Влияние способа получения на характеристики поверхности наночастиц SiO2 и Al2O3

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Методами адсорбции кислотно-основных индикаторов и динамической рН-метрии изучены кислотно-основные свойства поверхности наночастиц SiO2 и Al2O3, полученных различными способами. Проанализировано влияние используемых методов синтеза (включая жидкофазные и плазмохимические процессы, а также электровзрыв) на функциональный состав поверхности исследуемых материалов (преобладание кислотных или основных центров Льюиса или Бренстеда с различными значениями pKa) и свойства суспензий, получаемых с использованием синтезированных нанопорошков.

全文:

受限制的访问

作者简介

C. Мякин

Санкт-Петербургский государственный технологический институт (Технический университет)

Email: vvveliga@mail.ru
俄罗斯联邦, 190013, Санкт-Петербург, Московский просп. 24-26/49, литер А

В. Сызранцев

Грозненский государственный нефтяной технический университет им. академика М.Д. Миллионщикова

编辑信件的主要联系方式.
Email: vvveliga@mail.ru
俄罗斯联邦, 364024, Грозный, просп. Исаева, 100

参考

  1. Bailey E.J., Winey K.I. Dynamics of polymer segments, polymer chains, and nanoparticles in polymer nanocomposite melts: A review. Progress in Polymer Science. 2020. V. 105 № 7. P. 101242. doi: 10.1016/j.progpolymsci.2020.101242
  2. New materials: preparation, properties and applications in the aspect of nanotechnology. New York: Nova Science Publishers Inc. 2020. 247 p.
  3. Grammatikopoulos P., Steinhauer S., Vernieres J., Singh V., Sowwan M. Nanoparticle design by gas-phase synthesis. Advances in Physics:X, 2016. V. 2. P. 1–20. doi: 10.1080/23746149.2016.1142829
  4. Kaabipour S., Hemmati, S. A review on the green and sustainable synthesis of silver nanoparticles and one-dimensional silver nanostructures. Beilstein J. Nanotechnol. 2021. № 12. pp. 102–136. https://doi.org/10.3762/bjnano.12.9
  5. Syzrantsev V.V., Arymbaeva A.T., Zavjalov A.P., Zobov K.V. The nanofluids’ viscosity prediction through particle-media interaction layer. Materials Physics and Mechanics. 2022. V. 48. № 3. P. 386–396. doi: 10.18149/MPM.4832022_9
  6. Venerus D.C., Buongiorno J., Christianson R. et al. Viscosity measurements on colloidal dispersions (nanofluids) for heat transfer applications. Applied Rheology 2010. V.20. № 4. С. 44582.
  7. Minakov A., Rudyak V., Pryazhnikov M. Systematic Experimental Study of the Viscosity of Nanofluids. Heat Transfer Engineering. 2021. V. 42. № 12. P. 1024–1040.
  8. Lysenko, V.I., Emelkin, V.A., Anisimov, A.G., Mali V.I. Microhardness of ceramics produced from different alumina nanopowders by different techniques. Inorganic Materials. 2014. Т. 50. № 5. С. 537–540.
  9. Syzrantsev V.V Variation of properties of composite with nanoparticles of different origins // Tsvetnye Metally 2023. Issue 8. P. 34 – 38.
  10. Танабе К. Твердые кислоты и основания. М.: Мир. 1973. 156 с.
  11. Chukin G.D., Smirnov B.V., Malevich V.I. Formation of the structure of an amorphous aluminosilicate catalyst and its Lewis acid sites. Kinetics and Catalysis 1988. V. 29. № 3. Р. 609 – 615.
  12. Сычев М.М., Минакова Т.С. Кислотно-основные характеристики поверхности твердых тел и управление свойствами материалов и композитов. Санкт - Петербург : Химиздат, 2022. 288 с.
  13. Khavryuchenko V.D., Sheka E.F. Computational modeling of amorphous silica. 4. Modeling the initial structures. Aerogel. J. Structural Chem. 1994. V. 35. № 3. Р. 305–308. https://doi.org/10.1007/BF02578281
  14. Sheka E.F., Khavryuchenko V.D., Markichev I.V. Techonological polymorphism of disperse amorphous silicas: inelastic neutron scattering and computer modelling. Rus. Chem. Rev. 1995. V. 64. № 5. P. 389–414. https://doi.org/10.1070/RC1995v064n05ABEH000156
  15. Svitkova B., Zavisova V., Nemethova V. et al. Differences in surface chemistry of iron oxide nanoparticles result in different routes of internalization. Beilstein J. Nanotechnol. 2021. № 12. Р. 270–281.
  16. Vollath D., Fischer F.D., Holec D. Surface energy of nanoparticles – influence of particle size and structure. Beilstein J Nanotechnol. 2018. № 9. Р. 2265–2276. doi: 10.3762/bjnano.9.211
  17. Morterra, G., Bolis, C., Magnacca, V. IR Spectroscopic and Microcalorimetric Characterization of Lewis Acid Sites on (Transition Phase) Al2O3 Using Adsorbed CO. Langmuir. 1994, V. 10. № 6. Р. 1812–1824. https://doi.org/10.1021/la00018a033.
  18. Нечипоренко А.П. Донорно-акцепторные свойства поверхности твердофазных систем. Индикаторный метод. Изд. «Лань», 2017, 284 с.
  19. Сычев М.М., Минакова Т.С., Слижов Ю.Г., Шилова О.А. Кислотно-основные характеристики поверхности твердых тел и управления свойствами материалов и композитов. СПб.: Химиздат, 2016. 276 с.
  20. Finlanson M.F., Shah B.A. The influence of surface acidity and basicity on adhesion of poly (ethelene-coacrylic acid) to aluminum. J. Adhes. Sci. Technol. 2012. V. 4. № 1. Р. 431–439.
  21. Syzrantsev V.V. Analysis of variation in the properties of the surface of SiO2 and Al2O3 nanoparticles obtained by different methods. Kondensirovannye sredy i mezhfaznye granitsy (Condensed Matter and Interphases), 2022, 24(3): 369–378.
  22. Syzrantsev V.V., Mjakin S.V., Katashev P.A. Comparative study of surface acid-base properties of SiO2 and Al2O3 nanoparticles prepared by different methods. Glass Physics and Chemistry. 2022. V. 48. № 6. Р. 636–641. doi: 10.1134/S1087659622800082
  23. Bardakhanov, S.P., Vasiljeva, I.V., Kuksanov, N.K., Mjakin, S.V. Surface functionality features of nanosized silica obtained by electron beam evaporation at ambient pressure. Adv. Mater. Sci. Eng. 2010. № 241695. Р. 5. doi: 10.1155/2010/241695.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Distribution of adsorption centers on the surface of Al2O3 samples.

下载 (110KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Distribution of adsorption centers on the surface of SiO2 samples.

下载 (122KB)
索引源数据

版权所有 © 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».