Расчет термодинамических характеристик адсорбции метана и этана на графите методом Монте-Карло

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Методом Монте-Карло в “гиббсовском” ансамбле рассчитаны термодинамические характеристики адсорбции (ТХА) метана и этана на базисной грани полубесконечного кристалла графита. Результаты, полученные с помощью описанного расчетного алгоритма, хорошо согласуются с литературными данными. Вычисления проводились в приближении аддитивности атом-атомных потенциалов (ААП), взятых в форме Леннарда–Джонса (6,12). При варьировании параметров ААП в качестве опорной использовали квазижесткую молекулу метана. Эти же параметры ААП позволяют проводить расчет адсорбции этана на графите при допущении, что высота барьера внутреннего вращения при адсорбции не изменяется, однако потенциальная энергия адсорбированной молекулы зависит от угла внутреннего вращения.

Full Text

Restricted Access

About the authors

С. Ю. Кудряшов

ФГБОУ ВО “Самарский государственный технический университет”

Author for correspondence.
Email: kstasu@mail.ru
Russian Federation, 443100 Самара

References

  1. Frenkel D., Smit B. Understanding Molecular Simulation. From Algorithms to Applications. San Diego: Academic Press, 2002. 638 p.
  2. Allen M.P., Tildesley D.J. Computer Simulation of Liquids. Oxford: Clarendon Press, 1987. 387 p.
  3. Landau D.P., Binder K. A guide to Monte Carlo Simulation in Statistical Physics. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 488 p.
  4. Замалин В.М., Норман Г.Э., Филинов В.С. Метод Монте-Карло в статистической термодинамике. М.: Наука, 1977. 228 с.
  5. Monte Carlo and Molecular Dynamics Simulations in Polymer Science. / Ed. by Binder K. New York: Oxford University Press, 1995. 608 p.
  6. Nicholson D., Parsonage N.G. Computer Simulation and the Statistical Mechanics of Adsorption. London: Academic Press, 1982. 398 p.
  7. Steele W. // Appl. Surf. Sci. 2002. V.196. P. 3. doi: 10.1016/s0169-4332(02)00038-7
  8. Bojan M.J., Steele W.A. Monte Carlo and Molecular Dynamics. In: Adsorption by carbons. Eds.: Bottani E.J., Tascón J.M.D. Amsterdam: Elsevier Science Publishing, 2008. P. 77–101. doi: 10.1016/b978-008044464-2.50008-0
  9. Буряк А.К. // Успехи химии. 2002. Т. 71. С. 788. (Buryak A.K. // Russian Chem. Reviews. 2002. V.71. P. 695–706.) doi: 10.1070/RC2002v071n08ABEH000711
  10. Panagiotopoulos A.Z. // Molec. Phys. 1987. V.61. P. 813. doi: 10.1080/00268978700101491
  11. Panagiotopoulos A.Z. // Mol. Simul. 1992. V.9. P. 1. doi: 10.1080/08927029208048258
  12. Panagiotopoulos A.Z. // J. Phys. Condens. Matter. 2000. V.12. P.R25. doi: 10.1088/0953-8984/12/3/201
  13. Кудряшов С.Ю. // Физикохимия поверхности и защита материалов. 2015. Т. 51. № 1. С. 24. (Kudryasov S. Yu. // Protection of Metals and Physical Chemistry of Surfaces. 2015. V.51. P. 57–65.) doi: 10.7868/S0044185614060102
  14. Severin E.S., Tildesley D.J. // Molec. Phys. 1980 V.41. P. 1401. doi: 10.1080/00268978000103621
  15. Moller M.A., Klein M.L. // J. Chem. Phys. 1989. V.90. P. 1960. doi: 10.1063/1.456038
  16. Jiang S., Gubbins K.E., Zollweg J.A. // Molec. Phys. 1993. V.80. P. 103. doi: 10.1080/00268979300102091
  17. Zhang H., Tan S.J., Prasetyo L. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2020. V.22. P. 17134–17144. doi: 10.1039/D0CP02720K
