Structural Transformations in Bimetallic Ni–Ag Nanoparticles with Janus Structure

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Structural transformations in Ni–Ag bimetallic nanoparticles sized 5 nm were investigated after a cycle of sequential phase transitions corresponding to melting and crystallization. The initial configuration of the Ni–Ag bimetallic nanoparticles corresponded to a Janus structure. Two alternative methods — molecular dynamics and Monte Carlo methods — were used to simulate the thermally induced effects. The tight binding potential was used as the intermolecular interaction potential. It was shown that for Ni–Ag bimetallic nanoparticles, surface segregation of Ag atoms is characteristic, and specific features of the segregation behavior of Ag atoms at different concentrations were identified. The obtained regularities are compared with the experimental results for Ni–9 wt. % Ag nanoparticles synthesized by the method of electric explosion of wires, which is characterized by the formation of particles with a "core–shell" structure. Based on the analysis of calorimetric curves of the potential part of the specific internal energy, hysteresis of the melting and crystallization temperatures was revealed, allowing for the estimation of the starting and finishing temperatures of the corresponding phase transition, as well as determining the thermal stability intervals. In addition, it was found that with an increase in the number of nickel atoms in the composition of the particles, the width of the hysteresis of the melting and crystallization temperatures increases.

About the authors

N. Yu. Sdobnyakov

Tver State University

Author for correspondence.
Email: nsdobnyakov@mail.ru
Tver, Russia

D. N. Sokolov

Tver State University

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Tver, Russia

S. S. Bogdanov

Tver State University

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Tver, Russia

A. Yu. Kolosov

Tver State University

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Tver, Russia

K. G. Savina

Tver State University

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Tver, Russia

A. N. Bazulev

Tver State University

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Tver, Russia

N. I. Nepsha

Tver State University

Email: nsdobnyakov@mail.ru
Tver, Russia

References

  1. Guisbiers G., Khand S., Ruiz-Zepeda F., De la Puentea J.R., José-Yacamana M. // Nanoscale. 2014. V. 6. I. 24. P. 14630. https://www.doi.org/10.1039/C4NR05739B
  2. Delogu F. // Acta Mater. 2014. V. 66. P. 388. https://www.doi.org/10.1016/j.actamat.2013.11.028 https://www.doi.org/10.1134/S0036024417120068
  3. Lee C.-C., Chen D.-H. // Nanotechnology. 2006. V. 17. Iss. 13. P. 3094. https://www.doi.org/10.1088/0957-4484/17/13/002
  4. Gorbachevsky M.V., Kopitsyn D.S., Tiunov I.A., Kotelev M.S., Vinokurov V.A., Novikov A.A. // Russ. J. Phys. Chem. 2017. V. 91. Iss. 1. P. 141. https://www.doi.org/10.1134/S0036024417010071
  5. Wang L., Kang F., Shi G., Jin C., Li H., Liu H., Yao B. // Russ. J. Phys. Chem. 2018. V. 92. Iss. 4. P. 778. https://www.doi.org/10.1134/S0036024418040167
  6. Lixin X., Xinhua H., Xiaobo K., Zhao H., Sun M., Chen X. // Colloids Surf. A: Physicochem. Eng. Asp. 2010. V. 367. Iss. 1–3. P. 96. https://www.doi.org/10.1016/j.colsurfa.2010.06.020
  7. Cui Z.-X., Zhao M.-Z., Lai W.-P., Xue Y.-Q. // J. Phys. Chem. C. 2011. V. 115. Iss. 46. P. 22796. https://www.doi.org/10.1021/jp2067364
  8. Ferrando R., Fortunelli A., Rossi G. // Phys. Rev. B. 2005. V. 72. Iss. 8. P. 085449. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.72.085449
