Size effect in four-component Au-Cu-Pd-Pt nanoparticles and their stability

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The four-component Au-Cu-Pd-Pt nanosystems of different sizes with the stoichiometric composition Au 3 CuPd 12 Pt 4 were studied. The molecular dynamics method was used as a simulation method, the interatomic interaction was described by the tight-binding potential. Based on the results of a series of computer experiments, it was found that the four-component Au-Cu-Pd-Pt nanoparticles do not have a tendency to form a core-shell structure, even though gold atoms demonstrate an increased segregation to the surface. Melting and crystallization temperatures were determined for the studied Au-Cu-Pd-Pt nanoparticles. The dependence of the crystallization temperature on the cooling rate was also established. With an increase in the cooling rate, the crystallization temperature decreases, and the temperature range in which crystallization occurs increases, while the heating rate does not significantly affect the melting temperature. It is shown that the size effect and the effect of the temperature-changing rate make it possible to control the dominant presence of the fcc or hcp local structure, and also affect the temperature stability of the resulting crystalline phases.

Sobre autores

Andrei Kolosov

Tver State University

Ph. D., Researcher, General Physics Department

Sergey Veresov

Tver State University

3rd year postgraduate student, General Physics Department

Sergei Serov

Tver State University

2nd year graduate student, General Physics Department

Denis Sokolov

Tver State University

Ph. D., Researcher, General Physics Department

Kseniya Savina

Tver State University

2nd year postgraduate student, General Physics Department

Roman Grigoriev

Tver State University

3rd year postgraduate student, General Physics Department

Nickolay Sdobnyakov

Tver State University

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Dr. Sc., Docent, General Physics Department

