необходимо экстраполировать функцию Sρρ(k) на нулевое значение волнового вектора k, что вносит в вычисления определенную погрешность.

Коррелятор плотность–плотность Sρρ(k) рассчитывается по стандартной схеме через линейную комбинацию парциальных структурных факторов:

Sρρk=αβραρβ1/2Sαβk.                                                                  (3)

Расчет парциальных структурных факторов Sαβ(k) проводили по прямому методу, с использованием траекторий движения частиц по выражению

Sαβk=1NαNβαβeikrαrβ,                                                         (4)

где Naчисло частиц сорта α, rα  – радиус-вектор частицы сорта α, волновой вектор k  определяется на интервале, зависящем от размеров моделируемой ячейки, и его минимальное значение равно 2πL1,0,0.

Экспонента в формуле (4) в случае однородных и изотропных жидкостей может быть представлена через скалярные величины, описывающие модуль расстояния между частицами и значение волнового вектора: sin(kR)/kR. Параметр L есть длина ребра моделируемой кубической ячейки. В угловых скобках суммирование ведется по координатам всех частиц и усредняется по ансамблю и времени моделирования.

 

Рис.1. Изотермическая сжимаемость в зависимости от суммы радиусов катиона и аниона соли:   – полученная в результате МД расчета; – по литературным данным.

 

На рис. 1 приведены результаты расчета изотермической сжимаемости для индивидуальных галогенидов калия в зависимости от суммы радиусов катиона и аниона соли. Чтобы перейти к сопоставлению с литературными данными, необходимо пересчитать величину адиабатической сжимаемости s, которая приводится в монографии [6] и напрямую связана с измеряемой скоростью звука, на изотермическую сжимаемость по выражению χT=χSCpCv.

Величины теплоемкостей при постоянных давлении Cp и объеме Cv взяты из работы [18]. Из рис. 1 видно, во-первых, что рассчитанные значения изотермической сжимаемости увеличиваются с ростом радиуса аниона, как и экспериментальные данные. При этом наблюдаемая зависимость является нелинейной, что может указывать на сложный характер влияния размерного фактора на величину изотермической сжимаемости расплавов. Во-вторых, наблюдается систематическое занижение рассчитанных величин T для индивидуальных расплавов, причем максимальное различие между расчетным и экспериментальным значением составляет 24% для хлорида калия.

 

Рис. 2. Изотермическая сжимаемость при Т = 1 200 К для бинарной смеси: а – KI–KBr; б – KI–KCl; в – KI–KF. ● – расчетные и ○ – экспериментальные данные.

 

Моделирование бинарных смесей проводилось на всем интервале концентраций с шагов в 10-мольных процентов при температуре 1 200 К. Полученные в результате расчетов величины изотермической сжимаемости приведены на рис. 2 в сопоставлении с экспериментальными данными.

В целом можно наблюдать следующую закономерность, которая прослеживается как в эксперименте, так и в результатах компьютерного моделирования. А именно: при замене одного аниона на другой в бинарной смеси в ряду Br–Cl–F возрастает отклонение от идеальности. Причем для результатов моделирования такие отклонения от аддитивного поведения изотермической сжимаемости в зависимости от концентрации в бинарных смесях с увеличением разности в размерах между анионами возрастают в большей степени, чем это наблюдается в эксперименте.

Отметим, что максимальные различия между расчетными и экспериментальными значениями величин T, как видно из рис. 2в, наблюдаются для бинарной смеси KI–KF эквимольного состава и составляют порядка 34%.

Таким образом, использование модели жестких ионов в приближении парного потенциала Борна–Майера–Хаггинса для расчета изотермической сжимаемости демонстрирует приемлемый уровень количественного описания. Можно предположить, что переход на неэмпирические методы расчета параметров парных взаимодействий позволит достичь еще более количественного согласия с имеющимся набором экспериментальных данных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Изотермическая сжимаемость является термодинамической величиной, которая достаточно чувствительна к структуре изучаемого объекта. На примере индивидуальных галогенидов калия и нескольких бинарных смесей, а именно KI–KX (X = F, Cl, Br), где иодид-анион последовательно замещается на анион меньшего размера, было проведено молекулярно-динамическое моделирование с использованием приближения жестких ионов. Такая модель хотя и не учитывает влияния поляризуемости на локальное окружение ионов, но с хорошей точностью описывает основные структурные характеристики расплавленных галогенидов щелочных металлов, например положение основного пика радиальных функций распределения.

