Атомная структура и правила роста моноанионных кремний-танталовых кластеров TaSi\(_{n}^{ - }\) (n = 12–17)

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Представлены результаты расчета атомной структуры и электронного спектра кластеров \({\text{TaSi}}_{n}^{ - }\) (n = 12–17) в рамках теории функционала плотности с использованием трех различных функционалов. Рассматривается влияние выбора функционала на результаты оптимизации структуры кластеров. Приводится сравнение рассчитанных электронных спектров наиболее стабильных изомеров кластеров с экспериментальными фотоэлектронными спектрами, что позволяет определить адекватность метода расчета и установить структуры кластеров.

About the authors

Воронежский государственный технический университет

Author for correspondence.
Email: n.a.borshch@ya.ru
Россия, 394006, Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84

Воронежский государственный технический университет

Email: n.a.borshch@ya.ru
Россия, 394006, Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84

Воронежский государственный университет

Email: n.a.borshch@ya.ru
Россия, 394018, Воронеж, Университетская пл., 1

References

  1. Dong C., Yang J., Lu J. Structural and Electronic Properties of Nanosize Semiconductor (n = 6–16) Material: a Double-Hybrid Density Functional Theory Investigation // J. Mol. Model. 2020. V. 26. P. 85-1–85-9. https://doi.org/10.1007/s00894-020-04352-110.1007/s00894-020-04352-1
  2. Yang J., Wang J., Hao Y. Europium-Doped Silicon Clusters EuSin (n = 3–11) and Their Anions: Structures, Thermochemistry, Electron Affinities, and Magnetic Moments // Theor. Chem. Acc. 2015. V. 134. P. 81-1–81-11. https://doi.org/10.1007/s00214-015-1684-9
  3. Liu Y., Yang J., Cheng L. Structural Stability and Evolution of Scandium-Doped Silicon Clusters: Evolution of Linked to Encapsulated Structures and Its Influence on the Prediction of Electron Affinities for ScSin (n = 4–16) Clusters // Inorg. Chem. 2018. V. 57. № 20. P. 12934–12940. https://doi.org/10.1021/acs.inorgchem.8b02159
  4. Xie X., Hao D., Yang J. Ytterbium Doped Silicon Clusters YbSin (n = 4–10) and Their Anions: Structures, Thermochemistry, and Electron Affinities // Chem. Phys. 2015. V. 461. P. 11–19. https://doi.org/10.1016/j.chemphys.2015.08.024
  5. Dong X., Yang Z., Yang J. Study on the Growth Behavior and Photoelectron Spectroscopy of Neodymium-Doped Silicon Nanoclusters NdSi (n = 8–20) with a Double-Hybrid Density Functional Theory // J. Mol. Model. 2021. V. 27. P. 27-1–27-11. https://doi.org/10.1007/s00894-020-04637-510.1007/s00894-020-04637-5
  6. Jena P., Sun Q. Super Atomic Clusters: Design Rules and Potential for Building Blocks of Materials // Chem. Rev. 2018. V. 118. № 11. P. 5755–5870. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.7b00524
  7. Borshch N., Kurganskii S. Geometric Structure, Electron-energy Spectrum, and Growth of Anionic Scandium-Silicon Clusters ScSi (n = 6–20) // J. Appl. Phys. 2014. V. 116. № 12 P. 124302. https://doi.org/10.1063/1.489652810.1063/1.4896528
  8. Борщ Н.А., Курганский С.И. Анионные германий-ниобиевые кластеры: атомная структура, механизмы кластерообразования, электронные спектры // Журн. физ. химии. 2018. Т. 92. № 9. С. 1431–1438. https://doi.org/10.1134/S0044453718090078
  9. Борщ Н.А., Курганский С.И. Пространственная структура, электронно-энергетический спектр и рост кластеров HfSi (n = 6–20) // Журн. неорган. химии. 2018. Т. 63. № 8. С. 1028–1035. https://doi.org/10.1134/S0044457X1808003210.1134/S0044457X18080032
  10. Becke A.D. Density-Functional Thermochemistry. III. The Role of Exact Exchange // J. Chem. Phys. 1993. V. 98. P. 5648–5652. https://doi.org/10.1063/1.464913
  11. Lee C., Yang W., Parr R.G. Development of the Colle-Salvetti Correlation-Energy Formula into a Functional of the Electron Density // Phys. Rev. B. 1988. V. 37. P. 785–789. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.37.785
  12. Vosko S.H., Wilk L., Nusair M. Accurate Spin-Dependent Electron Liquid Correlation Energies for Local Spin Density Calculations: a Critical Analysis // Can. J. Phys. 1980. V. 58. P. 1200–1211. https://doi.org/10.1139/p80-159
