WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

ТЫТИК ДМИТРИЙ ЛЕОНИДОВИЧ

НОВЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОВРЕМЕННЫХ КОРРЕЛЯЦИЙ И МОДУЛЬНЫЙ ДИЗАЙН НЕОРГАНИЧЕСКИХ КЛАСТЕРОВ

Специальность 02.00.04 – Физическая химия

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Москва – 2012

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институте физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина (ИФХЭ РАН)

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук Мартынов Георгий Александрович Учреждение Российской академии наук Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина доктор химических наук Дьячков Павел Николаевич Учреждение Российской академии наук Институт общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова доктор физико-математических наук Петрунин Вадим Федорович Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Ведущая организация: Государственный Научный Центр Российской Федерации Научно-исследовательский физико-химический институт им. Л.Я. Карпова, г. Москва

Защита диссертации состоится « » ______ 2012 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д.002.259.01 в Институте физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН по адресу: 119991, Москва, Ленинский пр. 31, корп.4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке химической литературы РАН (119991, Москва, Ленинский пр. 31, Институт общей и неорганической химии РАН)

Автореферат разослан « » _____ 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.002.259.кандидат химических наук Т.Р.Асламазова

Общая характеристика работы



Актуальность темы Появление новой метрологии всегда приводит к развитию методов наблюдения и измерения физико-химических характеристик, как это произошло, например, с объектами нанометрового диапазона размеров. Большинство современных методик в этой области ориентированы на создание реальных технологий управления процессами организации вещества и получение новых классов материалов.

Для вещества в нанометровом диапазоне размеров характерно наличие значительно большей доли атомов, в поверхностном слое, что определяет многие его уникальные физикохимические свойства. Использование термодинамических понятий, таких как, например, граница раздела фаз оказывается явно недостаточным при столь малых размерах частиц, когда существенную роль играет конкретное расположение атомов в объеме и на поверхности. Это относится к многочисленным объектам с различной мерностью (ультрадисперсные частицы, кластеры, нанотрубки, пленки). О регулярном строении кластеров свидетельствуют ряды магических чисел атомов в стабильных кластерах, определенные в масс-спектрометрических экспериментах.

Вследствие сложности исследуемых объектов и отсутствия прямых дифракционных методов изучения внутреннего строения вещества в нанометровом диапазоне размеров возрастает роль численных экспериментов динамического типа («прямые методы»), методов супрамолекулярной химии и молекулярного дизайна, которые позволяют моделировать структуру и изучать процессы атомно-молекулярного уровня в наночастицах.

Таким образом, привлечение хорошо зарекомендовавших себя методов для моделирования наночастиц, а также разработка физически адекватных структурных методов исследования внутреннего строения позволяют изучать особенности их поведения и выявлять границы стабильности. Выяснение этих вопросов необходимо при выработке рекомендаций по параметрам технологического управления процессами самоорганизации вещества с заданными физико-химическими свойствами в нанометровом диапазоне размеров.

Основные цели работы Основная цель работы – создание новых методов моделирования структурных и динамических свойств неорганических кластеров для целенаправленного синтеза наночастиц с заданными функциональными свойствами.

Эта цель детализирована следующим образом:

1) Разработка нового метода моделирования апериодических структур с иерархическим строением на основе структурного дизайна и молекулярной динамики, в котором определяются пространственно-временные инварианты структуры и дальние корреляции на уровне гетерогенного строения наночастиц.

2) Разработка нового метода структурного анализа строения наночастиц, основанного на получении симплициального разбиения Делоне и построении угловых диаграмм, которые являются инвариантными характеристиками структуры наночастиц каждого вещества.

3) Разработка метода моделирования кооперативного движения атомов в симметричных системах с сохранением связности, направленного на определение области изменения параметров химических связей при структурных превращениях в веществе нанометрового диапазона размеров.

4) Построение структуры стабильных неорганических кластеров на основе алгоритмов симплициально-модульного дизайна.

5) Определение границы стабильности наночастиц с завершенными оболочками при моделировании методами структурного дизайна и молекулярной динамики.

6) По результатам моделирования метастабильных неорганических кластеров методами структурного дизайна и молекулярной динамики создание технологических предложений для определения параметров управления процессами самоорганизации в наночастицах с разными функциональными свойствами.

Научная новизна:

Решена проблема создания эффективных методов для предсказания структуры, морфологии, размера неорганических кластеров и нахождения дальних корреляций в их динамике.

В представленной работе получены совершенно новые результаты:

1) На основе нового метода разделения индивидуальных и коллективных движений частиц в молекулярных системах для модельных водных кластеров в области 300 K предложен динамический критерий водородной связи как одновременное выполнение критериев: пространственного – RO…O 3.3 , RO…H 2.6 и временного – t 0.082 пс.

Критерий предназначен для обнаружения стабильных конфигураций молекул.

2) Для сферического водного кластера (216 молекул) определена толщина поверхностного слоя (~ 5.4 ), молекулы которого движутся коррелированно в смысле медленных коллективных движений.

3) В численных экспериментах (молекулярная динамика, модель погруженного атома) с кластерами серебра (магические числа атомов) обнаружен колебательный режим движения атомов около стационарных позиций в кластере вплоть до температур 800 – 900 K (для больших кластеров).

4) Колебательный режим движения атомов около стационарных позиций в кластере обусловлен коррелированно движущимися группами атомов как внутри отдельных оболочек кластера, так и между ними. Определены частоты коллективных медленных движений групп атомов в кластере серебра.

5) По динамике кластеров серебра установлено, что кластеры обладают рядом параметров, близких одновременно к свойствам жидкости (плотность) и твердого тела (режим колебания атомов около стационарных позиций).

