Non-covalent interaction of carbon, silicon and germanium atoms

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

From first principles (electron gas approximation) the calculation of non-covalent interaction potentials for homo- and heteroatomic pairs of carbon, silicon and germanium without the formation of valence chemical bonds was carried out. The calculations took into account the coulomb, kinetic, exchange, and correlation contributions to the interaction energy. The electron density was set taking into account the shell structure of atoms in the Hartree-Fock approximation. The parameters of the Lennard-Jones and Morse potentials and the constants of the dispersion interaction are calculated for all cases. It is shown that for non-covalent interaction the known empirical rules of Lorentz-Berthelot combination for potential parameters are not always fulfilled. Based on the calculations a new generalized potential is proposed that can be used in molecular dynamics and Monte Carlo simulations, as well as in constructing equations of state. Calculations of the second virial coefficient for monatomic carbon vapor are carried out.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. A. Sokurov

Institute of Applied Mathematics and Automation – the filial branch of Federal State Budgetary Scientific Establishment “Federal Scientific Center “Kabardin-Balkar Scientific Center of Russian Academy of Sciences”

Email: rsergo@mail.ru
Russian Federation, Nalchik

S. S. Rekhviashvili

Institute of Applied Mathematics and Automation – the filial branch of Federal State Budgetary Scientific Establishment “Federal Scientific Center “Kabardin-Balkar Scientific Center of Russian Academy of Sciences”