Bibliografia

  1. Yin, H.-J. Shaping well-defined noble-metal-based nanostructures for fabricating high-performance electrocatalysts: advances and perspectives / H.-J. Yin, J.-H. Zhou, Y.-W. Zhang // Inorganic Chemistry Frontiers. - 2019. - V. 6. - I. 10. - P. 2582-2618. doi: 10.1039/C9QI00689C.
  2. Liao, T.-W.Composition-tuned Pt-skinned PtNi bimetallic clusters as highly efficient methanol dehydrogenation catalysts / T.-W. Liao, A. Yadav, P. Ferrari // Chemistry Material. - 2019. - V. 31. - I. 24. - P. 10040-10048. doi: 10.1021/acs.chemmater.9b02824.
  3. Samsonov, V.M. Embedding functions for Pt and Pd: recalculation and verification on properties of bulk phases, Pt, Pd, and Pt-Pd nanoparticles / V.M. Samsonov, A.A. Romanov, A.Yu. Kartoshkin, I.V. Talyzin, V.V. Puytov // Applied Physics A. - 2022. - V. 128. - I. 9. - Art. № 826. - 14 p. doi: 10.1007/s00339-022-05922-1.
  4. Alexeev, O.S. Supported bimetallic cluster catalysts / O.S. Alexeev, B.C. Gates // Industrial & Engineering Chemistry Research. - 2003. - V. 42. - I. 8. - Р. 1571-1587. doi: 10.1021/ie020351h.
  5. Guisbiers, G. Size-dependent catalytic and melting properties of platinum-palladium nanoparticles / G. Guisbiers, G. Abudukelimu, D. Hourlier // Nanoscale Research Letters. - 2011. - V. 6. - Art. № 396. - 5 p. doi: 10.1186/1556-276X-6-396.
  6. Ferrando, R. Nanoalloys: from theory to applications of alloy clusters and nanoparticles / R. Ferrando, J. Jellinek, R.L. Johnston // Chemical Reviews. - 2008. - V. 108. - I. 3. - P. 845-910. doi: 10.1021/cr040090g.
  7. Mazumder, V. Synthesis and characterization of multimetallic Pd/Au and Pd/Au/FePt core/shell nanoparticles / V. Mazumder, M. Chi, K.L. More, S. Sun // Angewandte Chemie - International Edition. - 2010. - V. 49. - I. 49. - P. 9368-9372. doi: 10.1002/anie.201003903.
  8. Jeon, M.K. Quaternary Pt2Ru1Fe1M1/C (M=Ni, Mo, or W) catalysts for methanol electro-oxidation reaction / M.K. Jeon, K.R. Lee, H.J. Jeon et al. // Korean Journal of Chemical Engineering. - 2015. - V. 32. - I. 2. - P. 206-215. doi: 10.1007/s11814-014-0186-0.
  9. Soltani, N. From quaternary to senary high entropy antimonide nanoparticles by a facile and scalable thermal treatment method / N. Soltani, J.U. Rahman, P.A. Carvalho et al. // Materials Research Bulletin. - 2022. - V. 153. - Art. № 111873. - 11 p. doi: 10.1016/j.materresbull.2022.111873.
  10. Ryltsev, R.E. Deep machine learning potentials for multicomponent metallic melts: Development, predictability and compositional transferability / R.E. Ryltsev, N.M. Chtchelkatchev // Journal of Molecular Liquids. - 2022. -V. 349. - Art. № 118181. - 10 p. doi: 10.1016/j.molliq.2021.118181.
  11. Balyakin, I.A. Ab initio molecular dynamics and high-dimensional neural network potential study of VZrNbHfTa melt / I.A. Balyakin, A.A. Yuryev, B.R. Gelchinski, A.A. Rempel // Journal of Physics: Condensed Matter. - 2020. - V. 32. - № 21. - Art. № 214006. - 15 p. doi: 10.1088/1361-648X/ab6f87.
  12. Балякин, И.А. Атомистический расчет температуры плавления высокоэнтропийного сплава Кантора CoCrFeMnNi / И.А. Балякин, А.А. Ремпель // Доклады Российской академии наук. Химия, науки о материалах. - 2022. - Т. 502. - C. 71-78. doi: 10.31857/S2686953522010046.
  13. Gupta, R.P. Lattice relaxation at a metal surface / R.P. Gupta // Physical Review B. - 1981. - V. 23. - I. 12. - P. 6265-6270. doi: 10.1103/PhysRevB.23.6265.
  14. Cleri, F. Tight-binding potentials for transition metals and alloys / F. Cleri, V. Rosato // Physical Review B. - 1993. - V. 48. - I. 1. - Р. 22-33. doi: 10.1103/PhysRevB.48.22.
  15. Paz Borbón, L.O.Computational studies of transition metal nanoalloys / L.O. Paz Borbón // Doctoral Thesis accepted by University of Birmingham, United Kingdom. - Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2011. - 155 p. doi: 10.1007/978-3-642-18012-5.
  16. Bogdanov, S. Molecular dynamics simulation of the formation of bimetallic core-shell nanostructures with binary Ni-Al nanoparticle quenching / S. Bogdanov, V. Samsonov, N. Sdobnyakov et al. // Journal of Materials Science. - 2022. - V. 57. - I. 28. - P. 13467-13480. doi: 10.1007/s10853-022-07476-2.
  17. Мясниченко, В.С. Моделирование процессов структурообразования в биметаллических наносплавах различного состава / В.С. Мясниченко, Н.Ю. Сдобняков, А.Ю. Колосов и др. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. - 2017. - Вып. 9. - С. 323-329. doi: 10.26456/pcascnn/2017.9.323.
  18. Leimkuhler, B. A Gentle Stochastic Thermostat for Molecular Dynamics / B. Leimkuhler, E. Noorizadeh, F. Theil // Journal of Statistical Physics. - 2009. - V. 135. - I. 2. - P. 261-277. doi: 10.1007/s10955-009-9734-0.
  19. Stukowski, A. Visualization and analysis of atomistic simulation data with OVITO - the open visualization tool / A. Stukowski // Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering. - 2010. - V. 18. - I. 1. - P. 015012-1-015012-7. doi: 10.1088/0965-0393/18/1/015012.
  20. Вересов, С.А. К вопросу изучения процессов структурообразования в четырехкомпонентных наночастицах / С.А. Вересов, К.Г. Савина, А.Д. Веселов и др. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. - 2022. - Вып. 14. - С. 371-382. doi: 10.26456/pcascnn/2022.14.371.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

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».