6) Получена кинетика структурных превращений в нанокристаллах серебра (форма кубооктаэдра) с магическими числами атомов аналогичная ранней стадии плавления.

Установлено, что фронт структурного превращения нанокристаллов серебра распространяется послойно от периферии к центру наночастицы. Атомы каждого слоя, равноудаленные от центра масс, кооперативно переходят в новые позиции в наночастице (форма икосаэдра). Время начальной стадии структурного превращения нанокристаллов зависит от числа атомов. Для наночастиц из 147, 309 и 561-го атома время начальной стадии структурного превращения находится в интервале примерно 5 10 пс.

7) По динамике магических кластеров серебра при разных температурах определена граница их стабильности (561 атом). В случае структурного дизайна граница стабильности кластеров определяется уровнем деформации химических связей на периферии кластера.

8) Разработан новый структурный метод, основанный на расчете угловых диаграмм симплексов разбиения Делоне наночастицы, с помощью которого определены геометрические параметры внутреннего строения кластеров серебра.

9) Предложен алгоритм определения структурной единицы кристалла – модуля кристаллической структуры, который можно использовать для микроанализа полиморфных превращений в твердом теле.

10) Методом симплициально-модульного дизайна получены структуры стабильных кластеров металлов (ГЦК) и кластеров из фуллеренов C60, предложены модели механизмов их роста.

11) Предложен новый способ моделирования кооперативных движений атомов в симметричных системах, основанный на применении группового преобразования к точкам некоторой кривой в фундаментальной области группы. Определена область изменения параметров химических связей (длина связи, валентный угол, торсионный угол) в 21атомном кластере углерода при кооперативном движении атомов без разрыва связей.

Практическая значимость На основании результатов моделирования наночастиц методами симплициальномодульного дизайна и молекулярной динамики можно предложить новое направление в исследовании физико-химических систем нанометрового диапазона размеров, заключающееся в определении пространственно-временных инвариантов структуры и установлении дальних корреляций на уровне гетерогенного строения наночастиц.

Взаимосвязь статического и динамического моделирования наночастиц позволяет установить границы стабильности наночастиц по размерам, а в случае колебательного движения атомов около стационарных позиций определить частоты внешнего когерентного воздействия, которые можно использовать при синтезе наночастиц с заданной морфологией и размером, а также для управления их функциональными свойствами.

По результатам симплициально-модульного дизайна получены статические модели эволюционных рядов кластеров металлов (ГЦК) с магическими числами атомов и кластеров из фуллеренов C60, которые согласованы с данными масс-спектрометрических измерений и могут служить моделью механизма их роста. Структурные модели наночастиц можно использовать при расчете электронных свойств кластеров методами квантовой химии.

Предложен метод моделирования кооперативной подвижности атомов в симметричных системах (активные центры на поверхности, кластеры, дышащие кристаллы). Метод реализован для 17 плоских кристаллографических групп, точечной группы T - 23 и может быть использован для анализа траекторий структурных превращений в сложных иерархических системах.

Разработаны пакеты компьютерных программ на алгоритмических языках FORTRAN и Delphi: а) структурного анализа угловых величин на основе разбиения Делоне;

б) моделирования кооперативного движения атомов в симметричных системах;

в) статистической обработки временных рядов молекулярно-динамических экспериментов.

На защиту выносятся:

1. Новый метод определения пространственно-временных инвариантов структуры и способ разделения индивидуальных и коллективных движений в атомных (молекулярных) системах.

2. Новый структурный метод определения внутреннего строения наночастиц в численных экспериментах на основе разбиения Делоне.

3. Новый метод моделирования кооперативного движения атомов в симметричных системах, основанный на определении в фундаментальной области геометрического места точек – конических сечений в случае плоских групп и поверхностей второго порядка в случае пространственных групп в фундаментальной области группы.

4. Динамический критерий водородной связи в модельных водных системах в области 300 K как одновременное выполнение критериев: пространственного – RO…O 3.3 , RO…H 2.6 и временного – t 0.082 пс.

5. Результаты численных экспериментов по определению свойств фазового состояния с пониженной плотностью и регулярным строением кластеров серебра с магическими числами атомов.

6. Результаты симплициально-модульного дизайна для моделирования структуры стабильных кластеров металлов (ГЦК), а также кластеров из фуллеренов C60.

Апробация работы Результаты работы были доложены на международной конференции «Физика кластеров.

