Термодинамические функции трехатомных молекул. Аналитическое представление

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Дано аналитическое представление термодинамических функций нелинейных трехатомных молекул в замкнутой форме. Выведены аналитические формулы колебательных и вращательных статистических сумм. Приближения связанных нелинейных осцилляторов и асимметричного волчка используются для расчета этих статистических сумм. Верхние границы колебательных квантовых чисел и поведение термодинамических функций в зависимости от температуры даются на графиках и подробно обсуждаются для воды как тестовой системы. Надежность аналитического метода проверена сравнением с экспериментальными данными и с методом прямого суммирования, в котором используются теоретические значения энергетических уровней. Аналитический подход гораздо более эффективен, чем метод явного суммирования по состояниям.

Full Text

Restricted Access

About the authors

М. Л. Стрекалов

Институт химической кинетики и горения, Сибирское отделение РАН

Author for correspondence.
Email: strekalov@kinetics.nsc.ru
Russian Federation, Новосибирск

References

  1. Song X.Q., Wang C.W., Jia C.S. //Chem. Phys. Lett. 2017.V.673. P. 50.
  2. Jia C.J., Zhang L.H., Wang C.W. // Chem. Phys. Lett. 2017. V. 667. P. 211.
  3. Tang B., Wang Y.T., Peng X.L., Zhang L.H., Jia C.J. // J. Mol. Structure 2020. V. 1199. P. 126958.
  4. Louis H., Ita B.I., Nzeata N.I. //Eur. Phys. J. Plus 2019. V. 134. P. 315.
  5. Diaf A., Hachama M., Ezzine M.M. //Mol. Phys. 2023. V. 121. P. 2198045.
  6. Onate C.A., Onyeaju M.C., Okorie U.S., Ikot A.N. //Results in Physics 2020. V. 16. P. 102959.
  7. Стрекалов М.Л. //Журн. физ. Химии. 2005. Т. 79. С. 571. (Strekalov M.L. // Rus. J. Phys. Chem. 2005. V. 79. P. 483).
  8. Strekalov M.L. //Chem. Phys. Lett. 2007. V. 439. P. 209.
  9. Strekalov M.L. //Ibid. 2021. V. 764. P. 138262.
  10. Strekalov M.L. // Comput. Theor. Chem. 2021. V. 1202. P. 113337.
  11. Liu G.H., Ding Q.C., Wang C.W., Jia C.S. //J. Mol. Structure 2023.V. 1294. P. 136543.
  12. Liu G.H., Ding Q.C., Wang C.W., Jia C.S. //Chem. Phys. Lett. 2023.V. 830. P. 140788.
  13. Wang C.W., Wang J., Liu Y.S., et al. // J. Mol. Liquids. 2021. V. 321. P. 114912.
  14. Dong Q., Garsía Hernández H.I., Sun G.H., Toutounji M., Dong S.H. // Proc. Roy. Soc. A 2020. V. 476. P. 20200050.
  15. Sarkar P., Poulin N., Carrington T. // J. Chem. Phys. 1999. V. 110. P. 10269.
  16. Osipov V.M. // Mol. Phys. 2004. V. 102. P. 1785.
  17. NIST Chemistry WebBook, NIST Standard Reference Database Number 69. https://doi.org/10.18434/T4D303
  18. Dardy P.S., Dahler J.S. //J. Chem. Phys. 1990. V. 93.P. 3562.
  19. Prudente F.V., Riganelli A., Varandas A.J.C. //J. Phys. Chem. A 2001.V. 105, P. 5272.
  20. Nielson H.H. // Rev. Mod. Phys. 1951. V. 23. P. 90.
  21. Гурвич Л.В., Вейц И.В., Медведев В.А. Термодинамические свойства индивидуальных веществ. Т. 1. Кн. 1. М.: Наука, 1978. (Gurvich L.V., Veyts I.V., Alcock C.B. Thermodynamic Properties of Individual Substances.V. 1. 4th edn. N.Y.: Hemisphere, 1991.
  22. Qin Z., Zhao J.M., Liu L.H. // JQSRT 2018. V. 210. P. 1.
  23. Irwin A.W. //Astron. Astrophys. 1987. V. 182. P. 348.
  24. Wolf K.B. Integral Transforms in Science and Engineering N.Y.: Plenum Press, 1979.
  25. Watson J.K.G. // Mol. Phys. 1988. V. 65. P. 1377.
  26. NIST Chemistry WebBook, NIST Standard Reference Database Number 69. 2017. http://Webbook.nist.gov/chemistry
  27. Martin J.M.L., François J.P., Gijbels R. // J. Chem. Phys. 1992. V. 96. P. 7633.
  28. Harris G.J., Viti S., Mussa H., Tennyson J. // J. Chem. Phys. 1998. V. 109. P. 7197.
  29. Vidler M., Tennyson J. // J. Chem. Phys. 2000. V. 113. P. 9766.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Definition without rotational dissociation energy D for water. Degenerate vibrations are absent. Upper limits of vibrational quantum numbers are N1=12, N2=47, N2=11; ν is the vibrational quantum number, ΔE is the vibrational energy.

Download (107KB)
3. Fig. 2. Statistical sum Qvr for water as a function of temperature compared with that calculated by Vidler and Tennyson [29].

Download (99KB)
4. Fig. 3. Dependence of heat capacity Cp (J/mol K) on temperature for water. Predicted values ​​are compared with experimental data [26].

Download (67KB)
5. Fig. 4. Comparison of calculated values ​​with experimental data [26] on the graph of molar entropy (J/(mol K)) versus temperature.

Download (70KB)
6. Fig. 5. Comparison of calculated values ​​with experimental data [26] on the graph of molar enthalpy H(T) – H(298.15) (kJ/mol) versus temperature.

Download (67KB)
7. Fig. 6. Dependence of the Gibbs free energy –(G(T) – H(298.15))/T (J/(mol K)) on temperature in comparison with experimental data [26].

Download (66KB)

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».