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

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Calculations of the isothermal compressibility (ᵡT) 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 ᵡT 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 ᵡT 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 ᵡT has a pronounced nonlinear dependence. At the same time, the maximum differences between the calculated and experimental values of ᵡT are observed for the KI–KF binary mixture of equimolar composition and are about 34%.

Full Text

Restricted Access

About the authors

M. A. Kobelev

Institute of high-temperature electrochemistry Ural branch of RAS

Author for correspondence.
Email: m.kobelev@ihte.ru
Russian Federation, Yekaterinburg

References

  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

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig.1

Download (34KB)
Indexing metadata
3. 2a

Download (37KB)
Indexing metadata
4. 2b

Download (38KB)
Indexing metadata
5. Fig.2

Download (38KB)
Indexing metadata

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».