Кластеры в плазме и газах» (г. Пущино, 1999 г), конференции «Институт физической химии на рубеже веков» (г. Москва, 2000 г), II-м международном конгрессе «Слабые и сверхслабые поля и излучения в биологии и медицине» (г. Санкт-Петербург, 2000 г.), V-й Всероссийской конференции «Физикохимия ультрадисперсных систем», (г. Екатеринбург, 2000 г), VI-м межгосударственном семинаре «Структурные основы модификации материалов методами нетрадиционных технологий» (г. Обнинск, 2001 г.), 3-й Международной конференции “Химия высокоорганизованных веществ и научные основы нанотехнологии”, (г. Санкт-Петербург, 2001 г.), VI-й Всероссийской (международной) конференции «Физикохимия ультрадисперсных (нано-) систем (г. Томск, 2002 г.), научно-практической конференции материаловедческих обществ России «Создание материалов с заданными свойствами: методология и моделирование» (Ершово, 2004 г), VIII-м межгосударственном семинаре «Структурные основы модификации материалов методами нетрадиционных технологий» (г. Обнинск, 2005 г.), VII-й Всероссийской конференции «Физикохимия ультрадисперсных (нано-) систем» (г. Москва, 2005 г), XIII-м Симпозиуме по межмолекулярному взаимодействию и конформациям молекул (г. Санкт-Петербург, 2006 г), XIII International Conference “Surface Forces”, (Moscow, 2006 г.), конференции «Структура и свойства твердых тел» (г. Нижний Новгород, 2006 г), IX-м Международном семинаре «Структурные основы модификации материалов методами нетрадиционных технологий (МНТ-IX) (г. Обнинск, 2007 г), XVIII-м Менделеевском съезде по общей и прикладной химии (г. Москва, 2007 г), VI-й национальной конференции по применению рентгеновского, синхротронного излучений, нейтронов и электронов для исследования материалов (РСНЭ2007), (г. Москва, 2007 г), Всероссийской конференции «Многомасштабное моделирование процессов и структур в нанотехнологиях», (г. Москва, 2008 г.), VIII-й Всероссийской конференции «Физикохимия ультрадисперсных (нано-) систем» (г. Москва 2008), XIII Национальной конференции по росту кристаллов, НКРК-2008 (г. Москва, 2008), II-й Всероссийской конференции «Многомасштабное моделирование процессов и структур в нанотехнологиях» (г. Москва, 2009), X-м Международном семинаре «Структурные основы модификации материалов методами нетрадиционных технологий» (МНТ-X) (г. Обнинск, 2009), Progress in Electromagnetic Research Symposium – PIERS 2009 (г. Москва, 2009), XIV-м Всероссийском симпозиуме «Актуальные проблемы теории адсорбции, пористости и адсорбционной селективности» (г. Москва, 2010), XIVth International сonference surface forces (г. Москва, 2010), XIV-й Национальной конференции по росту кристаллов, НКРК-20(г. Москва, 2010), XI-м Международном семинаре «Структурные основы модификации материалов методами нетрадиционных технологий» (МНТ-XI), (г. Обнинск, 2011), XI-й Международной конференции «Современные проблемы адсорбции» (Клязьма, 2011), VIII Национальная конференция РСНЭ – НБИК 2011, (г. Москва), Межинститутском семинаре «Наночастицы и явления самоорганизации», (г. Москва, 1999 г., 2001 г., 2007 г., 2008 г.).

Результаты исследований были поддержаны грантами РФФИ: № 97-03-32323-а «Структура и динамика сеток водородных связей в конденсированных фазах, содержащих молекулы воды» 1997 – 1999; № 00-03-32283-а «Структурная и динамическая неоднородность жидких, аморфных и кристаллических водных систем» 2000 – 2002; № 0303-32227-а «Подвижность молекул в стабильных и метастабильных конденсированных фазах воды» 2003 – 2005; № 04-03-32665-а «Структура и динамика стабильных кластеров - основы для создания наноматериалов, используемых для сорбции и катализа» 2004 – 20(руководитель); № 06-03-32479-а «Коллективные эффекты в диффузионном движении молекул воды» 2006 – 2008; № 11-03-00740-а «Параметрические резонансы в динамике металлических кластеров и управление морфологией кластеров» 2011 – 2013 (руководитель).

Публикации Материалы диссертации опубликованы в 20 - и статьях и в тезисах докладов 28 - и Всероссийских и Международных конференций.

Структура и объем работы Диссертация включает введение, 6 глав, заключение и библиографический список из 2наименований. Количество таблиц 6, рисунков 50. Общий объем – 201 страница печатного текста.

Вклад автора Все исследования, описанные в данной диссертации, были проведены при непосредственном участии автора. Все основные статьи и тезисы докладов были целиком или в большей степени написаны автором.

Благодарности Автор выражает благодарность доктору технических наук Д.К. Белащенко (МИСиС), доктору химических наук Н.А. Бульёнкову (ИФХЭ РАН), доктору технических наук В.И. Кузьмину (МИРЭА), доктору химических наук Г.Г. Маленкову (ИФХЭ РАН), доктору физико-математических наук В.И. Ролдугину (ИФХЭ РАН) за плодотворное обсуждение работы на разных этапах и научную поддержку.

Основное содержание работы

В главе 1 (литературный обзор) проведен анализ экспериментальных и теоретических работ, посвященных свойствам вещества в нанометровом диапазоне размеров (в основном наночастицам), методам регистрации, морфологии, способам управления ростом, например, для получения монодисперсных частиц, а также рассмотрению наиболее достоверных моделей, объясняющих экстремальные свойства наночастиц.

Во многих работах часто получают наночастицы с достаточно узкими распределениями по размерам. Это свойство можно отметить как одно из основных для нанотехнологии, для которой существенны процессы самоорганизации наночастиц одинакового размера при формировании материалов с заданными свойствами. Поэтому задачей управляемого синтеза является нахождение физико-химических параметров, при которых рост частиц можно ограничить, и они становятся монодисперсными. Необходимо отметить эксперименты по радиолизу растворов различных солей, в которых на разных стадиях процесса восстановления появляются кластеры с магическими числами атомов. Большой интерес представляют работы по синтезу гигантских кластеров благородных металлов палладиевой группы, стабилизированных органическими молекулами. Во многих работах отмечается, что с помощью органических молекул (например, ПАВ) можно достаточно надежно контролировать рост и размер наночастиц. Особо важной областью является получение кластеров с магическими числами атомов в неравновесных условиях атомных и молекулярных пучков. Эти экспериментальные данные достоверны, поскольку основываются на прямых масс-спектрометрических измерениях, и предоставляют надежные данные по массам стабильных кластеров достаточно большого размера.