  9. Samsonov V.M., Talyzin I.V., Kartoshkin A.Yu., Vasilyev S.A. // Appl. Nanosci. 2019. V. 9. Iss. 1. P. 119. https://www.doi.org/10.1007/s13204-018-0895-5
  10. Samsonov V.M., Bembel A.G., Kartoshkin A.Yu., Vasilyev S.A., Talyzin I.V. // Therm. Anal. Calorim. 2018. V. 133. Iss. 2. P. 1207. https://www.doi.org/10.1007/s10973-018-7245-4
  11. Tabatabaei S., Sadmerchad S.K. // Bull. Mater. Sci. 2014. V. 37. Iss. 6. P. 1447. https://www.doi.org/10.1007/s12034-014-0095-1
  12. Eom N., Messing M.E., Johansson J., Deppert K. // ACS Nano. 2021. V. 15. Iss. 5. P. 8883. https://www.doi.org/10.1021/acsnano.1c01500
  13. Богданов С.С., Сдобняков Н.Ю. Закономерности структурообразования в бинарных наночастицах ГЦК металлов при термическом воздействии: атомистическое моделирование. Тверь: Изд-во ТвГУ, 2023. 144 с. https://www.doi.org/10.26456/bs.2023.144
  14. Сдобняков Н.Ю., Колосов А.Ю., Соколов Д.Н., Савина К.Г., Базулев А.Н., Вересов С.А., Серов С.В. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. 2023. Вып. 15. С. 589. https://www.doi.org/10.26456/pcascnn/2023.15.589
  15. Sobol N.Y., Khort A., Myasnichenko V., Podbolotov K., Romanovskaja E., Kolosov A., Sokolov D., Romanovski V. // Comput. Mater. Sci. 2020. V. 184. P. 109936. 12 p. https://www.doi.org/10.1016/j.commatsci.2020.109936
  16. Myasnichenko V., Sobol N.Y., Kirilov L., Mikhov R., Fidanova S. Monte Carlo approach for modeling and optimization of one-dimensional bimetallic nanostructures. // 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. https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-10692-8_15
  17. Myasnichenko V., Sobol N.Y., Kirilov L., Mikhov R., Fidanova S. Structural instability of gold and bimetallic nanowires using Monte Carlo simulation. // Recent Advances in Computational Optimization. Studies in Computational Intelligence. V. 838. / Ed. Fidanova S. Cham: Springer, 2020. P. 133. https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-22723-4_9
  18. Viswanathan V., Wang F., Pitsch H. // Comput. Sci. Eng. 2012. V. 14. Iss. 2. P. 60. https://www.doi.org/10.1109/MCSE.2011.40
  19. Arif I., Agrahari G., Gautam A.K., Chatterjee A. // Surf. Sci. 2020. V. 691. P. 121503. https://www.doi.org/10.1016/j.susc.2019.121503
  20. Breyton G., Amara H., Nelayah J., Creuz J., Guesmi H., Alloyeau D., Wang G., Ricouleau C. // Phys. Rev. Lett. 2023. V. 130. P. 236201. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevLett.130.236201
  21. Lu X.-Z., Shao G.-F., Xu L.-Y., Liu T.-D., Wen Y.-H. // Chin. Phys. B. 2016. № 5. P. 053601. https://www.doi.org/10.1088/1674-1056/25/5/053601
  22. Metropolis N., Ulam S. // J. Am. Stat. Assoc. 1949. V. 44. I. 247. P. 335–341. https://www.doi.org/10.1080/01621459.1949.10483310
  23. Самсонов В.М., Сдобняков Н.Ю., Татьянин Н.В. // Поверхность. Рентген. синхротр. и нейтрон. исслед. 2019. № 12. С. 31. https://www.doi.org/10.1134/S1028096019120264
  24. Suliz K.V., Kolosov A.Yu., Myasnichenko V.S., Nepsha N.I., N.Yu. Sdobnyakov N.Yu., Pervikov A.V. // Adv. Powder Technol. 2022. V. 33. Iss. 3. P. 103518. https://www.doi.org/10.1016/j.apt.2022.103518
  25. Stukowski A. // Model. Simul. Mater. Sci. Eng. 2010. V. 18. Iss. 1. P. 015012. https://www.doi.org/10.1088/0965-0393/18/1/015012
  26. Zhou L.-L., Pan J.-M., Lang L., Tian Z.-A., Mo Y.-F., Dong K.-J. // RSC Adv. 2021. V. 11. P. 39829. https://www.doi.org/10.1039/D1RA06777J
  27. Samsonov V.M., Talyzin I.V., Samsonov M.V. // Tech. Phys. 2016. V. 61. P. 946. https://www.doi.org/10.1134/S1063784216060207
  28. Cleri F., Rosato V. // Phys. Rev. B. 1993. V. 48. Iss. 1. P. 22. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.48.22
  29. Gupta R.P. // Phys. Rev. B. 1981. V. 23. Iss. 12. P. 6265. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.23.6265