Author for correspondence.
Email: rsergo@mail.ru
Russian Federation, Nalchik

References

  1. Yu.S. Barash, Van Der Waals forces. M.: Nauka, 1988. (In Russian)
  2. L.I. Matienko, E.M. Mil, V.I. Binyukov, Russ. J. Phys. Chem. B 14, 559 (2020). https://doi.org/10.1134/S1990793120030227
  3. D.C. Rapaport, The Art of molecular dynamics simulation. N.Y.: Cambridge University Press, (2004).
  4. D. Potter, Computational Physics. N.Y.: J. Wiley, (1973).
  5. M. Rieth, Nano-engineering in science and technology: An introduction to the world of nano-design. Singapore: World Scientific, (2003).
  6. I.P. Suzdalev, Nanotechnology: physical chemistry of nanoclusters, nanostructures and nanomaterials. M.: KomKniga, (2006). (In Russian)
  7. A.I. Gusev, Nanomaterials, nanostructures, nanotechnologies. M.: Fizmatlit., (2007). (In Russian)
  8. K. Kadau, J.L. Barber, T.C. Germann et al., Philos. Trans. R. Soc., A 368, 1547 (2010). https://doi.org/10.1098/rsta.2009.0218
  9. I.A. Cosden, J.R. Lukes, Comput. Phys. Commun. 184, 1958 (2013). https://doi. org/10.1016/j.cpc.2013.03.009
  10. F.O. Goodman, H. Y. Wachman, Dynamics of Gas-surface Scattering. Elsevier Science: Academic Press, (2012).
  11. I.G. Kaplan, Intermolecular interactions. Physical interpretation, computer calculations and model potentials. Chichester: John Wiley & Sons, (2006).
  12. R.G. Parr, W. Yang, Density-functional theory of atoms and molecules. Oxford: Oxford University Press, (1989).
  13. H. Balamane, T. Halicioglu, W.A. Tiller, Phys. Rev. B 46, 2250 (1992). https://doi.org/10.1103/PhysRevB.46.2250
  14. P. Erhart, K. Albe, Phys. Rev. B 71, 035211 (2005). https://doi.org/10.1103/PhysRevB.71.035211
  15. E.H. Kim, Y.H. Shin, B. J. Lee, Calphad 32, 34 (2008). https://doi.org/10.1016/j.calphad.2007.12.003
  16. X. Chu, A. Dalgarno, J. Chem. Phys. 121, 4083 (2004). https://doi.org/10.1063/1.1779576
  17. G.X. Zhang, A. Tkatchenko, J. Paier, et al., Phys. Rev. Lett. 107, 245501 (2011). https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.107.245501
  18. R.G. Gordon, Y.S. Kim, J. Chem. Phys. 56, 3122 (1972). https://doi.org/10.1063/1.1677649
  19. M. Waldman, R. G. Gordon, J. Chem. Phys. 71, 1325 (1972). https://doi.org/10.1063/1.438433
  20. G.V. Dedkov, Phys.-Usp. 38, 877 (1995). https://doi. org/10.1070/PU1995v038n08ABEH000100
  21. T.G. Strand, R.A. Bonham, J. Chem. Phys. 40, 1686 (1964). https://doi.org/10.1063/1.1725380
  22. M. Abramowitz, I. A. Stegun, Handbook of mathematical functions with formulas, graphs, and mathematical tables. N.Y.: Dover Publications, (1972).
  23. J.A. Barker, A. Pompe, Aust. J. Chem. 21 (7), 1683 (1967). https://doi. org/10.1071/CH9681683
  24. K.T. Tang, J. P. Toennies, J. Chem. Phys. 118 (11), 4976 (2003). https://doi. org/10.1063/1.1543944
  25. M.N. Magomedov, Phys. Solid State 62 (7), 1126 (2020). https://doi.org/10.1134/S1063783420070136
  26. G.Z. Sharafutdinov, Moscow Univ. Mech. Bull. 72 (6), 129 (2017). https://doi.org/10.3103/S0027133017060012
  27. S.S. Rekhviashvili, M.M. Bukhurova, A.A. Sokurov, Russ. J. Inorg. Chem. 65, 1373 (2020). https://doi.org/10.1134/S0036023620090132
  28. S.S. Rekhviashvili, Matem. Mod. 5 (2), 62 (2003). (In Russian)
  29. N.V. Dokhlikova, A.K. Gatin, S.Yu. Sarvadiy et al., Russ. J. Phys. Chem. B 15, 732 (2021). https://doi.org/10.1134/S1990793121040023
  30. N.V. Dokhlikova, A.K. Gatin, S.Yu. Sarvadiy et al., Russ. J. Phys. Chem. B 16, 361 (2022). https://doi.org/10.1134/S1990793122020166
  31. N.V. Dokhlikova, S.A. Ozerin, S.V. Doronin et al., Russ. J. Phys. Chem. B 16, 461 (2022). https://doi.org/10.1134/S1990793122030137
  32. N.V. Dokhlikova, A.K. Gatin, S.Yu. Sarvadiy, et al., Russ. J. Phys. Chem. B 16, 772 (2022). https://doi.org/10.1134/S1990793122040042
  33. E.I. Rudenko, N.V. Dohlikova, A.K. Gatin, et al., Russ. J. Phys. Chem. B 17, 845 (2023). https://doi.org/10.1134/S1990793123040164
  34. P. Pyykkö, M. Atsumi, Chem. Eur. J. 15, 186 (2009). https://doi.org/10.1002/chem.200800987
  35. E.A. Mason, T.H. Spurling, The virial equations of state. Oxford: Pergamon Press, (1969).
  36. M. Edalat, S. S. Lan, F. Pang, G. A. Mansoori, Int. J. Thermophys. 1, 177 (1980). https://doi.org/10.1007/BF00504519
  37. I. Nitzke, S. Pohl, M. Thol, R. Span, J. Vrabec, Mol. Phys. 120 (11), 1 (2022). https://doi.org/10.1080/00268976.2022.2078240

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Interaction potential for the Ar–Ar system: solid curve – real work, dashed – work [23], dotted – work [24].

Download (20KB)
Indexing metadata
3. 2. Distribution of radial electron densities of atoms.

Download (31KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Interaction potentials of homoatomic pairs.

Download (44KB)
Indexing metadata
5. 4. Interaction potentials of heteroatomic pairs.

Download (46KB)
Indexing metadata
6. 5. Temperature dependence of the second virial coefficient for carbon.

Download (46KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».