  18. Kowalczyk P., Tanaka H., Kaneko K. et al. // Langmuir. 2005. V.21. P. 5639. doi: 10.1021/la050126f
  19. Do D.D., Do H.D. // J. Phys. Chem. B. 2005. V.109. P. 19288. doi: 10.1021/jp052448y
  20. Albesa A.G., Llanos J.L., Vicente J.L. // Langmuir. 2008. V.24. P. 3836. doi: 10.1021/la7034938
  21. Do D.D., Do H.D. // Ibid. 2004. V.20. P. 10889. doi: 10.1021/la0486483
  22. Hansen F.Y., Taub H. // Phys. Rev. B. 1979. V.19. P. 6542. doi: 10.1103/PhysRevB.19.6542
  23. Lucena S.M.P., Frutuoso L.F.A., Silvino P.F.G. et al. // Colloids. Surf. A. 2010. V.357. P. 53. doi: 10.1016/j.colsurfa.2009.12.015
  24. Razak M.A., Do D.D., Birkett G.R. // Adsorption. 2011. V.17. P. 385. doi: 10.1007/s10450-011-9335-5
  25. Razak M.A., Do D.D., Horikawa T. et al. // Ibid. 2013. V.19. P. 131. doi: 10.1007/s10450-012-9433-z
  26. Liu L., Zhang H., Do D.D. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2017. V.19. P. 27105. doi: 10.1039/C7CP04497F
  27. Marx R., Wassermann E.F. // Solid State Commun. 1981. V.40. P. 959. doi: 10.1016/0038-1098(81)90110-1
  28. Piper J., Morrison J.A. // Phys. Rev. B. 1984. V.30. P. 3486. doi: 10.1103/PhysRevB.30.3486
  29. Kim H.K., Zhang Q.M., Chan M.H.W. // Ibid. 1986. V.34. P. 4699. doi: 10.1103/PhysRevB.34.4699
  30. Lysek M.J., LaMadrid M.A., Day P.K. et al. // Ibid. 1993. V.47. P. 7389. doi: 10.1103/PhysRevB.47.7389
  31. Phillips J.M., Hammerbacher M.D. // Ibid. 1984. V.29. P. 5859. doi: 10.1103/PhysRevB.29.5859
  32. Specovius J., Findenegg G.H. // Ber. Bunsenges. Phys. Chem. 1978. V.82. P. 174. doi: 10.1002/bbpc.197800007
  33. Hamilton J.J., Goodstein D.L. // Phys. Rev. B. 1983. V.28. P. 3838. doi: 10.1103/PhysRevB.28.3838
  34. Inaba A., Koga Y., Morrison J.A. // J. Chem. Soc., Faraday trans. II. 1986. V.82. P. 1635. doi: 10.1039/F29868201635
  35. Zhu Z.W., Zheng Q.R. // Appl. Therm. Eng. 2016. V.108. P. 605. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2016.07.146
  36. Авгуль Н.Н., Киселев А.В., Пошкус Д.П. Адсорбция газов и паров на однородных поверхностях. М.: Химия, 1975. 384 с.
  37. Kalaschnikova E.V., Kiselev A.V., Petrova R.S. et al. // Chromatographia. 1971. V.4. P. 495. doi: 10.1007/BF02314899
  38. Avgul N.N., Bezus A.G., Dobrova E.S. et al. // J. Colloid Interface Sci. 1973. V.42. P. 486. doi: 10.1016/0021-9797(73)90034-9
  39. Киселев А.В., Пошкус Д.П., Яшин Я.И. Молекулярные основы адсорбционной хроматографии. М.: Химия, 1986. 272 с.
  40. Vidal-Madjar C., Gonnord M.F., Goedert M. et al. // J. Phys. Chem. 1975. V.79. P. 732. doi: 10.1021/j100574a014
  41. Constabaris G., Sams J.R., Halsey G.D. // J. Phys. Chem. 1961. V.65. P. 367. doi: 10.1021/j100820a502
  42. Sams J.R. // J. Chem. Phys. 1965. V.43. P. 2243. doi: 10.1063/1.1697117
  43. Лопаткин А.А. Теоретические основы физической адсорбции. М.: Изд-во МГУ, 1983. 344 с.
  44. Crowell A.D. // J. Chem. Phys. 1954. V.22. P. 1397. doi: 10.1063/1.1740404
  45. Керимов М.К. // Журн. вычисл. матем. и матем. физ. 1980. Т. 20. С. 1580. (Kerimov M.K. // USSR Comput. Math. Math. Phys. 1980. V.20. P. 212.) doi: 10.1016/0041-5553(80)90015-4
  46. Бейтмен Г., Эрдейи А. Таблицы интегральных преобразований. Т. 1. Преобразования Фурье, Лапласа, Меллина. М.: Наука, 1969. 344 c.
  47. Справочник по специальным функциям. / Под ред. М. Абрамовица и И. Стиган М.: Наука, 1979. 832 с.
