СТРУКТУРНЫЕ ПРЕВРАЩЕНИЯ В БИМЕТАЛЛИЧЕСКИХ НАНОЧАСТИЦАХ Ni—Ag С ЯНУС-СТРУКТУРОЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Исследованы структурные превращения в биметаллических частицах Ni—Ag размером 5 нм после цикла последовательных фазовых переходов, отвечающих плавлению и кристаллизации. Начальная конфигурация биметаллических наночастиц Ni—Ag соответствовала Янус-структуре. В качестве метода моделирования термоиндуцированного воздействия использовали два альтернативных метода — метод молекулярной динамики и метод Монте-Карло. В качестве потенциала межмолекулярного взаимодействия использовали потенциал сильной связи. Показано, что для биметаллических наночастиц Ni—Ag характерна поверхностная сегрегация атомов Ag, выявлены особенности сегрегационного поведения атомов Ag при их различных концентрациях. Полученные закономерности сравнили с экспериментальными результатами для наночастиц Ni—9 мас. % Ag, синтезированных методом электровзрыва проволок, для которого характерно формирование частиц со структурой “ядро—оболочка”. На основе анализа калорических кривых потенциальной части удельной внутренней энергии выявлен гистерезис: температуры плавления и кристаллизации не совпадают друг с другом, что позволяет оценить температуры начала и завершения соответствующего фазового перехода, а также определить интервалы термической стабильности. Кроме того, установлено, что с ростом числа атомов никеля в составе частиц ширина гистерезиса температур плавления и кристаллизации увеличивается.

Об авторах

Н. Ю. Сдобняков

Тверской государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nsdobnyakov@mail.ru
Тверь, Россия

