Estimation of mixing enthalpy of the liquid Sn-Ag-Cu system at 1423 K from data on the properties of binary subsystems using geometric models of solutions

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article considers the estimation of mixing enthalpy ΔНmix of the Sn-Ag-Cu ternary system melts at a temperature of 1423 K from the calorimetric data on the mixing enthalpy of binary subsystems Ag-Cu, Ag-Sn and Cu-Sn measured earlier. The geometric models by Toop, Kohler and Muggianu, where binary data is jointly processed in each case according to a specific mathematical procedure, were applied to the ΔНmix assessment. The results of calculations by these models are presented by the compositional dependences of ΔНmix of the ternary system in the form of 3D surfaces, projections of these surfaces onto the plane of the compositional triangle, as well as isotherms plotted for individual quasi-binary sections. It was found that modeling using the Kohler’s and Muggianu’s methods gives insignificantly different results, whereas the values of the mixing enthalpy of ternary compositions in the Toop’s model are noticeably more immersed into the negative (exothermic) region. As it is known from the scientific literature, the right choice of a geometric model depends on whether the ternary system under study belongs to a “symmetric” or “asymmetric” type. The shape of the available ΔНmix isotherms of binary subsystems indicates that the Sn-Ag-Cu system is “asymmetric”. The results calculated using the Toop’s model are recognized as the most correct ones, since that model is recommended in the literature for describing “asymmetric” systems. The common limitation of all geometric models, considering only binary interparticle interactions, and the advisability of extra experimental study of three-component melts formation to reveal the possible contribution of ternary interactions to the mixing enthalpy are noted.

Толық мәтін

ВВЕДЕНИЕ

Большое значение в процессе создания новых перспективных сплавов имеет надежная справочная информация о возможности смешения выбранных компонентов [1]. Калориметрия смешения бинарных металлических систем уже является непростой трудоемкой работой. Однако, по оценке [2], необходимый объем работы еще экспоненциально возрастает с увеличением количества компонентов, что делает экспериментальные исследования многокомпонентных сплавов трудноосуществимыми. Возникает необходимость использования комплексных расчетных методик для предсказания термодинамических свойств систем сложного состава. В свое время разными авторами было предложено несколько «геометрических» моделей для оценки термодинамических свойств, в частности энтальпии смешения ΔНmix, тройных систем посредством оптимизации экспериментальных данных об образующих эти системы бинарных сплавах. Самыми распространенными из «геометрических» являются модели Toop’а [3], Kohler’а [4] и Muggianu [5].

Ранее нами была проведена калориметрия смешения бинарных сплавов Cu-Ag, Cu-Sn, Ag-Sn при 1423 К и найденные величины ΔHmix были выражены аналитическими функциями от состава в рамках квазихимического приближения модели субрегулярных растворов [6, 7]. Эти результаты приведены на рис. 1 (ав).

 

Рис. 1. Экспериментальные величины ΔHmix при 1423 К (точки) и их описания квазихимическим приближением модели субрегулярных растворов (сплошные линии) для двойных систем Cu-Ag (а), Cu-Sn (б) и Ag-Sn (в) [6, 7].

 

В указанной модели концентрационная зависимость энтальпии смешения имеет вид [8, 9]:

ΔHmixij=NiNjα1Ni+α2Njα3NiNj, (1)

где Ni, Nj – мольные доли компонентов i и j; α1, α2 и α3 – параметры взаимодействия.

Значения α для рассмотренных систем были найдены методом наименьших квадратов из экспериментальных данных. Они представлены в таблице 1.

 

Таблица 1. Параметры взаимодействия α уравнения (1), найденные для растворов Cu-Ag, Cu-Sn и Ag-Sn при 1423 К [6, 7]

Система

Параметры взаимодействия α, кДж/моль

α1

α2

α3

Cu-Ag

22.2886

16.5122

11.8152

Cu-Sn

–41.7086

1.1556

–50.1287

Ag-Sn

–27.7075

–0.9977

–27.7079

 

Изложенная информация открывает возможность для прогнозирования энтальпии смешения тройной системы Sn-Ag-Cu по данным о свойствах бинарных подсистем. Задача представляется актуальной. Сплавы указанной системы применяются в качестве экологически безопасных бессвинцовых припоев в изделиях радиоэлектроники и электротехнических устройствах [10–13]. Активно проводится поиск новых композиций для пайки с механическими, электрическими, термическими и технологическими свойствам, улучшенными путем добавления четвертого компонента; изучается влияние новых добавок на качество припоев [14–17]. В то же время, экспериментальные исследования тепловых эффектов смешения жидких сплавов Sn-Ag-Cu, имеющие значение для конструирования новых припоев, весьма ограничены. Известна одна публикация по калориметрии смешения тройной системы [10], но рассматриваемые в ней величины ΔHmix получены при недостаточно высоких температурах и не охватывают весь концентрационный диапазон жидких сплавов.

