Кластерная самоорганизация интерметаллических систем: кластеры-прекурсоры K3, K4, K6 для самосборки кристаллических структур Li28Cu4Si8-oP40, La12Rh12Al16-oP40, Ca8Pt12Sn20-oP40

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

С помощью компьютерных методов (пакет программ ToposPro) осуществлены комбинаторно-топологический анализ и моделирование самосборки кристаллических структур Li28Cu4Si8-oP40 (a = 7.969 Å, b = 4.449 Å, c = 17.244 Å, V = 611.46 Å3), La12Rh12Al16-oP40 (a = 26.949Å, b = 4.218Å, c = 7.267 Å, V = 826.05 Å3), Ca8Pt12Sn20-oP40 (a = 27.701 Å, b = 4.614 Å, c = 9.371 Å, V = 1198.02 Å3), с пространственной группой Pnma. Для Li28Cu4Si8-oP40 рассмотрена самосборка кристаллической структуры с участием супракластеров-тримеров из кластеров K6(4a) = 0@6(Li4Cu2) и двух кластеров K6(8d) = 0@6(CuLi5) и атомов-спейсеров Si. Для La12Rh12Al16-oP40 рассмотрена самосборки кристаллической структуры с участием кластеров K3(8d) = 0@3(LaRhAl), кластеров K6(4a) = 0@6(La2Rh2Al2) из связанных кластеров LaRhAl и кластеров K4(8d) = 0@4(LaRhAl2). Для Ca8Pt12Sn20-oP40 рассмотрена самосборка кристаллической структуры с кластеров-прекурсоров в виде сдвоенных тетраэдров K6 = 0@6(CaSn3Pt2) и тетраэдров K4 = 0@4(CaSn2Pt). Реконструирован симметрийный и топологический код процессов самосборки Li28Cu4Si8-oP40, La12Rh12Al16-oP40, Ca8Pt12Sn20-oP40 из кластеров-прекурсоров K3, K4, K6 в виде: первичная цепь → слой → каркас.

Об авторах

В.  Я Шевченко

Филиал НИЦ “Курчатовский институт” – ПИЯФ–ИХС

Автор, ответственный за переписку.
Email: gdilyushin@gmail.com
199034, Россия, Санкт-Петербург, наб. Макарова, 2

Г.  Д Илюшин

Курчатовский комплекс кристаллографии и фотоники НИЦ “Курчатовский институт”