Отметим, что используемая модель парного взаимодействия позволила с хорошей точностью рассчитать значения изотермической сжимаемости для галогенидов калия. Для бинарных смесей рассчитанные концентрационные зависимости в целом повторяют наблюдаемые закономерности. А именно: с переходом от бромид-иона к фторид-иону во второй соли демонстрируются все большие отклонения от аддитивности для изотермической сжимаемости.

×

Авторлар туралы

M. Kobelev

Institute of high-temperature electrochemistry Ural branch of RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: m.kobelev@ihte.ru
Ресей, Yekaterinburg

Әдебиет тізімі

  1. Porter T., Vaka M., Steenblik P., Corte D. Computational methods to simulate molten salt thermophysical properties // Commun. Chem. 2022, 5. P. 69.
  2. Yang H., Gallagher R., Chartrand P., Gheribi A.E. // Sol. Energy. 2023. 256. P. 158–178. https://doi.org/10.1016/j.solener.2023.04.009
  3. Galashev A.Y., Abramova K.A., Vorob’ev A.S. et al. // Electrochemical Materials and Technologies. 2023. 2. № 3. P. 20232017. https://doi.org/10.15826/elmattech.2023.2.017
  4. Shishido H., Yusa N., Hashizume H. et al. Thermal design investigation for a FLiNaBe blanket system // Fusion Sci. Tech. 2017. 72. № 3. P. 382–388.
  5. Sooby E., Baty A., Benes O., McIntyre P., Pogue N., Salanne M., Sattarov A. // J. Nucl. Mater. 2013. 440. № 1-3. P. 298–303. https://doi.org/10.1016/j.jnucmat.2013.04.004
  6. Минченко В.И., Степанов В.П. Ионные расплавы: упругие и калорические свойства. Екатеринбург: УрО РАН, 2008.
  7. Fumi F.G., Tosi M.P. // J. Phys. Chem. Solids. 1964. 25. P. 31–43. https://doi.org/10.1016/0022-3697(64)90159-3
  8. Ribeiro M.C.C. // J. Phys. Chem. B. 2003. 107. P. 4392–4402. https://doi.org/10.1021/jp027261a
  9. Wang J., Sun Z., Lu G., Yu J. // J. Phys. Chem. B 2014. 118. № 34. P. 10196–10206. https://doi.org/10.1021/jp5050332
  10. Frenkel D and Smit B Understanding molecular simulation: From algorithms to applications. Academic Press, 2002.
  11. Sangster M., Dixon M. // Adv. Phys. 1976. 25. P. 247–342. https://doi.org/10.1080/00018737600101392
  12. Larsen B., Forland T., Singer K. // Mol. Phys. 1973. 26. № 6. P. 1521–1532. https://doi.org/10.1080/00268977300102671
  13. Mayer J.E. // J. Chem. Phys. 1933. 1. № 4. P. 270–279. https://doi.org/10.1063/1.1749283
  14. Allen M., Tildesley D. Computer simulations of liquids. New York: Oxford University Press, 1987.
  15. Smirnov M.V., Stepanov V.P. // Electr. Acta. 1982. 27. № 11. P. 1551–1563. https://doi.org/10.1016/0013-4686(82)80082-0
  16. Nosé S. // Prog. Theor. Phys. Supp. 1991. 103. P. 1–46. https://doi.org/10.1143/PTPS.103.1
  17. Refson K. // Comp. Phys. Commun. 2000. № 3. P. 310–329. https://doi.org/10.1016/S0010-4655(99)00496-8
  18. Bockris J.O.M., Richards N.E. // Proc. Roy. Soc. A. 1957. 241. № 1224. P. 44–66. https://doi.org/10.1098/rspa.1957.0112

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig.1

Жүктеу (34KB)
3. 2a

Жүктеу (37KB)
4. 2b

Жүктеу (38KB)
5. Fig.2

Жүктеу (38KB)

© Russian Academy of Sciences, 2024

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».