МЕТОДИКА

Для оценки энтальпии смешения расплавов тройной системы Sn-Ag-Cu использованы три геометрические модели (Toop, Kohler и Muggianu), различающиеся трактовкой составов бинарных подсистем, образующих трехкомпонентную композицию заданного состава. Разница в подходах изложена в [2].

Согласно [18] уравнения для расчета ΔHmix расплавов тройной системы Sn-Ag-Cu в рассматриваемых моделях имеют вид:

модель Toop’а

ΔHmixSnAgCu=NAg1NSnΔHmixSnAgNSn,1NSn

+NCu1NSnΔHmix SnCuNSn,1NSn

+NAg+NCu2ΔHmix AgCuNAgNAg+NCu,NCuNAg+NCu;           (2а)

модель Kohler’а

ΔHmix SnAgCu=NSn+NAg2ΔHmix SnAgNSnNSn+NAg,NAgNSn+NAg.

+NAg+NCu2ΔHmix AgCuNAgNAg+NCu,NCuNAg+NCu

+NCu+NSn2ΔHmix CuSnNCuNCu+NSn,NSnNCu+NSn; (2б)

модель Muggianu

ΔHmix SnAgCu=NSnNAgXSnAgXAgSnΔHmix SnAgXSnAg,XAgSn

+NAgNCuXAgCuXSnAgΔHmix AgCuXSnAg,XAgSn

+NCuNSnXCuSnXSnCuΔHmix CuSnXCuSn,XSnCu,

Xij=1+NiNj/2;           (2в)

где N – мольные доли компонентов. Концентрационные зависимости энтальпии смешения двойных подсистем выражали в модельных расчетах уравнениями (1) с заменой аргументов функции ΔHmix ij = f(Ni, Nj) на переменные, указанные в уравнениях (2(ав)) для соответствующих моделей.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Результаты определения энтальпии смешения расплавов тройной системы Sn-Ag-Cu при 1423 К, полученные с помощью моделей Toop’а, Kohler’а и Muggianu, представлены в виде 3D поверхностей на hис. 2–4 соответственно.

На рис. 5(ав) показаны проекции полученных поверхностей ΔHmix системы Sn-Ag-Cu на плоскость концентрационного треугольника. При анализе изображений на данном рисунке необходимо иметь в виду, что примененная здесь цветовая шкала энтальпии смешения несколько отличается от шкал, использованных на рис. 2–4.

 

Рис. 2. Поверхность энтальпии смешения тройных расплавов Sn-Ag-Cu при 1423 К, построенная на основании экспериментальных данных о бинарных подсистемах [6, 7] при помощи модели Toop’а.

 

Рис. 3. Поверхность энтальпии смешения тройных расплавов Sn-Ag-Cu при 1423 К, построенная на основании экспериментальных данных о бинарных подсистемах [6, 7] при помощи модели Kohler’а.

 

Рис. 4. Поверхность энтальпии смешения тройных расплавов Sn-Ag-Cu при 1423 К, построенная на основании экспериментальных данных о бинарных подсистемах [6, 7] при помощи модели Muggianu.

 

Рис. 5. Распределение величин ΔHmix расплавов Sn-Ag-Cu при 1423 К по концентрационному полю тройной системы, оцененное при помощи моделей Toop’а (а), Kohler’а (б) и Muggianu (в).

 

Для еще более наглядного сравнения результатов моделирования ΔHmix на рис. 5(ав) построены разными методами изотермы энтальпии смешения тройных расплавов при 1423 К для нескольких квазибинарных сечений системы.

Из рис. 2–6 следует, что модели Kohler’а и Muggianu дают близкие друг к другу результаты. В отличие от них, в модели Toop’а расчетные концентрационные зависимости теплоты смешения глубже проникают в область экзотермического смешения с ΔHmix <0, что может быть признаком более развитого притягивающего межчастичного взаимодействия.

 

Рис. 6. Изотермы теплоты смешения тройных расплавов с NAg/NCu = 1 (а), NSn/NAg = 1 (б) и NSn/NCu = 1 (в) при 1423 К, построенные с помощью разных моделей.