  48. Crowell A.D. // J. Chem. Phys. 1957. V.26. P. 1407. doi: 10.1063/1.1743554
  49. Crowell A.D. // Ibid. 1958. V.29. P. 446. doi: 10.1063/1.1744507
  50. Crowell A.D., Steele R.B. // Ibid. 1961. V.34. P. 1347. doi: 10.1063/1.1731743
  51. Crowell A.D. // Ibid. 1968. V.49. P. 892. doi: 10.1063/1.1670157
  52. NIST Computational Chemistry Comparison and Benchmark Database, NIST Standard Reference Database Number 101, Release 22, May 2022, Editor: Russell D. Johnson III, doi: 10.18434/T47C7Z (http://cccbdb.nist.gov/)
  53. Bartell L.S., Kuchitsu K., deNeui R.J. // J. Chem. Phys. 1961. V.35. P. 1211. doi: 10.1063/1.1732025
  54. Bartell L.S., Kuchitsu K. // Ibid. 1978. V.68. P. 1213. doi: 10.1063/1.435840
  55. Hirota E. // J. Mol. Spectrosc. 1979. V.77. P. 213. DOI:
  56. Gray D.L., Robiette A.G. // Mol. Phys. 1979. V. 37. P. 1901. DOI:
  57. Hirota E., Endo Y., Saito S. et al. // J. Mol. Spectrosc. 1981. V.89. P. 285. doi: 10.1016/0022-2852(81)90024-2
  58. Hirota E., Matsumura K., Imachi M. et al. // J. Chem. Phys. 1977. V.66. 2660. doi: 10.1063/1.434212
  59. Duncan J.L., McKean D.C., Bruce A.J. // J. Mol. Spectrosc. 1979. V.74. P. 361. doi: 10.1016/0022-2852(79)90160-7
  60. Harmony M.D. // J. Chem. Phys. 1990. V.93. P. 7522. doi: 10.1063/1.459380
  61. Bartell L.S., Higginbotham H.K. // J. Chem. Phys. 1965. V.42. P. 851. doi: 10.1063/1.1696070
  62. Kuchitsu K. // J. Chem. Phys. 1968. V.49. P. 4456. doi: 10.1063/1.1669897
  63. Илиел Э., Вайлен С., Дойл М. Основы органической стереохимии. М.: БИНОМ, 2007. 703с.
  64. Steele W.A. // Surf. Sci. 1973. V.36. P. 317. doi: 10.1016/0039-6028(73)90264-1
  65. Jorgensen W.L., Maxwell D.S., Tirado-Rives J. // J. Am. Chem. Soc. 1996. V.118. P. 11225. doi: 10.1021/ja9621760
  66. Chen B., Martin M.G., Siepmann J.I. // J. Phys. Chem. B. 1998. V.102. P. 2578. doi: 10.1021/jp9801065
  67. Polley M.H., Schaeffer W.D., Smith W.R. // J. Phys. Chem. 1953. V.57. P. 469. doi: 10.1021/j150505a019
  68. Schaeffer W.D., Smith W.R., Polley M.H. // Ind. Eng. Chem. 1953. V.45. P. 1721. doi: 10.1021/ie50524a035
  69. Киселев А.В. Межмолекулярные взаимодействия в адсорбции и хроматографии. М.: Высш. школа, 1986. 369 с.
  70. Лопаткин А.А. // Росс. хим. журн. 1996. Т. 40. С. 5.
  71. Рудницкая Т.А., Лопаткин A.A. // Журн. физ. химии. 1997. Т. 71. С. 535.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Model adsorption system: I – adsorption subsystem, II – comparison subsystem, a – flat surface of adsorbent, A – surface area corresponding to volumes VI and VII, b – inert walls, A, B and C – methods of changing the current state of the system (see Table 1).

Download (15KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Structure of methane (a) and ethane (b) molecules, coordinates xio, yio, zio of atoms are given in Table 2.

Download (14KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Comparison of calculated by MC method and experimental values of Henry adsorption constants (cm3/m2): 1 – methane, 2 – ethane (dots – calculation, thin lines – approximating temperature dependences), 3 – temperature dependences constructed using equations from [36] (bold lines), 4–7 – literature data [37–42], the inset shows the dependence for methane in the high-temperature region.

Download (18KB)
Indexing metadata

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».