Д. Н. Соколов

Тверской государственный университет

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Тверь, Россия

С. С. Богданов

Тверской государственный университет

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Тверь, Россия

А. Ю. Колосов

Тверской государственный университет

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Тверь, Россия

К. Г. Савина

Тверской государственный университет

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Тверь, Россия

А. Н. Базулев

Тверской государственный университет

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Тверь, Россия

Н. И. Непша

Тверской государственный университет

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Тверь, Россия

Список литературы

  1. Guisbiers G., Khand S., Ruiz-Zepeda F., De la Puentea J.R., José-Yacamana M. // Nanoscale. 2014. V. 6. I. 24. P. 14630. https://www.doi.org/10.1039/C4NR05739B
  2. Delogu F. // Acta Mater. 2014. V. 66. P. 388. https://www.doi.org/10.1016/j.actamat.2013.11.028 https://www.doi.org/10.1134/S0036024417120068
  3. Lee C.-C., Chen D.-H. // Nanotechnology. 2006. V. 17. Iss. 13. P. 3094. https://www.doi.org/10.1088/0957-4484/17/13/002
  4. Gorbachevsky M.V., Kopitsyn D.S., Tiunov I.A., Kotelev M.S., Vinokurov V.A., Novikov A.A. // Russ. J. Phys. Chem. 2017. V. 91. Iss. 1. P. 141. https://www.doi.org/10.1134/S0036024417010071
  5. Wang L., Kang F., Shi G., Jin C., Li H., Liu H., Yao B. // Russ. J. Phys. Chem. 2018. V. 92. Iss. 4. P. 778. https://www.doi.org/10.1134/S0036024418040167
  6. Lixin X., Xinhua H., Xiaobo K., Zhao H., Sun M., Chen X. // Colloids Surf. A: Physicochem. Eng. Asp. 2010. V. 367. Iss. 1–3. P. 96. https://www.doi.org/10.1016/j.colsurfa.2010.06.020
  7. Cui Z.-X., Zhao M.-Z., Lai W.-P., Xue Y.-Q. // J. Phys. Chem. C. 2011. V. 115. Iss. 46. P. 22796. https://www.doi.org/10.1021/jp2067364
  8. Ferrando R., Fortunelli A., Rossi G. // Phys. Rev. B. 2005. V. 72. Iss. 8. P. 085449. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.72.085449
  9. Samsonov V.M., Talyzin I.V., Kartoshkin A.Yu., Vasilyev S.A. // Appl. Nanosci. 2019. V. 9. Iss. 1. P. 119. https://www.doi.org/10.1007/s13204-018-0895-5
  10. Samsonov V.M., Bembel A.G., Kartoshkin A.Yu., Vasilyev S.A., Talyzin I.V. // Therm. Anal. Calorim. 2018. V. 133. Iss. 2. P. 1207. https://www.doi.org/10.1007/s10973-018-7245-4
  11. Tabatabaei S., Sadmerchad S.K. // Bull. Mater. Sci. 2014. V. 37. Iss. 6. P. 1447. https://www.doi.org/10.1007/s12034-014-0095-1
  12. Eom N., Messing M.E., Johansson J., Deppert K. // ACS Nano. 2021. V. 15. Iss. 5. P. 8883. https://www.doi.org/10.1021/acsnano.1c01500
  13. Богданов С.С., Сдобняков Н.Ю. Закономерности структурообразования в бинарных наночастицах ГЦК металлов при термическом воздействии: атомистическое моделирование. Тверь: Изд-во ТвГУ, 2023. 144 с. https://www.doi.org/10.26456/bs.2023.144
  14. Сдобняков Н.Ю., Колосов А.Ю., Соколов Д.Н., Савина К.Г., Базулев А.Н., Вересов С.А., Серов С.В. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. 2023. Вып. 15. С. 589. https://www.doi.org/10.26456/pcascnn/2023.15.589
  15. Sobol N.Y., Khort A., Myasnichenko V., Podbolotov K., Romanovskaja E., Kolosov A., Sokolov D., Romanovski V. // Comput. Mater. Sci. 2020. V. 184. P. 109936. 12 p. https://www.doi.org/10.1016/j.commatsci.2020.109936
  16. Myasnichenko V., Sobol N.Y., Kirilov L., Mikhov R., Fidanova S. Monte Carlo approach for modeling and optimization of one-dimensional bimetallic nanostructures. // Lecture Notes in Computer Science. Conference paper: International Conference on Numerical Methods and Applications, 20–24 August 2018. Borovets, Bulgaria. 2019. V. 11189. P. 133. https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-10692-8_15
  17. Myasnichenko V., Sobol N.Y., Kirilov L., Mikhov R., Fidanova S. Structural instability of gold and bimetallic nanowires using Monte Carlo simulation. // Recent Advances in Computational Optimization. Studies in Computational Intelligence. V. 838. / Ed. Fidanova S. Cham: Springer, 2020. P. 133. https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-22723-4_9
  18. Viswanathan V., Wang F., Pitsch H. // Comput. Sci. Eng. 2012. V. 14. Iss. 2. P. 60. https://www.doi.org/10.1109/MCSE.2011.40
  19. Arif I., Agrahari G., Gautam A.K., Chatterjee A. // Surf. Sci. 2020. V. 691. P. 121503. https://www.doi.org/10.1016/j.susc.2019.121503
  20. Breyton G., Amara H., Nelayah J., Creuz J., Guesmi H., Alloyeau D., Wang G., Ricouleau C. // Phys. Rev. Lett. 2023. V. 130. P. 236201. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevLett.130.236201
  21. Lu X.-Z., Shao G.-F., Xu L.-Y., Liu T.-D., Wen Y.-H. // Chin. Phys. B. 2016. № 5. P. 053601. https://www.doi.org/10.1088/1674-1056/25/5/053601
  22. Metropolis N., Ulam S. // J. Am. Stat. Assoc. 1949. V. 44. I. 247. P. 335–341. https://www.doi.org/10.1080/01621459.1949.10483310