 

Сходство результатов в моделях Kohler’а и Muggianu еще не означает, что именно они дают верные прогнозы. Правильный выбор геометрической модели зависит от того, к какому типу – «симметричному» или «асимметричному» – относится рассматриваемая тройная система. Модель Toop’а рекомендована для «асимметричного» типа, тогда как две остальные модели – для «симметричного» [2, 18]. Согласно [19], если в «асимметричной» тройной системе 1-2-3 компоненты 2 и 3 подобны друг другу и заметно отличаются от компонента 1, то должно проявляться сходство двойных подсистем 1-2 и 1-3. Именно эта картина наблюдается на рис. 1 с изотермами энтальпии смешения двойных сплавов, если принять, что компонентами 1, 2 и 3 являются Sn, Ag и Cu, соответственно. Таким образом, для описания ΔHmix расплавов Sn-Ag-Cu лучше всего подходит модель Toop’а.

Следует также отметить один общий недостаток всех геометрических моделей – они принимают во внимание только двойные межчастичные взаимодействия и поэтому пригодны для быстрой предварительной оценки термодинамического свойства тройной системы, особенно тогда, когда тройные взаимодействия выражены слабо или отсутствуют. Сохраняется необходимость дополнительного экспериментального исследования смешения хотя бы отдельных тройных составов для выяснения возможного вклада тройных взаимодействий в ΔHmix.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании собственных экспериментальных данных о смешении двойных сплавов Ag-Cu, Ag-Sn и Cu-Sn выполнен расчет энтальпии смешения системы Sn-Ag-Cu в зависимости от состава при температуре 1423 К при помощи геометрических моделей Toop’а, Kohler’а и Muggianu.

Для удобства сравнения концентрационные зависимости ΔHmix тройных сплавов, рассчитанные тремя методами, оформлены в виде 3D поверхностей, проекций этих поверхностей на плоскость концентрационного треугольника, а также изотерм, построенных для отдельных квазибинарных сечений.

Сравнение результатов показало, что модели Kohler’а и Muggianu дают близкие друг к другу тепловые эффекты образования сплавов. В случае моделирования по Toop’у расчетные величины ΔHmix тройных сплавов указывают на более выраженное экзотермическое смешение.

Проведена классификация расплавов олово-серебро-медь по признаку симметрии, исходя из особенностей имеющихся изотерм теплоты смешения бинарных подсистем. Показано, что изучаемая тройная система принадлежит к «асимметричному» типу, в котором для описания энтальпии смешения наилучшим образом подходит модель Toop’а.

В связи с тем, что в геометрических моделях рассматриваются только двойные взаимодействия, признано целесообразным провести дополнительные экспериментальные исследования смешения хотя бы некоторых трехкомпонентных составов для установления возможного вклада тройных взаимодействий в энтальпию смешения.

Работа выполнена по Государственному заданию ИМЕТ УрО РАН с использованием оборудования ЦКП «Урал-М».

×

Авторлар туралы

А. Bykov

Institute of Metallurgy, Ural Branch, RAS

Email: 1007o1007@gmail.com
Ресей, Yekaterinburg

К. Oleinik

Institute of Metallurgy, Ural Branch, RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: 1007o1007@gmail.com
Ресей, Yekaterinburg

