Structural Features Investigation of a Highly Dispersed NiO–SiO2 Catalyst by X-Ray Analysis of the Atomic Pair Distribution Function

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

In the present work NiO and NiO–SiO2 were investigated by X-ray diffraction and radial atomic pair distribution methods. By X-ray diffraction method, it was determined that the NiO particle sizes have coherent scattering region of more than 100 nm, while the NiO–SiO2 sample has a particle size of about 2–3 nm. At the same time, full-profile Rietveld simulation does not describe the effects observed on diffraction: the asymmetry of peaks, the appearance of an additional shoulder of peak 111 in the area of small angles, so the radial atomic pair distribution method was used to analyze the structure. During the simulation of the experimental atomic pair distribution curve, 3 different models were used: pure NiO, a mixture of NiO and Ni2SiO4, and a modified NiO model with Si embedded in the lattice. The latter model was created based on the assumption of silicon incorporation into the NiO structure, which can be evidenced by X-ray diffraction data. According to the results of radial atomic pair distribution modeling it is the latter model that gives the best description of the observed effects: significantly increased unit cell parameter, compared to the sample without SiO2 addition, as well as decreased metal cation–oxygen distances in the structure, while cation–cation distances are increased.

About the authors

M. D. Mikhnenko

Boreskov Institute of Catalysis, SB RAS; Novosibirsk State University

Author for correspondence.
Email: m.mikhnenko@catalysis.ru
Russian Federation, Novosibirsk; Novosibirsk