  30. Chamati H., Papanicolaou N.I. // J. Phys. Condens. Matter. 2004. V. 16. Iss. 46. P. 8399. https://www.doi.org/10.1088/0953-8984/16/46/025
  31. Guevara J., Llois A.M., Weissmann M. // Phys. Rev. B. 1995. V. 52. Iss. 15. P. 11509. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.52.11509
  32. Сдобняков Н.Ю., Соколов Д.Н. Изучение термодинамических и структурных характеристик наночастиц металлов в процессах плавления и кристаллизации: теория и компьютерное моделирование. Монография. Тверь: Изд-во ТвГУ, 2018. 176 с.
  33. Romanovski V., Sdobnyakov N., Kolosov A., Savina K., Nepsha N., Moskovskikh D., Dobryden I., Zhang Z., Beletskii E., Romanovskaia E. // Nano-Struct. Nano-Objects. 2024. V. 40. Art. № 101377. 10 p. https://doi.org/10.1016/j.nanoso.2024.101377
  34. Sdobnyakov N.Yu., Samsonov V.M., Myasnichenko V.S., Ershov P.M., Bazulev A.N., Vereev S.A., Bogdanov S.S., Savina K.G. // J. Phys. Conf. Ser. 2021. V. 2052. Art. № 012038. 4 p. https://www.doi.org/10.1088/1742-6596/2052/1/012038.
  35. Вересов С.А., Савина К.Г., Веселов А.Д. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. 2022. Вып. 14. С. 371. https://www.doi.org/10.26456/pcascnn/2022.14.371
  36. Goyhenex G. // Surf. Sci. 2012. V. 606. Iss. 3–4, P. 325. https://www.doi.org/10.1016/j.susc.2011.10.014
  37. Paz-Borbon L.O. Computational studies of transition metal nanoalloys. Berlin: Springer-Verlag, 2011. 156 p. https://www.doi.org/10.1007/978-3-642-18012-5
  38. Samsonov V.M., Romanov A.A., Talyzin I.V., Zhigunov D.V., Pulrov V.V. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2024. V. 88. P. 739–744. https://www.doi.org/10.1134/S1062873824706512
  39. Gafner Y., Gafner S., Redel L., Poletaev G. // J. Nanopart. Res. 2023. V. 25. P. 205. https://www.doi.org/10.1007/s11051-023-05850-y
  40. Bogdanov S., Samsonov V., Sdobnyakov N., Myasnichenko V., Talyzin I., Savina K., Romanovski V., Kolosov A. // J. Mater. Sci. 2022. V. 57. P. 13467. https://www.doi.org/10.1007/s10853-022-07476-2
  41. Fang T.-H., Wu C.-D., Chang W.-J., Chi S.-S. // Appl. Surf. Sci. 2009. V. 255. Iss. 11. P. 6043. https://www.doi.org/10.1016/j.apsusc.2009.01.069
  42. Сдобняков Н.Ю., Колосов А.Ю., Богданов С.С. Моделирование процессов коалесценции и спекания в моно- и биметаллических наносистемах. Монография. Тверь: Изд-во ТвГУ, 2021. 168 с.
  43. Романовский В.И., Колосов А.Ю., Хорт А.А., Мясниченко В.С., Подболотов К.Б., Савина К.Г., Соколов Д.Н., Романовская Е.В., Сдобняков Н.Ю. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. 2020. Вып. 12. С. 293. https://www.doi.org/10.26456/pcascnn/2020.12.293
  44. Samsonov V.M., Sdobnyakov N.Yu., Myasnichenko V.S., Talyzin I.V., Kulagin V.V., Vasilyev S.A., Bembel A.G., Kartoshkin A.Yu., Sokolov D.N. // J. Surf. Invest.: X-ray, Synchrotron Neutron Tech. 2018. V. 12. № 6. P. 1206. https://www.doi.org/10.1134/S1027451018050671
  45. Ferrando R. // J. Phys. Condens. Matter. 2015. V. 27. № 1. P. 013003. https://www.doi.org/10.1088/0953-8984/27/1/013003
  46. Sdobnyakov N.Yu., Sokolov D.N., Samsonov V.M., Komarov P.V. // Russ. Metall. (Met.). 2012. № 3. P. 209. https://www.doi.org/10.1134/S0036029512030111
  47. Первиков А.В., Хрусталев А.П., Бакина О.В., Ворожцов А.Б., Лернер М.И. // Известия высших учебных заведений. Физика. 2019. Т. 62. № 8. С. 183. https://www.doi.org/10.17223/00213411/62/8/183
  48. Шарипова А.Ф., Бакина О.В., Ложкомоев А.С., Глазкова Е.А., Первиков А.В., Сваровская Н.В., Лернер М.И., Псахье С.Г., Готман И., Гутманас Э. // Физ. и хим. обраб. матер. 2018. № 6. С. 60. https://www.doi.org/10.30791/0015-3214-2018-6-60-68

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 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».