Email: gdilyushin@gmail.com
119333, Россия, Москва, Ленинский пр., 59

Список литературы

  1. Inorganic crystal structure database (ICSD). Fachinformationszentrum Karlsruhe (FIZ), Germany and US National Institute of Standard and Technology (NIST), USA.
  2. Pearson’s Crystal Data: Crystal Structure Database for Inorganic Compounds. ASM International, Materials Park, Ohio, USA.
  3. Blatov V.A., Shevchenko A.P., Proserpio D.M. Applied Topological Analysis of Crystal Structures with the Program Package ToposPro // Cryst. Growth Des. 2014. V. 14. № 7. P. 3576–3585. https://topospro.com/
  4. Slabon A., Budnyk S., Cuervo-Reyes E., Woerle M., Mensing C., Nesper R. Copper silicides with the highest lithium content: Li7CuSi2 containing the16-electron group [CuSi2]7- and Li7.3CuSi3 with heterographene nets infinite (2) [CuSi](3.3-) // Angew. Chem. Int. ed. 2012. V. 51. P. 594–596.
  5. Avzuragova V.A., Nesterenko S.N., Tursina A.I. LaRhAl, La3Rh3Al4, and Ce5Rh5Al6 as a new family of ternary aluminides // Russian Journal of Physical Chemistry. 2017. V. 91. P. 252–254.
  6. Hoffmann R.D., Kussmann D., Rodewald U.C., Poettgen R., Rosenhahn C., Mosel B.D. New stannides CaTSn2 (T = Rh, Pd, Ir) and Ca2Pt3Sn5 – synthesis, structure and chemical bonding // Zeitschrift fuer Naturforschung, Teil B. Anorganische Chemie, Organische Chemie. 1999. V. 54. P. 709–717.
  7. Poettgen R., Lang A., Hoffmann R.D., Kuennen B., Kotzyba G., Muellmann R., Mosel B., Rosenhahn C. The stannides YbPtSn and Yb2Pt3Sn5 // Zeitschrift fuer Kristallographie – Crystalline Materials. 1999. V. 214. P. 143–150.
  8. Von Schnering H.G., Schwarz M., Nesper R. The lithium sodium silicide Li3NaSi6 and the formation of allo-silicon // Journal of the Less-Common Metals. 1988. V. 137. P. 297–310.
  9. Scherf Lavinia M., Riphaus Nathalie, Faessler Thomas F. Site-specific substitution preferences in the solid solutions Li12Si7–xGex, Li12–yNaySi7, Na7LiSi8–zGez, and Li3NaSi6–vGev // Zeitschrift fuer Anorganische und Allgemeine Chemie. 2016. V. 642. P. 1143–1151.
  10. Wang M., McDonald R., Mar A. Ternary early-transition-metal palladium pnictides Zr3Pd4P3, Hf3Pd4P3, HfPdSb, and Nb5Pd4P4 // Inorganic Chemistry. 2000. V. 39. P. 4936–4941.
  11. Chumak I., Warczok P., Richter K.W. The crystal structures of Hf(3+/–delta)Nb(4+/–delta)As3 and Hf7.2Nb3.8As4: Members of a homologous series combining W-type, Mg-type and Al B2-typebuilding blocks // Journal of Solid State Chemistry. 2010. V. 183. P. 557–564.
  12. Yarmolyuk Ya.P., Gladyshevskii E.I. Crystal structure of compounds R10Ga3Co7 (R = Y, La) // Kristallografiya. 1979. V. 24. P. 455–460.
  13. Mueller W., Volk K. Die Struktur der Phase Na3.7Sn (ca. Na15Sn4) // Zeitschrift fuer Naturforschung, Teil B. Anorganische Chemie, Organische Chemie. 1975. V. 30. P. 494–496.
  14. Keane P.M., Ibers J.A. Synthesis and structure of a new ternary telluride, Cu1.85Zr2Te6 // Inorganic Chemistry. 1991. V. 30. P. 3096–3098.
  15. Liu Shengfeng, Corbett J.D. Ba2AuTl7: an intermetallic compound with a novel condensed structure // Inorganic Chemistry. 2004. V. 43. P. 2471–2473.
  16. Shevchenko V.Yа., Medrish I.V., Ilyushin G.D., Blatov V.A. From clusters to crystals: Scale chemistry of intermetallics // Structural Chemistry. 2019. V. 30. P. 2015–2027.
  17. Shevchenko V.Ya., Ilyushin G.D. Cluster Self-Organization of Intermetallic Systems: Clusters-Precursors K3, K4, K6 for the Self-Assembly of RbNa8Ga3As6-aP72, Sr2Ca4In3Ge6-oP56, and Sr8Li4In4Ge8-oP24 Crystal Structures // Glass Physics and Chemistry. 2024. V. 50. P. 87–100.
  18. Shevchenko V.Ya., Ilyushin G.D. Cluster Self-Organization of Intermetallic Systems: Cluster-Precursors K13, K11, K4, and K3 for the Self-Assembly of Crystal Structures Ce56Ni24Si44-mS124 and Ba10La2Si12-oP48 // Glass Physics and Chemistry. 2024. V. 50. P. 1–9.
  19. Shevchenko V.Ya., Ilyushin G.D. Cluster Self-Organization of Intermetallic Systems: New Clusters-Precursors K6 and K3 for the Crystal Structures of the Sr12Mg20Ge20-oP52, Sr2LiInGe2-oP24, and Sr2Mg2Ge2-oP12 Family // Glass Phys Chem. 2023. V. 49 (Suppl 1). P. S17–S27.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».