Modeling of heterogeneous catalysts based on silica and zeolites by the hybrid quantum chemical embedded cluster method


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

The review is dedicated to the elaboration and application of hybrid quantum mechani-cal/molecular mechanical methods for heterogeneous catalytic systems, including single atoms and clusters of transition metals immobilized on covalent oxide supports. The following issues are considered: (1) elaboration of the hybrid covEPE method for modeling of covalent sys-tems of the zeolite and silicate types, (2) computations of the properties of atoms and small titanium, rhodium, iridium, and gold clusters localized in cavities or embedded in the zeolite framework, and (3) computations of small silver and tantalum clusters anchored at the dehydr-oxylated and hydroxylated silica surfaces. The calculations were performed by the density functional theory (DFT) with the Becke—Perdew (BP) exchange-correlation potential.

Об авторах

E. Ivanova-Shor

Institute of Chemistry and Chemical Technology, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: shor-elena@rambler.ru
Россия, 50/24 Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036

A. Shor

Institute of Chemistry and Chemical Technology, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: shor-elena@rambler.ru
Россия, 50/24 Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036

S. Laletina

Institute of Chemistry and Chemical Technology, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: shor-elena@rambler.ru
Россия, 50/24 Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036

R. Deka

Tezpur University

Email: shor-elena@rambler.ru
Индия, Tezpur, 784028

V. Nasluzov

Institute of Chemistry and Chemical Technology, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: shor-elena@rambler.ru
Россия, 50/24 Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).