Многие работы посвящены синтезу наночастиц в «нанореакторах» (цеолиты, мицеллы, нанотрубки). В ряде работ, для кластеров стабилизированных в некоторой матрице, в рамках экспериментов EXAFS на основании данных о ближайшем окружении атомов были предложены реалистичные модели структуры малых кластеров (например, структура кластеров Ag8 в эрионите). Следует отметить работы, в которых проведены систематические исследования по управлению морфологией наночастиц воздействием света с различной длиной волны.

Экспериментальное обнаружение стабильных рядов магических чисел атомов в кластерах привело к появлению геометрических моделей их внутреннего строения. В частности, в оболочечной модели каждое магическое число связывают с завершением очередного атомного слоя кластера, атомы ядра кластера находятся в вершинах правильных многогранников (тела Платона и Архимеда). Недостатком оболочечной модели является не всегда полное воспроизведение рядов магических кластеров, поэтому требуется искать новые подходы для построения моделей кластеров.

Широко представлены методы численного эксперимента (молекулярной динамики и Монте Карло), причем эффективность их применения определяется удачным выбором потенциальных функций для описания взаимодействия между атомами. Во многих работах моделируется динамика кластеров металлов, благородных газов и подробно изучены, например, процессы плавления кластеров. При этом отмечается, что в случае икосаэдрической упаковки (параметр плотности упаковки 0.69) при малом числе атомов (магические числа) она является энергетически более выгодной по сравнению с плотной упаковкой (параметр плотности упаковки 0.74). Плавление кластеров может происходить в широком интервале температур и сопровождается, как правило, выходом отдельных атомов на поверхность. В ряде работ проведены квантово-химические расчеты, которые позволяют определить свойства электронной подсистемы кластеров с небольшим числом атомов.





Наиболее надежные результаты электронного строения кластеров с большим числом атомов (> 100) дает метод функционала плотности. Необходимо отметить модель «желе», в которой на основании решения уравнения Шредингера для электрона в среде с распределенным положительным зарядом правильно предсказаны магические числа атомов в кластерах щелочных металлов. В целом для всех теоретических методов остается проблемой получение начальной конфигурации кластеров, необходимой для моделирования их свойств, поэтому часто привлекают разного рода симметрийные соображения, либо исследуют некоторый комбинаторный набор конфигураций. Активно развиваются работы по структурному дизайну, в которых используются знания о строении кристаллов с целью формирования многомасштабных структур из органических молекул на основе подходящего структурного мотива. По-видимому, это одно из перспективных направлений супрамолекулярной химии для синтеза материалов, которые могут быть использованы в качестве матриц организующих наночастицы определенного размера.

На основании проведенного литературного анализа были сформулированы основные задачи исследования, направленные на разработку структурных методов исследования внутреннего строения наночастиц и изучение их динамики. Разработка структурных моделей наночастиц методом структурного дизайна позволит смоделировать и изучить структуры, не воспроизводящиеся в существующих методах моделирования. Проведение численных экспериментов с наночастицами позволяет изучить их физико-химические свойства и выяснить причины необычных свойств (определение области параметров их стабильного существования).

В главе 2 рассмотрен метод численного моделирования (молекулярная динамика) и разработаны адекватные методы структурного анализа наночастиц в численных экспериментах. Разработаны статистические методы обработки результатов численных экспериментов на основе дискретных пространственно-временных характеристик моделируемой системы с целью изучения процессов молекулярного масштаба. Предложен метод для моделирования кооперативного движения атомов в симметричных системах (например, активные центры на поверхности).

Динамические модели движения атомов и молекул вещества. Молекулярная динамика (алгоритм А.Г. Гривцова). В разделе приведены конкретные данные реализации алгоритма молекулярной динамики, который был разработан А.Г. Гривцовым для моделирования и изучения молекулярных процессов, в частности, водных систем (кластеры).

Статистическая обработка динамических данных. В разделе описана оригинальная методика измерения в численных экспериментах пространственно-временных характеристик межмолекулярного взаимодействия. Основной проблемой анализа данных молекулярнодинамических (МД) экспериментов является получение статистических процедур обработки мгновенных конфигураций атомов, записанных на каждом шаге разностной схемы интегрирования уравнений движения атомов (примерно через 1 фс). Необходимо получить адекватные процедуры осреднения измеряемых величин, характеризующие молекулярные процессы и сравнимые с экспериментом. Использование функций радиального распределения, которые коррелируют с данными дифракционных экспериментов недостаточно для кластеров, поэтому был проведен последовательный геометрический подход с целью выработки измерительных процедур, адекватных процессам молекулярного масштаба. На рис. 1 а показана геометрическая модель водородной связи, а на рис. 1 б представлена динамика параметра RO…O, в качестве критерия выбрано значение 3.3 (выбор и обоснование критерия обсуждаются в тексте диссертации), аналогичная динамика наблюдается для параметра RO…H. Это позволяет набрать полную статистику параметров всех водородных связей в МД-эксперименте, в частности, измерить времена жизни водородных связей и времена отсутствия водородной связи между молекулами по геометрическому критерию (рис. 1 в).

Рис. 1. Геометрические параметры водородной связи (а); пример фрагмента записи динамики параметра RO…O с учетом геометрического критерия (показан пунктирной линией 3.3 ) (б);

карта времени жизни водородной связи (геометрический критерий) молекулы № 1 с остальными молекулами кластера (длина отрезка соответствует времени жизни) (в); ранговое распределение времен жизни водородных связей (г); ранговое распределение времен жизни водородных связей (жирная линия) и времен отсутствия водородной связи (тонкая линия) в полулогарифмических координатах, взят больший объем данных (д); пример записи на каждом шаге МД эксперимента (0.002 пс) расстояния выбранной молекулы от центра масс кластера (е слева); те же данные представлены в виде HLC модели, которая основана на параметрах динамического критерия водородной связи (0.082 пс) (вертикальный отрезок указывает минимальное (low) и максимальное (high) значение величины на интервале 0.082 пс, горизонтальный штрих указывает значение величины в конце временного интервала 0.082 пс) (е правый график) Использование ранговых распределений для анализа статистической совокупности времен жизни, позволяет отделить водородную связь по временному критерию от обычных молекулярных возмущений, когда соответствующие расстояния между атомами двух молекул удовлетворяют геометрическому критерию водородной связи слишком короткое время (рис. 1 г,д).

