Устойчивость твердых атомарных фаз азота при нормальном давлении

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В рамках теории функционала плотности для энергонасыщенных твердых атомарных фаз азота, которые предсказываются теорией динамически устойчивыми при нормальном давлении, впервые исследованы вопросы устойчивости к формированию вакансий в объеме структуры и возможность реализации стабильной поверхности. Показано, что фазы с симметриями кристаллической решетки P 62c и Pccn являются неустойчивыми к формированию вакансий при нормальном давлении. Фазы R3 и P 21 устойчивык формированию вакансий, однако поверхность таких структур вносит неустойчивость, вызывающую их переход из твердого атомарного метастабильного состояния в молекулярное. Гош фаза азота с симметрией кристаллической решетки I 213 является устойчивой к рассмотренным структурным возмущениями является наиболее перспективной для экспериментального синтеза при нормальном давлении.

Об авторах

К. С Гришаков

Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”; Научно-исследовательский институт проблем развития научно-образовательного потенциала молодежи

Email: ksgrishakov@mephi.ru

Н. Н Дегтяренко

Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”

Автор, ответственный за переписку.
Email: ksgrishakov@mephi.ru

Список литературы

  1. K. S. Grishakov and N. N. Degtyarenko, Phys. Chem. Chem. Phys. 24, 8351 (2022).
  2. Y. Ma, A. R. Oganov, Z. Li, Y. Xie, and J. Kotakoski, Phys. Rev. Lett. 102, 065501 (2009).
  3. D. Laniel, B. Winkler, T. Fedotenko, A. Pakhomova, S. Chariton, V. Milman, V. Prakapenka, L. Dubrovinsky, and N. Dubrovinskaia, Phys. Rev. Lett. 124, 216001 (2020).
  4. D. Tomasino, M. Kim, J. Smith, and C.-S. Yoo, Phys. Rev. Lett. 113, 205502 (2014).
  5. D. Laniel, G. Geneste, G. Weck, M. Mezouar, and P. Loubeyre, Phys. Rev. Lett. 122, 066001 (2019).
  6. M. I. Eremets, A. G. Gavriliuk, N. R. Serebryanaya, I. A. Trojan, D. A. Dzivenko, R. Boehler, H. K. Mao, and R. J. Hemley, J. Chem. Phys. 121, 11296 (2004).
  7. M. I. Eremets, A. G. Gavriliuk, I. A. Trojan, D. A. Dzivenko, and R. Boehler, Nat. Mater. 3, 558 (2004).
  8. C. Mailhiot, L. H. Yang, and A. K. McMahan, Phys. Rev. B 46, 14419 (1992).
  9. F. Zahariev, J. Hooper, S. Alavi, F. Zhang, and T. K. Woo, Phys. Rev. B 75, 140101(R) (2007).
  10. J. Kotakoski and K. Albe, Phys. Rev. B 77, 144109 (2008).
  11. M. M. G. Alemany and J. L. Martins, Phys. Rev. B 68, 024110 (2003).
  12. W. D. Mattson, D. Sanchez-Portal, S. Chiesa, and R. M. Martin, Phys. Rev. Lett. 93, 125501 (2004).
  13. F. Zahariev, A. Hu, J. Hooper, F. Zhang, and T. Woo, Phys. Rev. B 72, 214108 (2005).
  14. A. R. Oganov and C. W. Glass, J. Chem. Phys. 124, 244704 (2006).
  15. K. Grishakov, K. Katin, M. Gimaldinova, and M. Maslov, Letters on Materials 9, 366 (2019).
  16. J. Sun, M. Martinez-Canales, D. D. Klug, C. J. Pickard, and R. J. Needs, Phys. Rev. Lett. 111, 175502 (2013).