S. V. Cherepanova

Boreskov Institute of Catalysis, SB RAS

Email: m.mikhnenko@catalysis.ru
Russian Federation, Novosibirsk

A. N. Shmakov

Boreskov Institute of Catalysis, SB RAS

Email: m.mikhnenko@catalysis.ru
Russian Federation, Novosibirsk

M. V. Alekseeva

Boreskov Institute of Catalysis, SB RAS

Email: m.mikhnenko@catalysis.ru
Russian Federation, Novosibirsk

R. G. Kukushkin

Boreskov Institute of Catalysis, SB RAS

Email: m.mikhnenko@catalysis.ru
Russian Federation, Novosibirsk

V. A. Yakovlev

Boreskov Institute of Catalysis, SB RAS

Email: m.mikhnenko@catalysis.ru
Russian Federation, Novosibirsk

V. P. Pakharukova

Boreskov Institute of Catalysis, SB RAS; Novosibirsk State University

Email: m.mikhnenko@catalysis.ru
Russian Federation, Novosibirsk; Novosibirsk

O. A. Bulavchenko

Boreskov Institute of Catalysis, SB RAS; Novosibirsk State University

Email: m.mikhnenko@catalysis.ru
Russian Federation, Novosibirsk; Novosibirsk

References

  1. Meloni E., Martino M., Palma V. // Catalysts. 2020. № 10. Iss. 3. P. 352. https://www.doi.org/10.3390/catal10030352
  2. Pastor-Pérez L., Saché E.L., Jones C., Gu S., Arellano-Garcia H., Reina T.R. // Catalysis Today. 2018. V. 317. P. 108. https://www.doi.org/10.1016/j.cattod.2017.11.035
  3. Елецкий П.М., Мироненко О.О., Соснин Г.А. и др. // Катализ в промышленности. 2016. № 16. C. 42. https://www.doi.org/10.18412/1816-0387-2016-4-42-50
  4. Alekseeva M.V., Rekhtina M.A., Lebedev M.Y., Zavarukhin S.G., Kaichev V.V., Venderbosch R.H., Yakovlev V.A. // Chem. Select. 2018. № 18. V. 3. Iss. 18. P. 5153. https://www.doi.org/10.1002/slct.201800639
  5. Prikhod’ko S.A., Popov A.G., Adonin N.Y. // Molecular Catalysis. 2018. V. 461. P. 19. https://www.doi.org/10.1016/j.mcat.2018.09.022
  6. Philippov A.A., Chibiryaev A.M., Martyanov O.N. // Catalysis Today. 2020. V. 355. P. 35. https://www.doi.org/10.1016/j.cattod.2019.05.033
  7. Yin W., Venderbosch R.H., He S. Bykova M.V., Khromova S.A., Yakovlev V.A., Heeres H.J. // Biomass Conversion Biorefinery. 2017. V. 7. P. 361. https://www.doi.org/10.1007/s13399-017-0267-5
  8. Bykova M.V., Ermakov D.Y., Kaichev V.V., Bulavchenko O.A., Saraev A.A., Lebedev M.Yu., Yakovlev V.А. // Appl. Catalysis B: Environmental. 2012. V. 113–114. P. 296. https://www.doi.org/10.1016/j.apcatb.2011.11.051
  9. Chen N., Gong S., Qian E.W. // Appl. Catalysis B: Environmental. 2015. V. 174–175. P. 253. https://www.doi.org/10.1016/j.apcatb.2015.03.011
  10. Zhang H., Lin H., Zheng Y. // Appl. Catalysis B: Environmental. 2014. V. 160–161. P. 415. https://www.doi.org/10.1016/j.apcatb.2014.05.043
  11. Nepomnyashchiy A.A., Buluchevskiy E.A., Lavrenov A.V., Yurpalov V.L., Gulyaeva T.I., Leont’eva N.N., Talzi V.P. // Rus. J. Appl. Chem. 2017. V. 90. P. 1944. https://www.doi.org/10.1134/S1070427217120084
  12. Santillan-Jimenez E., Morgan T., Loe R., Crocker M. // Catalysis Today. 2015. V. 258. P. 284. https://www.doi.org/10.1016/j.cattod.2014.12.004
  13. Jin W., Pastor-Pérez L., Shen D. et al. // Chem. Cat. Chem. 2019. V. 11. №. 3. P. 924. https://www.doi.org/10.1002/cctc.201801722
  14. Кукушкин Р.Г., Елецкий П.М., Булавченко О.А., Сараев А.А., Яковлев В.А. // Катализ в промышленности. 2019. №. 1. С. 40. https://www.doi.org/10.18412/1816-0387-2019-1-40-49
  15. Smirnov A.A., Shilov I.N., Bulavchenko O.A., Saraev A.A., Yakovlev V.A. // Chem. Select. 2019. V. 4. № 24. P. 7317. https://www.doi.org/10.1002/slct.201901087
  16. Thalinger R., Gocyla M., Heggen M., Dunin-Borkows-ki R., Grünbacher M., Stöger-Pollach M., Schmidmair D., Klötzer B., Penner S. // J. Catalysis. 2016. V. 337. P. 26. https://www.doi.org/10.1016/j.jcat.2016.01.020
  17. Aghayan M., Potemkin D.I., Rubio-Marcos F., Uskov S.I., Snytnikov P.V., Hussainova I. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2017. V. 9. № 50. P. 43553. https://www.doi.org/10.1021/acsami.7b08129
  18. Pakharukova V.P., Potemkin D.I., Stonkus O.A., Kharchenko N.A., Saraev A.A., Gorlova A.M. // J. Phys. Chem. C. 2021. V. 125. № 37. P. 20538. https://www.doi.org/10.1021/acs.jpcc.1c05529
  19. Ermakova M.A., Ermakov D.Y., Kuvshinov G.G., Plyasova L.M. // J. Catalysis. 1999. V. 187. № 1. P. 77. https://www.doi.org/10.1006/jcat.1999.2562
  20. Bykova M.V., Bulavchenko O.A., Ermakov D.Y., Lebedev M.Yu, Yakovlev V.A., Parmon V.N. // Catalysis Industry. 2011. V. 3. P. 15. https://www.doi.org/10.1134/S2070050411010028
  21. Takeshi E., Billinge S.J.L. // Pergamon Mater. Series. 2012. V. 16. P. 55. https://www.doi.org/10.1016/B978-0-08-097133-9.00003-4
  22. TOPAS V4: General profile and structure analysis software for powder diffraction data // User’s Manual. Bruker AXS, Karlsruhe, Germany, 2008.
  23. Piminov P.A., Baranov G.N., Bogomyagkov A.V. et al. // Phys. Procedia. 2016. V. 84. P. 19. https://www.doi.org/10.1016/j.phpro.2016.11.005
  24. Qiu X., Thompson J.W., Billinge S.J.L. // J. Appl. Cryst. 2004. V. 37. № 4. P. 678. https://www.doi.org/10.1107/S0021889804011744
  25. Farrow C.L., Juhas P., Liu J.W., Bryndin D., Božin E.S., Bloch J., Proffen Th., Billinge S.J.L. // J. Phys.: Cond. Matter. 2007. V. 19. № 33. P. 335219. https://www.doi.org/10.1088/0953-8984/19/33/335219
  26. Pakharukova V.P., Moroz É.M., Zyuzin D.A. // J. Struct. Chem. 2010. V. 51. P. 274. https://www.doi.org/10.1007/s10947-010-0042-y
  27. Moroz E.M. // Rus. Chem. Rev. 2011. V. 80. P. 293. https://www.doi.org/10.1070/RC2011v080n04ABE H004163
  28. Gates-Rector S., Blanton T. // Powder Diffr. 2019. V. 34. Iss. 4. P. 352. https://www.doi.org/10.1017/S0885715619000812
  29. Zagorac D., Müller H., Ruehl S., Zagorac J., Rehme S. // J. Appl. Cryst. 2019. V. 52. P. 918. https://www.doi.org/10.1107/S160057671900997X

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».