  23. Самсонов В.М., Сдобняков Н.Ю., Татьянин Н.В. // Поверхность. Рентген. синхротр. и нейтрон. исслед. 2019. № 12. С. 31. https://www.doi.org/10.1134/S1028096019120264
  24. Suliz K.V., Kolosov A.Yu., Myasnichenko V.S., Nepsha N.I., N.Yu. Sdobnyakov N.Yu., Pervikov A.V. // Adv. Powder Technol. 2022. V. 33. Iss. 3. P. 103518. https://www.doi.org/10.1016/j.apt.2022.103518
  25. Stukowski A. // Model. Simul. Mater. Sci. Eng. 2010. V. 18. Iss. 1. P. 015012. https://www.doi.org/10.1088/0965-0393/18/1/015012
  26. Zhou L.-L., Pan J.-M., Lang L., Tian Z.-A., Mo Y.-F., Dong K.-J. // RSC Adv. 2021. V. 11. P. 39829. https://www.doi.org/10.1039/D1RA06777J
  27. Samsonov V.M., Talyzin I.V., Samsonov M.V. // Tech. Phys. 2016. V. 61. P. 946. https://www.doi.org/10.1134/S1063784216060207
  28. Cleri F., Rosato V. // Phys. Rev. B. 1993. V. 48. Iss. 1. P. 22. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.48.22
  29. Gupta R.P. // Phys. Rev. B. 1981. V. 23. Iss. 12. P. 6265. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.23.6265
  30. Chamati H., Papanicolaou N.I. // J. Phys. Condens. Matter. 2004. V. 16. Iss. 46. P. 8399. https://www.doi.org/10.1088/0953-8984/16/46/025
  31. Guevara J., Llois A.M., Weissmann M. // Phys. Rev. B. 1995. V. 52. Iss. 15. P. 11509. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.52.11509
  32. Сдобняков Н.Ю., Соколов Д.Н. Изучение термодинамических и структурных характеристик наночастиц металлов в процессах плавления и кристаллизации: теория и компьютерное моделирование. Монография. Тверь: Изд-во ТвГУ, 2018. 176 с.
  33. Romanovski V., Sdobnyakov N., Kolosov A., Savina K., Nepsha N., Moskovskikh D., Dobryden I., Zhang Z., Beletskii E., Romanovskaia E. // Nano-Struct. Nano-Objects. 2024. V. 40. Art. № 101377. 10 p. https://doi.org/10.1016/j.nanoso.2024.101377
  34. Sdobnyakov N.Yu., Samsonov V.M., Myasnichenko V.S., Ershov P.M., Bazulev A.N., Vereev S.A., Bogdanov S.S., Savina K.G. // J. Phys. Conf. Ser. 2021. V. 2052. Art. № 012038. 4 p. https://www.doi.org/10.1088/1742-6596/2052/1/012038.
  35. Вересов С.А., Савина К.Г., Веселов А.Д. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. 2022. Вып. 14. С. 371. https://www.doi.org/10.26456/pcascnn/2022.14.371
  36. Goyhenex G. // Surf. Sci. 2012. V. 606. Iss. 3–4, P. 325. https://www.doi.org/10.1016/j.susc.2011.10.014
  37. Paz-Borbon L.O. Computational studies of transition metal nanoalloys. Berlin: Springer-Verlag, 2011. 156 p. https://www.doi.org/10.1007/978-3-642-18012-5
  38. Samsonov V.M., Romanov A.A., Talyzin I.V., Zhigunov D.V., Pulrov V.V. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2024. V. 88. P. 739–744. https://www.doi.org/10.1134/S1062873824706512
  39. Gafner Y., Gafner S., Redel L., Poletaev G. // J. Nanopart. Res. 2023. V. 25. P. 205. https://www.doi.org/10.1007/s11051-023-05850-y
  40. Bogdanov S., Samsonov V., Sdobnyakov N., Myasnichenko V., Talyzin I., Savina K., Romanovski V., Kolosov A. // J. Mater. Sci. 2022. V. 57. P. 13467. https://www.doi.org/10.1007/s10853-022-07476-2
  41. Fang T.-H., Wu C.-D., Chang W.-J., Chi S.-S. // Appl. Surf. Sci. 2009. V. 255. Iss. 11. P. 6043. https://www.doi.org/10.1016/j.apsusc.2009.01.069
  42. Сдобняков Н.Ю., Колосов А.Ю., Богданов С.С. Моделирование процессов коалесценции и спекания в моно- и биметаллических наносистемах. Монография. Тверь: Изд-во ТвГУ, 2021. 168 с.
  43. Романовский В.И., Колосов А.Ю., Хорт А.А., Мясниченко В.С., Подболотов К.Б., Савина К.Г., Соколов Д.Н., Романовская Е.В., Сдобняков Н.Ю. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. 2020. Вып. 12. С. 293. https://www.doi.org/10.26456/pcascnn/2020.12.293
  44. Samsonov V.M., Sdobnyakov N.Yu., Myasnichenko V.S., Talyzin I.V., Kulagin V.V., Vasilyev S.A., Bembel A.G., Kartoshkin A.Yu., Sokolov D.N. // J. Surf. Invest.: X-ray, Synchrotron Neutron Tech. 2018. V. 12. № 6. P. 1206. https://www.doi.org/10.1134/S1027451018050671
  45. Ferrando R. // J. Phys. Condens. Matter. 2015. V. 27. № 1. P. 013003. https://www.doi.org/10.1088/0953-8984/27/1/013003
  46. Sdobnyakov N.Yu., Sokolov D.N., Samsonov V.M., Komarov P.V. // Russ. Metall. (Met.). 2012. № 3. P. 209. https://www.doi.org/10.1134/S0036029512030111
  47. Первиков А.В., Хрусталев А.П., Бакина О.В., Ворожцов А.Б., Лернер М.И. // Известия высших учебных заведений. Физика. 2019. Т. 62. № 8. С. 183. https://www.doi.org/10.17223/00213411/62/8/183
  48. Шарипова А.Ф., Бакина О.В., Ложкомоев А.С., Глазкова Е.А., Первиков А.В., Сваровская Н.В., Лернер М.И., Псахье С.Г., Готман И., Гутманас Э. // Физ. и хим. обраб. матер. 2018. № 6. С. 60. https://www.doi.org/10.30791/0015-3214-2018-6-60-68

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Институт физики твердого тела РАН, 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».