О стабильности и релаксации структуры металлических наноклеток

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрена проблема термической стабильности моно- и бинарных металлических наноклеток, состоящих из атомов золота и серебра с одинаковой нуклеарностью в 3000 атомов. Начальные конфигурации наноклеток были получены в ПО ClusterEvolution путём вырезания из икосаэдра большего размера. Моделирование процесса нагрева для исследования термической стабильности/нестабильности было проведено в ПО Metropolis, использовался метод Монте-Карло и схема Метрополиса. Межатомное взаимодействие описывалось потенциалом сильной связи. Исследовано влияние состава, характерных размеров (внутреннего и внешнего радиусов), а также формы внутренней поверхности в начальной конфигурации на термическую стабильность наноклеток. Определена температура полного коллапса внутренней полости наноклеток. Представлены и проанализированы результаты расчётов температурной зависимости средней локальной плотности и профили локальной плотности при различных температурах, соответствующие различным начальным конфигурациям, а также температурная эволюция долей кристаллических структур в них.

Об авторах

Денис Николаевич Соколов

Тверской государственный университет

к.ф.-м.н., научный сотрудник кафедры общей физики

Владимир Сергеевич Мясниченко

Тверской государственный университет

научный сотрудник кафедры общей физики

Олег Валерьевич Полев

Тверской государственный университет

студент 1 курса магистратуры кафедры общей физики

Ксения Геннадьевна Савина

Тверской государственный университет

аспирант 2 года обучения кафедры общей физики

Николай Юрьевич Сдобняков

Тверской государственный университет

Email: nsdobnyakov@mail.ru
д.ф.-м.н., доцент кафедры общей физики

Список литературы

  1. Skrabalak, S.E. Gold nanocages: synthesis, properties, and applications / S.E. Skrabalak, J. Chen, Y. Sun et al. // Accounts of Chemical Research. - 2008. - V. 41. - I. 12. - P. 1587-1595. doi: 10.1021/ar800018v.
  2. Skrabalak, S.E. Facile synthesis of Ag nanocubes and Au nanocages / S.E. Skrabalak, L. Au, X. Li, Y. Xia // Nature Protocols. - 2007. - V. 2. - I. 9. - P. 2182-2190. doi: 10.1038/nprot.2007.326.
  3. Zhang, Y. Seed-mediated synthesis of Au nanocages and their electrocatalytic activity towards glucose oxidation / Y. Zhang, F. Xu, Y. Sun et al. // Chemistry - A European Journal. - 2010. - V. 16. - I. 30. - P. 9248-9256. doi: 10.1002/chem.200903552.
  4. Lu, X. Fabrication of cubic nanocages and nanoframes by dealloying Au/Ag alloy nanoboxes with an aqueous etchant based on Fe(NO3)3 or NH4OH / X. Lu, L. Au, J. McLellan et al. // Nano Letters. - 2007. - V. 7. - I. 6. - P. 1764-1769. doi: 10.1021/nl070838l.
  5. Соколов, Д.Н. О структурной стабильности моно- и бинарных металлических наноклеток / Д.Н. Соколов, О.В. Полев, В.С. Мясниченко, К.Г. Савина, Н.Ю. Сдобняков // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. - 2023. - Вып. 15. - С. 602-613. doi: 10.26456/pcascnn/2023.15.602.
  6. Соколов, Д.Н. Новые возможности высокопроизводительных расчетов наносистем с использованием программного обеспечения Metropolis / Д.Н. Соколов, Н.Ю. Сдобняков, К.Г. Савина и др. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. - 2021. - Вып. 13. - С. 624-638. doi: 10.26456/pcascnn/2021.13.624.
  7. Myasnichenko, V. Simulated annealing method for metal nanoparticle structures optimization / V. Myasnichenko, L. Kirilov, R. Mikhov, S. Fidanova, N. Sdobnyakov // In: Advanced Computing in Industrial Mathematics. BGSIAM 2017. Studies in Computational Intelligence; ed. by K. Georgiev, M. Todorov, I. Georgiev. - 2019. - V. 793. - P. 277-289. doi: 10.1007/978-3-319-97277-0_23.
  8. Myasnichenko, V. Monte Carlo approach for modeling and optimization of one-dimensional bimetallic nanostructures / V. Myasnichenko, N. Sdobnyakov, L. Kirilov, R. Mikhov, S. Fidanova // Lecture Notes in Computer Science. Conference paper: International Conference on Numerical Methods and Applications, 20-24 August 2018. Borovets, Bulgaria. - 2019. - V. 11189. - P. 133-141. doi: 10.1007/978-3-030-10692-8_15.
  9. Myasnichenko, V. Structural instability of gold and bimetallic nanowires using Monte Carlo simulation / V. Myasnichenko, N. Sdobnyakov, L. Kirilov, R. Mikhov, S. Fidanova // In: Recent Advances in Computational Optimization. Studies in Computational Intelligence; ed. by S. Fidanova. - Cham: Springer, 2020. - V. 838. - P. 133-145. doi: 10.1007/978-3-030-22723-4_9.