Результаты обработки данных МД-эксперимента позволили определить статистически достоверный динамический критерий водородной связи.

Динамический критерий водородной связи. Водородная связь между молекулами воды в области 300 K существует по динамическому критерию, если геометрический критерий (RO…H2.6 RO…O3.3 ) выполняется 0.082 пс. Аналогично, между молекулами происходит разрыв водородной связи по динамическому критерию, если геометрический критерий не соблюдается 0.082 пс.

Таким образом, чтобы судить о наличии или отсутствии водородной связи между молекулами воды в МД эксперименте в момент времени t, необходимо знать «историю» взаимодействия молекул на временном отрезке [t - 0.082 пс, t + 0.082 пс]. Появление водородной связности или ее отсутствие между двумя молекулами воды менее 0.082 пс относится к возмущениям локального окружения молекулы.

Введение динамического критерия водородной связи позволило использовать модель HLC-представления данных, которая фактически является осреднением данных по коротким отрезкам времени. Суть HLC представления данных состоит в замене всех значений величин на временном отрезке (в нашем случае 0.082 пс) тремя значениями: максимальным значением величины (high), минимальным (low) и значением величины в конце временного отрезка (close) (рис. 1 е).

Таким образом, применение процедуры перевода данных МД эксперимента записанных на каждом временном шаге эксперимента в HLC представление позволяет значительно сжать информацию и изучить динамику молекулярных процессов на больших временах.

В главе 3 рассмотрены статические методы моделирования структур наночастиц. На примере классических объектов (икосаэдрические кластеры, структура которых получена независимым методом) разработаны методы структурного дизайна структур кластеров.

Предложены методы анализа структур нанокристаллов (кластеров) на основе разбиения Делоне и структурного дизайна кластеров со сложным иерархическим строением.

Представлен новый способ моделирования кооперативных движений атомов в симметричных системах, основанный на применении группового преобразования к точкам некоторой кривой в фундаментальной области группы.

Угловые величины в разбиениях Делоне атомных структур. Как было отмечено, при изучении наночастиц функции радиального распределения расстояний становятся не информативными из-за малого размера кластера, поэтому нами был предложен новый структурный метод для изучения наночастиц. Благодаря развитию дифракционных методов исследования, на сегодняшний день известны структуры большинства неорганических веществ (в некоторых базах данных их число превышает 50000). Однако законы, по которым происходит самоорганизация атомов в кристаллах, неизвестны. Наряду с традиционными методами описания структуры кристаллов (использование ячейки Бравэ), отечественные ученые развили локальный подход, при котором исходят не из внешней симметрии кристалла, а выделяют некоторые локальные инварианты структуры, поднимаясь при построении структуры снизу, от уровня отдельных атомов. Одно направление исследований основано на понятии кристаллического модуля (Н.А. Бульёнков), который можно однозначно выделить в кристалле и использовать при структурном дизайне апериодических структур, в том числе кластеров. Метод структурного (модульного) дизайна являлся одним из основных методов исследования.

Другой подход, основанный на понятии звезды Делоне (совокупность многогранников, вершиной которых является произвольная точка А (атом) системы), получил развитие в работах Б.Н. Делоне, Н.П. Долбилина, М.И. Штогрина, Р.В. Галиулина. Этот подход продемонстрирован в разделе на примере геометрических свойств разбиения Делоне и выбран нами в качестве вспомогательного, поскольку имеется надежный комплекс компьютерных программ для построения разбиения Делоне произвольной системы точек (атомов). Другими словами, разбиение Делоне использовано для изучения конкретных кристаллических структур с целью отработки собственного метода анализа структуры.

Симплициальное разбиение Делоне структуры. Наиболее простые условия, которые могут быть наложены на произвольную систему точек (атомов) в пространстве состоят в следующем: 1) точки обособлены одна от другой и 2) в системе точек нет бесконечно больших пустот. В этом состоит определение (R, r) системы точек {A}, которое ввел Б.Н. Делоне. Для системы {A} методом пустого шара можно получить разбиение Делоне пространства на симплексы.

Справедлива теорема: полиэдры Делоне системы {A} не входят друг в друга и заполняют все пространство, будучи смежными по целым граням. Разбиение пространства на полиэдры Делоне однозначно определяется системой {A} и, обратно, однозначно ее определяет.

Эта теорема явилась отправным пунктом для разработанного нами структурного метода анализа локального порядка в кристалле (рис. 2). Согласно основному закону кристаллографии, углы между гранями и ребрами кристалла являются его инвариантами.

Выполнение этого закона следует ожидать и на локальном уровне, то есть для симплексов разбиения Делоне структуры кристалла. Существо метода состоит в следующем: для количественного анализа пространственной ориентации симплекса используются вектора нормалей к граням симплекса. Декартовы координаты вектора нормали вычисляются по формулам аналитической геометрии через координаты атомов, образующих грань.

Симплициальное разбиение дает эту информацию для всех граней симплексов Делоне.

Следующим шагом переходим от декартовых координат векторов нормалей (xi, yi, zi) к сферическим (i,i,i). Для удобного представления получаемой информации сферические координаты векторов нормалей «проектируются» на поверхность цилиндра с последующим разрезанием по образующей цилиндра и разворачиванием цилиндрической поверхности на плоскость. В результате, в координатах (, ) получается диаграмма угловых величин симплициального разбиения Делоне данной структуры.

