Svyaz' fragil'nosti metallicheskikh stekol s entropiey smesheniya i izbytochnoy entropiey po otnosheniyu k materinskomu kristallu

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Определена избыточная энтропия ΔS по отношению к материнскому кристаллу для 18-ти металлических стекол, отличающихся по энтропии смешения ΔSmix. На этой основе в рамках модели Адама-Гиббса определена термодинамическая фрагильность mΔΔS. Показано, что mΔS растет с ΔSmix, но снижается с ростом ΔS, отражающей степень структурной неупорядоченности стекла. Сделан вывод о том, что так называемые “высокоэнтропийные стекла” (т.е. имеющие высокие ΔSmix) на самом деле являются наиболее упорядоченными и наименее склонными к релаксации свойств.

References

  1. C.A. Angell, Science 267, 1924 (1995).
  2. S.V. Nemilov, J. Non-Cryst. Solids 353, 4613 (2007).
  3. C.A. Angell, MRS Bulletin 33, 544 (2008).
  4. K. Kawakami, T. Harada, Y. Yoshihashi, E. Yonemochi, K. Terada, and H. Moriyama, JPC B 119(14), 4873 (2015).
  5. H. Tanaka, J. Non-Cryst. Solids, 351, 678 (2005).
  6. V.N. Novikov and A.P. Sokolov, Nature 431, 961 (2004).
  7. T. Watanabe, Y. Benino, and T. Komatsu, J. Non-Cryst, Solids 286, 141 (2001).
  8. H. Kato, T. Wada, M. Hasegawa, J. Saida, A. Inoue, and H. S. Chen, Scr. Mater. 54, 2023 (2006).
  9. E. S. Park, J.H. Na, and D.H. Kim, Appl. Phys. Lett. 91, 031907 (2007).
  10. V.N. Novikov, Phys. Rev. E 106, 024611 (2022).
  11. S. Wei, Z. Evenson, I. Gallino, and R. Busch, Intermetallics 55, 138 (2014).
  12. A. S. Makarov, J.C. Qiao, N.P. Kobelev, A. S. Aronin, and V.A. Khonik, J. Phys.: Condens. Matter 33, 275701 (2021).
  13. А.С. Макаров, Е.В. Гончарова, Ц.Ч. Цзиао, Н.П. Кобелев, В.А. Хоник, Письма в ЖЭТФ 113 751 (2021).
  14. L.-M. Martinez and C.A. Angell, Nature 410, 663 (2001).
  15. S. Sastry, Nature 409, 164 (2001).
  16. Y. Zhang, High-Entropy materials. A Brief Introduction, Springer Nature Singapore Pte Ltd. (2019).
  17. Y. Chen, Z.-W. Dai, and J.-Z. Jiang, J. Alloys Compd. 866, 158852 (2021).
  18. H. Ding, H. Luan, H. Bu, H. Xu, and K. Yao, Materials 15, 1669 (2022).
  19. H. Luan, K. Li, L. Shi, W. Zhao, H. Bu, P. Gong, and K.-F. Yao, J. Mater. Sci. Technol. 161, 50 (2023).
  20. A. S. Makarov, G.V. Afonin, R.A. Konchakov, V.A. Khonik, J.C. Qiao, A.N. Vasiliev, and N.P. Kobelev, Scr. Mater. 239, 15783 (2024).
  21. Y.Q. Cheng and E. Ma, Prog. Mater. Sci. 56, 379 (2011).
  22. W.H. Wang, Prog. Mater. Sci. 57, 487 (2012).
  23. N.A. Mauro, M. Blodgett, M. L. Johnson, A. J. Vogt, and K.F. Kelton, Nat. Commun. 5, 4616 (2014).
  24. L.-M. Wang, V. Velikov, and C.A. Angell, J. Chem. Phys. 117, 10184 (2002).
  25. S.A. Kube, S. Sohn, R. Ojeda-Mota, T. Evers, W. Polsky, N. Liu, K. Ryan, S. Rinehart, Y. Sun, and J. Schroers, Nat. Commun. 13, 3708 (2022).
  26. Н.П. Кобелев, В.А. Хоник, УФН 193, 717 (2023).
  27. А.С. Макаров, М.А. Кретова, Г.В. Афонин, Ц.Ч. Цзиао, А.М. Глезер, Н.П. Кобелев, В.А. Хоник, Письма в ЖЭТФ 115, 110 (2022).
  28. G. Adam and J.H. Gibbs, J. Chem. Phys. 43, 139 (1965).
  29. J.C. Dyre, Rev. Mod. Phys. 78, 953 (2006).
  30. H.L. Smith, C.W. Li, A. Hoff, G.R. Garrett, D. S. Kim, F.C. Yang, M. S. Lucas, T. Swan-Wood, J.Y.Y. Lin, M. B. Stone, D. L. Abernathy, M.D. Demetriou, and B. Fultz, Nat. Phys. 13, 900 (2017).
  31. R. Alvarez-Donado and A. Antonelli, Phys. Rev. Research 2, 013202 (2020).
  32. N. Neuber, O. Gross, M. Frey, B. Bochtler, A. Kuball, S. Hechler, I. Gallino, and R. Busch, Acta Mater. 220, 117300 (2021).
  33. Y. Kawamura, T. Nakamura, H. Kato, H. Mano, and A. Inoue, Mater. Sci. Eng. A 304–306, 674 (2001).
  34. T. Wang, L. Hu, Y. Liu, and X. Hui, Mater. Sci. Eng. A 744, 316 (2019).
  35. T. Yamasaki, S. Maeda, Y. Yokoyama, D. Okai, T. Fukami, H.M. Kimura, and A. Inoue, Mater. Trans. 46, 2746 (2005).
  36. Y. Tong, J.C. Qiao, J.M. Pelletier, and Y. Yao, J. Alloys Compd. 820, 153119 (2020).
  37. S. Li, R. J. Wang, M.X. Pan, D.Q. Zhao, and W.H. Wang, J. Non-Cryst. Solids 354, 1080 (2008).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Российская академия наук

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».