SCENARIOS OF STRUCTURE FORMATION IN FOUR-COMPONENT NANOPARTICLES: ATOMISTIC SIMULATION

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Scenarios of structure formation in four-component nanoparticles are considered. The objects of study were Au-Cu-Pd-Pt nanoparticles containing N = 400, 800, 1200, 1600, 2000, 4000 atoms of the stoichiometric composition Au 3 CuPd 12 Pt 4. Two alternative modeling methods were used: the molecular dynamics and the Monte Carlo. The interaction between atoms was described by the tight binding potential. The phase transition temperatures for the nanoparticles under study were determined. It has been established that the melting and crystallization temperatures depend both on the size of nanoparticles and on the rate of temperature change (by using the molecular dynamics method). The melting rate of nanoparticles has little effect on the melting temperature, while increasing the cooling rate significantly reduces the crystallization temperature and slows down the segregation processes. The process of coalescence of two four-component nanoparticles was modeled. During the process of coalescence, significant mixing of atoms of different types does not occur when using the Monte Carlo method, which leads to some stopping of the growth of the neck at the point of contact, in contrast to molecular dynamics method, where the growth of the neck occurs gradually.

About the authors

Andrei Yu. Kolosov

Tver State University

Tver, Russia

Kseniya G. Savina

Tver State University

Tver, Russia

Sergey A. Veresov

Tver State University

Tver, Russia

Sergei V. Serov

Tver State University

Tver, Russia

Denis N. Sokolov

Tver State University

Tver, Russia

Nickolay Yu. Sdobnyakov

Tver State University

Email: nsdobnyakov@mail.RUS
Tver, Russia

References

  1. Lu, X.-Z. Structural optimization and segregation behavior of quaternary alloy nanoparticles based on simulated annealing algorithm / X.-Z. Lu, G.-F. Shao, L.-Y. Xu et al. // Chinese Physics B. - 2016. - V. 25.- № 5. - Art. № 053601. - 8 p. doi: 10.1088/1674-1056/25/5/053601.
  2. Myasnichenko, V. Simulated annealing method for metal nanoparticle structures optimization / V. Myasnichenko, L. Kirilov, R. Mikhov et al. // In: Advanced Computing in Industrial Mathematics. BGSIAM 2017. Studies in Computational Intelligence; ed. by K. Georgiev, M. Todorov, I. Georgiev. - 2019. - V. 793.- P. 277-289. doi: 10.1007/978-3-319-97277-0_23.
  3. Myasnichenko, V. Monte Carlo approach for modeling and optimization of one-dimensional bimetallic nanostructures / V. Myasnichenko, N. Sdobnyakov, L. Kirilov et al. // Lecture Notes in Computer Science. Conference paper: International Conference on Numerical Methods and Applications, 20-24 August 2018. Borovets, Bulgaria. - 2019. - V. 11189. - P. 133-141. doi: 10.1007/978-3-030-10692-8_15.
  4. Самсонов, В.М. Поверхностные характеристики, структура и стабильность нанометровых микрочастиц / В.М. Самсонов, С.Д. Муравьев, А.Н. Базулев // Журнал физической химии. - 2000. - Т. 74. - № 11. - С. 1971-1976.
  5. Xu, Y. Element segregation and thermal stability of Ni-Rh nanoparticles / Y. Xu, G. Wang, P. Qian, Y. Su // Journal of Solid State Chemistry. - 2022. - V. 311. - Art. № 123096. doi: 10.1016/j.jssc.2022.123096.
  6. Sun, M. Chemically driven phase segregation of alloy nanoparticles: a versatile route to dual-plasmonic gold@copper chalcogenide heteronanostructures / M. Sun, Z. Wang, H. Wang // Chemistry of Materials. - 2022. - V. 34. - I. 4. - P. 1965-1975. doi: 10.1021/acs.chemmater.1c04451.
  7. Wang, Q. Mapping surface segregation of single-atom Pt dispersed in M surfaces (M = Cu, Ag, Au, Ni, Pd, Co, Rh and Ir) under hydrogen pressure at various temperatures / Q. Wang, B. Zhu, F. Tielens et al. // Applied Surface Science. - 2021. - V. 548. - Art. № 149217. - 10 p. doi: 10.1016/j.apsusc.2021.149217.