б а г в д Рис. 2. Алгоритм получения угловых величин для разбиения Делоне произвольной системы точек (атомов) показан для двумерного случая. Точками изображены позиции атомов, жирной точкой показан центр масс фрагмента, штриховые линии изображают разбиение Делоне («грани симплексов»), стрелками показаны несколько нормалей к граням симплексов (а); симплексы в форме тетраэдра (б) и в форме квартоктаэдра (в), которые получаются при разбиении Делоне фрагмента ГЦК структуры в форме кубооктаэдра (г); угловая диаграмма для ГЦК структуры по оси абсцисс отложен азимутальный, а по оси ординат полярный угол, точки соответствуют сферическим координатам нормалей к граням симплексов (д) В работе построены угловые диаграммы для целого ряда структурных типов, например, для CaF2 вид диаграммы представлен на рисунке 3.

Рис. 3. Угловая диаграмма для структурного типа CaFПоскольку с каждым разбиением Делоне структуры кристалла связана угловая диаграмма, состоящая из конечного числа точек, то закономерно поставить вопрос о нахождении минимального набора симплексов, грани которых формируют вид угловой диаграммы.

Необходимо отметить, что вид диаграммы может меняться (другое симметричное расположение точек) при изменении установки кристалла, но число точек и углы между нормалями к граням симплексов являются инвариантами структуры данного кристалла.

а б Ca F Рис. 4. Метод нахождения кристаллического модуля на основе расположения центров неэквивалентных пустых шаров Делоне (взяты две проекции) (а);

кристаллический модуль структуры CaF2 в симплициальном и атомном представлении (б) Если перейти к рассмотрению узора центров пустых шаров Делоне, то, используя несколько проекций структуры, можно выбрать трансляционно неэквивалентные центры пустых шаров (на рисунке 4 а помеченные овалом), обычно их называют обобщенной пустотой структуры. Если для соответствующих пустых шаров восстановить атомы, лежащие на их поверхности, то получится структура называемая кристаллическим модулем.

На рисунке 4 б модуль изображен в симплициальном и атомном представлении.

Таким образом, с помощью простого алгоритма однозначно выделяется кристаллический модуль, который описывает особенности строения кристалла на локальном уровне. Этот результат может служить основой симплициально-модульного дизайна, в частности, структур наночастиц.

Симплициально-модульный дизайн кластеров. Физические основания для развития модульного дизайна структур, состоят в том, что геометрически твердое тело характеризуется кристаллическим модулем (определенный локальный порядок). Известно, что образование и рост твердой фазы часто сопровождается процессом двойникования.

Общая задача метода модульного дизайна связана с получением алгоритмов размножения операциями двойникования (1, m, 2) элементарного «блока» (модуля, симплекса), найденного для данного кристалла. Эта стратегия при моделировании структуры наночастиц позволяет не слишком далеко удаляться от минимума свободной энергии кристалла (при дизайне сохраняется локальный порядок) и приводит к новому качеству структуры в виде, например, достаточно высокосимметричной наночастицы, в которой отсутствует трансляционный порядок. Поэтому модульный дизайн эффективнее всего проводить с симплексами тех кристаллов, у которых в пространственной группе отсутствуют двойниковые операции симметрии, используемые при дизайне. В этом разделе на примере икосаэдрических кластеров с разной морфологией подробно рассмотрены алгоритмы симплициально-модульного дизайна. В качестве основного «строительного блока» выступает модуль D5h, который является пятерником из тетраэдров с общим ребром. В работе предложена оригинальная нотация для записи законов сборки сложных структур с радиальной симметрией (радиальные алгоритмы сборки, в записи представляют последовательность операций двойникования модуля). С использованием однородных координат разработано математическое обеспечение (методы компьютерной геометрии) «блочной» (модульной) сборки кластеров. Пример модульного дизайна икосаэдрических кластеров с разными радиальными алгоритмами сборки приведен на рис. 5.

Рис. 5. Одномерные алгоритмы во фрагменте ГЦК-структуры с тетраэдрической морфологией (а); в цепочка D5h-модулей в икосаэдрическом кластере с алгоритмом 1(1)4 по трем осям центрального икосаэдра, выделенного точками (б), и в соединении фрагмента ГЦК-структуры с тремя цепочками D5h-модулей с алгоритмом 1(m)1 (в); в колонке пентациклов из октаэдрических симплексов (для наглядности удалено по одному октаэдру в каждом симплексе) и в сочлененных фрагментах ГЦК-структур, в которых октаэдры, расположенные по ребрам фрагмента, образуют эти пентациклы (г); в цепочках алгоритмов по осям C5 (д); октаэдрические симплексы фрагментов ГЦК-структуры, заполняющие промежутки между D5h-модулями в цепочках по трем осям C5 (е) Модульный дизайн позволяет не только получить координаты атомов в структуре кластеров, но и изучить иерархию строения кластеров. Например, в случае радиального алгоритма, приводящего к структуре 471-атомного кластера (рис. 6), его структура представлена системой 13-ти взаимопроникающих икосаэдров Маккея. Изображение структуры этого кластера системой связей позволяет изучить другой, «оболочечный», аспект, который коррелирован с дифракционными спектрами электронограмм наночастиц.

Таким образом, модульный дизайн, используя представления о модульной организации атомов в кристалле, позволяет смоделировать и изучить полный набор структурных характеристик наночастицы локального (отдельные симплексы и модули) и глобального (морфология) уровня, которые невозможно получить другими методами.