Әдебиет тізімі

  1. Rogachev A.S. Struktura, stabil’nost’ i svoystva vysokoentropiynykh splavov // Fizika metallov i metallovedeniye. 2020. 121. № 8. P. 807–841.
  2. Decterov S.A. Thermodynamic database for multicomponent oxide systems // Chim. Techno Acta. 2018. 5. P. 16–48.
  3. Toop G.W. Predicting ternary activities using binary data // Trans. Metall. Soc. AIME. 1965. 233. P. 850–855.
  4. Kohler F. Zur berechnung der thermodynamischen daten eines ternären systems aus den zugehörigen binären systemin // Monatsh. Chem. Verw. Anderer Wiss. 1960. 91. P. 738–740.
  5. Muggianu Y.M., Gambino M., Bros J. Enthalpies de formation des alliages liquides bismuth-étain-gallium à 723 K. Choix d’une représentation analytique des grandeurs d’excès intégrales et partielles de mélange // J. Chim. Phys. Phys.-Chim. Biol. 1975. 72. P. 83–88.
  6. Oleinik K.I., Bykov A.S. Kalorimetricheskoe issledovanie obrazovaniya zhidkih splavov Ag–Cu–Sn. Ental’piya smesheniya v granichnyh binarnyh sistemah Cu–Ag, Cu–Sn i Ag–Sn pri 1150°C // Rasplavy. 2019. 5. С. 12–17.
  7. Oleinik K.I., Bykov A.S. Calorimetric study of the formation of liquid Ag–Cu–Sn alloys. Enthalpy of mixing for the boundary binary Cu–Ag, Cu–Sn, and Ag–Sn systems at 1150° C // Russian Metallurgy (Metally). 2019. 2019. P. 131–134.
  8. Sharkey R.L., Pool M.J., Hoch M. Thermodynamic modeling of binary and ternary metallic solutions // Metall. Trans. 1971. 2. P. 3039–3046.
  9. Pool M.J., Predel B., Schultheiss E. Application of the Setaram high temperature calorimeter for the determination of mixing enthalpies of liquid alloys // Thermochim. Acta. 1979. 28. P. 349–358.
  10. Luef C., Flandorfer H., Ipser H. Lead-free solder materials: experimental enthalpies of mixing in the Ag-Cu-Sn and Cu-Ni-Sn ternary systems // Z. Metallkd. 2004. 95. P. 151–163.
  11. Nazeri M.F.M., Ismail A.B., Mohamad A.A. Effect of polarizations on Sn-Zn solders alloys in alkaline electrolyte // J. Alloys Compd. 2014. 606. P. 278–287.
  12. Ho C.-Y., Tsai M.-T., Duh J.-G., Lee J.-W. Bump height confinement governed solder alloy hardening in Cu/SnAg/Ni and Cu/SnAgCu/Ni joint assemblies // J. Alloys Compd. 2014. 600. P. 199–203.
  13. Huang M., Zhao N, Liu S., He Y. Drop failure modes of Sn–3.0Ag–0.5Cu solder joints in wafer level chip scale package // Trans. Nonferrous Met. Soc. China. 2016. 26. P. 1663–1669.
  14. Shnawah. D.A., Said S.B.M., Sabri M.F.M., Badruddin I.A., Che F.X. High-reliability low-Ag-content Sn–Ag–Cu solder joints for electronics applications // J. Electron. Mater. 2012. 41. P. 2631–2658.
  15. Amin N.A.A.M., Shnawah D.A., Said S.M., Sabri M.F.M., Arof H. Effect of Ag content and the minor alloying element Fe on the electrical resistivity of Sn–Ag–Cu solder alloy // J. Alloys Compd. 2014. 599. P. 114–120.
  16. Elhosiny Ali H., El-Taher A.M., Algarni H. Influence of bismuth addition on the physical and mechanical properties of low silver/lead-free Sn-Ag-Cu solder // Mater. Today Commun. 2024. 39. 109113.
  17. Zhao X., Zhao M., Cui X., Xu T., Tong M. Effect of cerium on microstructure and mechanical properties of Sn-Ag-Cu system lead-free solder alloys // Trans. Nonferrous Met. Soc. China. 2007. 17. P. 805-810.
  18. Zhang R.F., Zhang S.H., He Z.J., Jing J., Sheng S.H. Miedema Calculator: A thermodynamic platform for predicting formation enthalpies of alloys within framework of Miedema’s Theory // Comput. Phys. Commun. 2016. 209. P. 58–69.
  19. Hillert M. Empirical methods of predicting and representing thermodynamic properties of ternary solution phases // Calphad. 1980. 4. P. 1–12.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig. 1. Experimental values ​​of ΔHmix at 1423 K (dots) and their descriptions by the quasi-chemical approximation of the subregular solution model (solid lines) for the binary systems Cu-Ag (a), Cu-Sn (b) and Ag-Sn (c) [6, 7].

Жүктеу (124KB)
3. Fig. 2. The enthalpy surface of mixing of ternary Sn-Ag-Cu melts at 1423 K, constructed on the basis of experimental data on binary subsystems [6, 7] using the Toop model.

Жүктеу (160KB)
4. Fig. 3. The enthalpy surface of mixing of ternary Sn-Ag-Cu melts at 1423 K, constructed on the basis of experimental data on binary subsystems [6, 7] using the Kohler model.

Жүктеу (160KB)
5. Fig. 4. Enthalpy surface of mixing of ternary Sn-Ag-Cu melts at 1423 K, constructed on the basis of experimental data on binary subsystems [6, 7] using the Muggianu model.

Жүктеу (164KB)
6. Fig. 5. Distribution of ΔHmix values ​​of Sn-Ag-Cu melts at 1423 K over the concentration field of the ternary system, estimated using the Toop (a), Kohler (b) and Muggianu (c) models.

Жүктеу (153KB)
7. Fig. 6. Isotherms of the heat of mixing of ternary melts with NAg/NCu = 1 (a), NSn/NAg = 1 (b) and NSn/NCu = 1 (c) at 1423 K, constructed using different models.

Жүктеу (118KB)

© 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».