  13. Stephens P.J., Devlin F.J., Chabalowski C.F., Frisch M.J. Ab Initio Calculation of Vibrational Absorption and Circular Dichroism Spectra Using Density Functional Force Fields // J. Phys. Chem. 1994. V. 98. P. 11623–11627. https://doi.org/10.1021/j100096a001
  14. Becke A.D. Density-Functional Thermochemistry. III. The Role of Exact Exchange // J. Chem. Phys. 1993. V. 98. P. 5648–5652. https://doi.org/10.1063/1.464913
  15. Perdew J.P., Wang Y. Accurate and Simple Analytic Representation of the Electron-Gas Correlation Energy // Phys. Rev. B. 1992. V. 45. P. 13244–13249. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.45.13244
  16. Perdew J.P., Ernzenhof M., Burke K. Rationale for Mixing Exact Exchange with Density Functional Approximations // J. Chem. Phys. 1996. V. 105. P. 9982–9985. https://doi.org/10.1063/1.472933
  17. Adamo C., Barone V. Toward Reliable Density Functional Methods without Adjustable Parameters: The PBE0 Model // J. Chem. Phys. 1996. V. 110. P. 6158–6170. https://doi.org/10.1063/1.478522
  18. Dobbs K.D., Hehre W.J. Molecular Orbital Theory of the Properties of Inorganic and Organometallic Compounds 5. Extended Basis Sets for First-Row Transition Metals // J. Comput. Chem. 1987. V. 8. P. 861–879. https://doi.org/10.1002/jcc.540080614
  19. Gordon M.S., Binkley J.S., Pople J.A., Pietro W.J., Hehre W.J. Self-Consistent Molecular-Orbital Methods. 22. Small Split-Valence Basis Sets for Second-Row Elements // J. Am. Chem. Soc. 1982. V. 104. P. 2797–2803. https://doi.org/10.1021/ja00374a017
  20. Rassolov V.A., Pople J.A., Ratner M.A., Windus T.L. 6-31G* Basis Set for Atoms K Through Zn // J. Chem. Phys. 1998. V. 109. P. 1223–1229. https://doi.org/10.1063/1.476673
  21. Martins L.S.C., Jorge F.E., Machado S.F. All-Electron Segmented Contraction Basis Sets of Triple Zeta Valence Quality for the Fifth-Row Elements // Mol. Phys. 2015. V. 113. P. 3578–3586. https://doi.org/10.1080/00268976.2015.1040095
  22. Pritchard B.P., Altarawy D., Didier B., Gibson T.D., Windus T.L. New Basis Set Exchange: An Open, Up-to-Date Resource for the Molecular Sciences Community // J. Chem. Inf. Model. 2019. V. 59. P. 4814–4820. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00725
  23. Feller D. The Role of Databases in Support of Computational Chemistry Calculations // J. Comput. Chem. 1996. V. 17. P. 1571–1586. https://doi.org/10.1002/(SICI)1096-987X(199610)17: 13%3C1571::AID-JCC9%3E3.0.CO;2-P
  24. Schuchardt K.L., Didier B.T., Elsethagen T., Sun L., Gurumoorthi V., Chase J., Li J., Windus T.L. Basis Set Exchange: a Community Database for Computational Sciences // J. Chem. Inf. Model. 2007. V. 47. P. 1045–1052. https://doi.org/10.1021/ci600510j
  25. Koyasu K., Atobe J., Furuse S., Nakajima A. Anion Photoelectron Spectroscopy of Transition Metal- and Lanthanide Metal-Silicon Clusters: MSi (n = 6–20) // J. Chem. Phys. 2008. V. 129. P. 214301-1–214301-7. https://doi.org/10.1063/1.302308010.1063/1.3023080
  26. Frisch M.J. et al. Gaussian 09, Revision D.01, Gaussian, Inc., Wallingford CT, 2013.
  27. Wade K. The Structural Significance of the Number of Skeletal Bonding Electron-Pairs in Carboranes, the Higher Boranes and Borane Anions, and Various Transition-Metal Carbonyl Cluster Compounds // J. Chem. Soc. D. 1971. P. 792–793. https://doi.org/10.1039/C29710000792
  28. Mingos D.A. A General Theory for Cluster and Ring Compounds of the Main Group and Transition Elements // Nature Phys. Sci. 1972. V. 236. P. 99–102. https://doi.org/10.1038/physci236099a0
  29. Lu S.-J., Xu H.-G., Xu X.-L., Zheng W.-J. Structural Evolution and Electronic Properties of TaSi (n = 2–15) Clusters: Size-Selected Anion Photoelectron Spectroscopy and Theoretical Calculations // J. Chem. Phys. A. 2020. V. 124. № 47. P. 9818–9831. https://doi.org/10.1021/acs.jpca.0c0920910.1021/acs.jpca.0c09209

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (792KB)
3.

Download (890KB)
4.

Download (722KB)
5.

Download (1MB)
6.

Download (704KB)
7.

Download (655KB)

Copyright (c) 2023 Н.А. Борщ, Н.С. Переславцева, С.И. Курганский

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».