Рис. 6. Строение 471-атомного икосаэдрического кластера с радиальным алгоритмом 1(mm1m) : цепочка D5h-модулей по одной из осей C5 в этом модуле (а); стержень из трех взаимопроникающих 55-атомных икосаэдров Маккея по оси C5 (б); 471-атомный кластер (в) в установке с осью C5, параллельной плоскости рисунка (стрелки – направление оси); 471-атомный кластер в проекции по оси C5 (г); проекция всех связей по осям C5 (д, ж) в структуре 471-атомного кластера с триаконтаэдрическим габитусом (з);

декагональная зона граней, перпендикулярных плоскости рисунка в триаконтаэдре в установке по оси C5 (з, ж); дифракционные спектры электроннограмм кластеров, производных от икосаэдра Маккея (е);

триаконтаэдрический габитус 471-атомного кластера (и) Моделирование движения атомов в симметричных системах. Важной составляющей изучения любых физико-химических процессов является построение моделей движения атомов вещества в ходе химического или физического взаимодействия. В основе распространенных моделей движения атомов лежат законы статистической физики.

Организация атомов в твердой фазе всегда подчиняется некоторой пространственной группе, что является геометрическим выражением сложных процессов самоорганизации вещества.

Если предположить, что групповое описание структуры кристалла это геометрический способ учета многочастичных взаимодействий в системе атомов, то можно попытаться смоделировать некоторые процессы самоорганизации атомов, рассматривая свойства группы без привлечения потенциалов взаимодействия. В разделе описан новый тип моделирования, который может служить инструментом для изучения локальных кооперативных движений атомов в симметричных системах, а также оценки энергетики структурных превращений.

Движение эквивалентных точек в симметричной системе. В симметричных системах (молекулы, кластеры, твердое тело), подчиняющихся какой-либо точечной или пространственной группе, симметрично-эквивалентные атомы описываются совокупностью одной и более орбит этой группы. В общем случае любую группу преобразований симметрии G можно считать состоящей из операторов, каждый из которых действует на множестве A каких-либо конгруэнтных объектов, в нашем случае конечного набора точек (атомов). Выберем в фундаментальной области группы произвольную ориентированную непрерывную кривую длиной L, имеющую начальную и конечную точки. Введем параметризацию, при которой каждой точке кривой соответствует число l, расстояние этой точки от начала кривой. На числовом отрезке [a,b] определим преобразование l = f(t), где t [a,b], при котором любая точка из числового отрезка [a,b] однозначно определяет точку на кривой с координатами x(t), y(t), z(t). Изменение значений параметра t от начала к концу отрезка и наоборот позволяет менять порядок прохождения кривой.

Рассмотрим преобразование F = G(x(t),y(t),z(t)) с областью определения [a,b], которое будет состоять в действии всех операторов группы G на координаты последовательных точек кривой и получении многообразия (непрерывной последовательности) орбит Ai группы G. Другими словами, взяв точку кривой в качестве положения базисного атома с координатами x, y, z остальные координаты атомов получаются по формулам размножения правильной системы точек, содержащимся в Интернациональных таблицах.

Определение. Если выбрать порядок прохождения точек кривой в фундаментальной области группы и к точкам кривой применить непрерывное преобразование F, то получится непрерывная последовательность правильных систем точек (многообразие), которая представляет непрерывную последовательность стадий движения правильных систем точек в трехмерном пространстве.

В качестве инструмента анализа и изучения структуры кристаллов кристаллохимик П. Ниггли предложил использовать понятие областей симметрии элементов симметрии, кристаллической группы описывающей структуру вещества. По определению внутри области симметрии какого-нибудь элемента симметрии точки, эквивалентные в отношении этого последнего элемента, находятся на более близких расстояниях друг от друга, чем от всех других эквивалентных точек. При заданной метрике можно построить все области симметрии, принадлежащие к группе симметрии. Совокупность этих областей должна охватывать все пространство, занимаемое точечными положениями c b a b c a Рис.7. Фундаментальная область кристаллографической плоской группы p6 с границами областей симметрии (слева). Буквами a, b, c обозначены точки, групповое преобразование которых соответствует описанию стадий кооперативного движения, конфигурации a, b, c (показаны несколько ячеек) Границы областей симметрии были использованы в качестве кривых в фундаментальной области группы, о которых сказано в приведенном выше определении. На рис. 7 показаны несколько стадий кооперативного движения атомов в системе с симметрией плоской группы p6. Такой тип моделирования кооперативного движения атомов может быть использован для изучения перестроек разного рода активных центров на поверхности (например, пленки Ленгмюра-Блоджетт).

В главе 4 даны приложения рассмотренных методов динамического (МД эксперименты) и статического (структурный, симплициально-модульный дизайн) моделирования к конкретным объектам, наблюдаемые в экспериментах и свойства которых необходимо изучить. Приведены результаты МД экспериментов, которые позволили изучить молекулярные процессы в водных кластерах (216 молекул). Рассмотрены результаты численных экспериментов с магическими кластерами серебра, которые встречаются в большом количестве экспериментальных работ. Представлены результаты модульного дизайна кластеров с магическими числами атомов для металлов (ГЦК, ОЦК), а также для кластеров из фуллеренов C60. Методом модульного дизайна изучены эволюционные модели механизма роста этих кластеров. Представлен результат моделирования и изучения кооперативного движения атомов в кластере углерода (21 атом).

Молекулярные процессы в водном кластере. Для модельных водных кластеров из 2молекул были проведены МД эксперименты при условиях, соответствующих температуре примерно 300 К. С учетом найденных нами параметров для процедур пространственновременного осреднения (динамический критерий водородной связи) была реализована схема измерения, основанная на модели HLC представления данных. Сферический кластер из 2молекул воды был мысленно разделен на пять слоев толщиной 2.7 , что соответствует примерно нижней границе геометрического параметра водородной связи RO…O, средний объем молекулы воды в объеме составляет примерно 303. В таблице представлены характеристики слоев.