  17. A. A. Adeleke, M. J. Greschner, A. Majumdar, B. Wan, H. Liu, Z. Li, H. Gou, and Y. Yao, Phys. Rev. B 96, 224104 (2017).
  18. S. V. Bondarchuk and B. F. Minaev, Phys. Chem. Chem. Phys. 19, 6698 (2017).
  19. K. S. Grishakov and N. N. Degtyarenko, JETP Lett. 112, 630 (2020).
  20. K. S. Grishakov and N. N. Degtyarenko, JETP Lett. 115, 422 (2022).
  21. M. V. Kondrin and V. V. Brazhkin, Nanosystems: Physics, Chemistry, Mathematics 7, 44 (2016).
  22. M. V. Kondrin and V. V. Brazhkin, Phys. Chem. Chem. Phys. 17, 17739 (2015).
  23. M. M. Maslov and K. P. Katin, Chem. Phys. Lett. 644, 280 (2016).
  24. M. M. Maslov, K. P. Katin, A. I. Avkhadieva, and A. I. Podlivaev, Russ. J. Phys. Chem. B 8, 152 (2014).
  25. K. P. Katin and M. M. Maslov, Molecular Simulation 44, 703 (2018).
  26. K. P. Katin, V. S. Prudkovskiy, and M. M. Maslov, Physica E: Low-Dimensional Systems and Nanostructures 81, 1 (2016).
  27. I. S. Novikov, K. Gubaev, E. V. Podryabinkin, and A. V. Shapeev, Machine Learning: Science and Technology 2, 025002 (2021).
  28. P. Giannozzi, S. Baroni, N. Bonini, M. Calandra, R. Car, C. Cavazzoni, and D. Ceresoli, J. Phys.: Condens. Matter 21, 395502 (2009).
  29. P. Giannozzi, O. Andreussi, T. Brumme, O. Bunau, M. B. Nardelli, M. Calandra, and R. Car, J. Phys.: Condens. Matter 29, 465901 (2017).
  30. D. R. Hamann, Phys. Rev. B: Condens. Matter Mater. Phys. 88, 085117 (2013).
  31. Q. S. Mei and K. Lu, Philosophical Magazine Letters 88, 203 (2008).
  32. Q. Wei, C. Zhao, M. Zhang, H. Yan, and B. Wei, Phys. Lett. A 383, 2429 (2019).
  33. Z. Liu, D. Li, Q. Zhuang, F. Tian, D. Duan, F. Li, and T. Cui, Commun. Chem. 3, 42 (2020).
  34. N. P. Salke, K. Xia, S. Fu, Y. Zhang, E. Greenberg, V. B. Prakapenka, J. Liu, J. Sun, and J.-F. Lin, Phys. Rev. Lett. 126, 065702 (2021).
  35. Y. Wang, M. Bykov, I. Chepkasov, A. Samtsevich, E. Bykova, X. Zhang, S. Jiang, E. Greenberg, S. Chariton, V. B. Prakapenka, A. R. Oganov, and A. F. Goncharov, Nat. Chem. 14, 794 (2022).
  36. D. Laniel, F. Trybel, Y. Yin, T. Fedotenko, S. Khandarkhaeva, and A. Aslandukov, Nat. Chem. (2023).
  37. L. Gagliardi and P. Pyykk�o, J. Am. Chem. Soc. 123, 9700 (2001).
  38. M. Straka and P. Pyykk�o, Inorg. Chem. 42, 8241 (2003).
  39. K. Ding, X. Li, H. Xu, T. Li, Z. Ge, Q. Wang, and W. Zheng, Chem. Sci. 6, 4723 (2015).
  40. L. Gagliardi and P. Pyykk�o, Theoretical Chemistry Accounts: Theory, Computation, and Modeling (Theoretica Chimica Acta) 110, 205 (2003).
  41. M. Straka, Chem. Phys. Lett. 358, 531 (2002).
  42. M.-H. V. Huynh, M. A. Hiskey, E. L. Hartline, D. P. Montoya, and R. Gilardi, Angew. Chem. 116, 5032 (2004).
  43. K. Banert, Y.-H. Joo, T.Ru� er, B. Walfort, and H. Lang, Angewandte Chemie International Edition 46, 1168 (2007).
  44. S. V. Chapyshev, Russian Chemical Bulletin 60, 1274 (2011).
  45. M. Bencha a, Z. Yao, G. Yuan, T. Chou, H. Piao, X. Wang, and Z. Iqbal, Nat.Commun. 8, 930 (2017).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2023

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».