  10. Myasnichenko, V. Representation of initial temperature as a function in simulated annealing approach for metal nanoparticle structures modeling / V. Myasnichenko, S. Fidanova, R. Mikhov, L. Kirilov, N. Sdobnyakov // Advances in High Performance Computing. HPC 2019. In: Studies in Computational Intelligence; ed. by I. Dimov, S. Fidanova. - Cham: Springer, 2021. - V. 902. - P. 61-72. doi: 10.1007/978-3-030-55347-0_6.
  11. Mikhov, R. Influence of the temperature on simulated annealing method for metal nanoparticle structures optimization / R. Mikhov, V. Myasnichenko, S. Fidanova, L. Kirilov, N. Sdobnyakov // Advanced Computing in Industrial Mathematics. BGSIAM 2018. In: Studies in Computational Intelligence; ed. by In: I. Georgiev, H. Kostadinov, E. Lilkova. - Cham: Springer, 2021. - V. 961. - P. 278-290. doi: 10.1007/978-3-030-71616-5_25.
  12. Skrabalak, S.E. Gold nanocages for cancer detection and treatment / S.E. Skrabalak, L. Au, X. Lu et al. // Nanomedicine. - 2007. - V. 2. - I. 5. - P. 657-668. doi: 10.2217/17435889.2.5.657
  13. Chen, J. Immuno gold nanocages with tailored optical properties for targeted photothermal destruction of cancer cells /j. Chen, D. Wang, J. Xi et al. // Nano Letters. - 2007. - V. 7. - I. 5. - P. 1318-1322. doi: 10.1021/nl070345g.
  14. Zeng, J. A comparison study of the catalytic properties of Au-based nanocages, nanoboxes, and nanoparticles /j. Zeng, Q. Zhang, J. Chen, Y. Xia // Nano Letters. - 2010. - V. 10. - I. 1. - P. 30-35. doi: 10.1021/nl903062e.
  15. El-Toni, A.M. Design, synthesis and applications of core-shell, hollow core, and nanorattle multifunctional nanostructures / A.M. El-Toni, M.A. Habila, J.P. Labis et al. // Nanoscale. - 2016. - V. 8. - I. 5. - P. 2510-2531. doi: 10.1039/C5NR07004J.
  16. Huang, R. Diverse melting modes and structural collapse of hollow bimetallic core-shell nanoparticles: a perspective from molecular dynamics simulations / R. Huang, G.-F. Shao, X.-M. Zeng, Y.-H. Wen // Scientific Reports. - 2014. - V. 4. - Art. № 7051. - 7 p. doi: 10.1038/srep07051.
  17. Vara, M. Understanding the stability of Pt-based nanocages under thermal stress using in situ electron microscopy / M. Vara, X. Wang, J. Howe et al. // ChemNanoMat. - 2018. - V. 4. - I. 1. - P. 112-117. doi: 10.1002/cnma.201700298.
  18. Shao, S. Understanding the impact of wall thickness on thermal stability of silver-gold nanocages / S. Shao, X. Zhu, V. Ten et al. // The Journal of Physical Chemistry C. - 2022. - V. 126. - I. 16. - P. 7337-7345. doi: 10.1021/acs.jpcc.2c01433.
  19. Свидетельство № 2011615692 Российская Федерация. Молекулярнодинамическое моделирование и биоинспирированная оптимизация бинарных и тройных металлических наноструктур (КластерЭволюшн) / В.С. Мясниченко; заявитель и правообладатель ФГБОУ ВО "Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова". - № 2011613732; заявл. 23.05.2011; зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 20.06.2011. - 1 с.
  20. Свидетельство № 2019661915 Российская Федерация. Metropolis / Д.Н. Соколов, Н.Ю. Сдобняков, А.Ю. Колосов, П.М. Ершов, С.С. Богданов; заявитель и правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тверской государственный университет". - № 2019660847; заявл. 30.08.2019; зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 11.09.2019. - 1 с.
  21. Metropolis, N. The Monte Carlo method / N. Metropolis, S. Ulam // Journal of the American Statistical Association. - 1949. - V. 44. - I. 247. - P. 335-341. doi: 10.2307/2280232.
  22. 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.
  23. 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.
  24. Сдобняков, Н.Ю. Моделирование процессов коалесценции и спекания в моно- и биметаллических наносистемах. Монография / Н.Ю. Сдобняков, А.Ю. Колосов, С.С. Богданов. - Тверь: Издательство Тверского государственного университета, 2021. - 168 с. doi: 10.26456/skb.2021.168.
  25. 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.
  26. Сдобняков, Н.Ю. Изучение термодинамических и структурных характеристик наночастиц металлов в процессах плавления и кристаллизации: теория и компьютерное моделирование: монография / Н.Ю. Сдобняков, Д.Н. Соколов. - Тверь: Тверcкой государственный университет, 2018. - 176 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».