  8. Salem, M. Predicting segregation energy in single atom alloys using physics and machine learning / M. Salem, M.J. Cowan, G. Mpourmpakis // ACS Omega. - 2022. - V. 7. - I. 5. - P. 4471-4481. doi: 10.1021/acsomega.1c06337.
  9. Cleri, F. Tight-binding potentials for transition metals and alloys / F. Cleri, V. Rosato // Physical Review B.- 1993. - V. 48. - I. 1. - Р. 22-33. doi: 10.1103/PhysRevB.48.22.
  10. Paz Borbón, L.O. Computational studies of transition metal nanoalloys / L.O. Paz Borbón // Doctoral Thesis accepted by University of Birmingham, United Kingdom. - Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2011.- 155 p. doi: 10.1007/978-3-642-18012-5.
  11. Bogdanov, S. Molecular dynamics simulation of the formation of bimetallic core-shell nanostructures with binary Ni-Al nanoparticle quenching / S. Bogdanov, V. Samsonov, N. Sdobnyakov et al. // Journal of Materials Science. - 2022. - V. 57. - I. 28. - P. 13467-13480. doi: 10.1007/s10853-022-07476-2.
  12. Моделирование процессов структурообразования в биметаллических наносплавах различного состава / В. С. Мясниченко, Н. Ю. Сдобняков, А. Ю. Колосов [и др.] // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. - 2017. - № 9. - С. 323-329. - doi: 10.26456/pcascnn/2017.9.323. - EDN YMBXFM.
  13. Stukowski, A. Visualization and analysis of atomistic simulation data with OVITO - the open visualization tool / A. Stukowski // Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering. - 2010. - V. 18. - I. 1.- P. 015012-1-015012-7. doi: 10.1088/0965-0393/18/1/015012.
  14. Сдобняков, Н. Ю. Моделирование процессов коалесценции и спекания в моно- и биметаллических наносистемах / Н. Ю. Сдобняков, А. Ю. Колосов, С. С. Богданов. - Тверь: Тверской государственный университет, 2021. - 168 с. - ISBN 978-5-7609-1665-5. - doi: 10.26456/skb.2021.168. - EDN WUXIAQ.
  15. К вопросу изучения процессов структурообразования в четырехкомпонентных наночастицах / С. А. Вересов, К. Г. Савина, А. Д. Веселов [и др.] // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. - 2022. - № 14. - С. 371-382. - doi: 10.26456/pcascnn/2022.14.371. - EDN ZOZOZF.
  16. Свидетельство № 2019661915 Российская Федерация. Metropolis / Д.Н. Соколов, Н.Ю. Сдобняков, А.Ю. Колосов, П.М. Ершов, С.С. Богданов; заявитель и правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тверской государственный университет". - № 2019660847; заявл. 30.08.2019; зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 11.09.2019. - 1 с.
  17. Самсонов, В.М. О влиянии скоростей нагрева и охлаждения на плавление и кристаллизацию металлических нанокластеров / В.М Самсонов, И.В. Талызин, М.В. Самсонов // Журнал технической физики. - 2016. - Т. 86. - Вып.6. - С. 149-152.
  18. Sdobnyakov, N.Yu. Simulation of phase transformations in titanium nanoalloy at different cooling rates / N.Yu. Sdobnyakov, V.S. Myasnichenko, C.-H. San et al. // Materials Chemistry and Physics. - 2019. - V. 238.- Art. № 121895. - 9 p. doi: 10.1016/j.matchemphys.2019.121895.
  19. Самсонов, В.М. Сравнительный анализ размерной зависимости температур плавления и кристаллизации наночастиц серебра: молекулярная динамика и метод Монте-Карло / В.М. Самсонов, Н.Ю. Сдобняков, В.С. Мясниченко и др. // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. - 2018. - № 12. - С. 65-69. doi: 10.1134/S0207352818120168.
  20. Сдобняков, Н.Ю. О взаимосвязи между размерными зависимостями температур плавления и кристаллизации для металлических наночастиц / Н.Ю. Сдобняков, Д.Н. Соколов, А.Н. Базулев и др. // Расплавы. - 2012. - №5. - С. 88-94.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).