Таблица N Граница Объем Число Принадлежность слоя, слоя, 3 молекул в слое =V/(303) N1 2.7 83 3 Объем N2 5.4 577 19 Объем N3 8.1 1567 52 Объем N4 10.8 3051 102 Поверхность N5 13.5 5030 41 (остаток) Поверхность На рисунке 8 а показана схема разделения кластера на слои. Общий характер движения молекул воды в кластере чрезвычайно сложен, это видно из рисунка 8 б, на котором изображена динамика расстояния от центра масс кластера для нескольких молекул.

Измерение динамики числа молекул в каждом слое, позволило установить коррелированное движение молекул в поверхностном слое толщиной 5.4 . Были выработаны статистические критерии нахождения молекулы в объеме и на поверхности кластера. В качестве проверки соответствия реальности наблюдаемых в МД эксперименте молекулярных процессов вычислен коэффициент самодиффузии, который отличается от экспериментального значения примерно на 1 %.

а б в г Рис. 8. Кластер из 216 молекул воды (проекция) с выделенной системой слоев, пунктирными линиями показаны водородные связи (а); примеры динамики разных молекул воды в кластере (графики расстояний молекул от центра масс кластера (HLC модель представления данных) (б);

динамика числа молекул (HLC данные) в слоях кластера (в); динамика отношения чисел молекул (HLC данные) в соседних слоях кластера (г) Достаточно хорошо воспроизводится эргодическая гипотеза – значения величин, полученные осреднением по пространству, равны значениям величин, полученным осреднением по времени. Это делает предложенный подход на основе использования пространственно-временных параметров системы, в частности, кластеров удобным методом измерения величин, не доступных в обычных экспериментах.

Модульный дизайн – статический метод моделирования структуры стабильных кластеров. Одной из главных теоретических проблем моделирования кластеров, является невозможность перехода к термодинамическому пределу из-за малого числа атомов.

Обсуждая необычные свойства кластеров в качестве главной причины их термодинамической стабильности, указывают на соотношение поверхностных и объемных атомов. В численных экспериментах, для того чтобы изучить стабильность кластеров с конкретной структурой, могут потребоваться достаточно длительные расчеты. В тоже время, существующие методы молекулярной динамики не позволяют адекватно изучить процессы образования разных локальных конфигураций, которые могут быть практически не различимы по энергии. Поэтому очевидно, что необходимы альтернативные подходы для изучения механизмов появления стабильных кластеров, в частности, с магическими числами атомов. Одним из перспективных методов моделирования структуры стабильных кластеров является метод модульного дизайна. В основе дизайна кластеров лежит фундаментальное понятие кристаллической модуль структуры. Модуль однозначно выделяется из структуры в виде параллелоэдра, у которого в вершинах, на ребрах или на гранях находятся атомы, соединенные реальными химическими связями. В модуле содержится полная информация о дальнем порядке структуры, стехиометрической формуле, морфологии кристалла и строении его важнейших граней. Модуль плотноупакованных кристаллических структур металлов можно также разбить на симплексы в виде правильных или искаженных тетраэдров и октаэдров по реальным химическим связям. Дизайн структур из модулей и симплексов с использованием бинарных операций симметрии ( 1, m, 2) гарантирует высокую симметрию локального порядка и всего кластера, а также стабильность структур веществ, вследствие их полной связности. В основу модульного дизайна положена идея завершения полиэдров модулей и симплексов за счет присоединения минимально возможного числа атомов как необходимого условия стабильности структуры. Полиэдрическое представление модуля позволяет выбрать однозначно место присоединения очередного атома или группы атомов.

Важным принципом модульного дизайна является принцип эволюции гомологического ряда наночастиц, когда каждый предыдущий член гомологического ряда наночастиц является ядром последующего члена ряда.

В работе представлены результаты моделирования методом модульного дизайна структуры эволюционных рядов кластеров металлов с ГЦК-, и ОЦК структурой и магическими числами атомов, а также магический ряд кластеров из фуллеренов C60.

Молекулы фуллеренов C60 кристаллизуются при температуре ниже комнатной в простой кубической решетке, при температуре выше комнатной в структуре ГЦК решетки. Характер взаимодействия между молекулами в невозмущенном твердом состоянии достаточно сложный. Как показано в экспериментах ЯМР, молекулы C60 быстро вращаются, имея три вращательные степени свободы. Более детальный анализ данных рентгеновской дифракции показывает наличие некоторой ориентационной корреляции между соседними атомами.

Например, предполагается, что наблюдаемая низкочастотная, упругая релаксация может происходить из-за появления и роста маленьких упорядоченных кластеров низкосимметричной фазы. Магический ряд кластеров из фуллеренов представлял для нас особый интерес, поскольку для кластеров характерны масс-спектры с «тонкой» и закономерной структурой. На масс-спектре (рис. 9) это проявляется в существовании двух законов увеличения числа частиц в стабильных кластерах, соответственно (+46) и (+312).

Закон присоединения тетрамеров сменяется законом присоединения тримеров из молекул C60. Такая тонкая структура масс-спектра обусловлена большим молекулярным весом C60, слабыми межмолекулярными взаимодействиями между молекулами и высокой симметрией (Ih, Oh, D6h), определяющей эквивалентность этих взаимодействий. Важно, что данные этого экспериментального метода не связаны с представлениями о структуре исследуемого объекта.

На рис. 9 приведены последовательные стадии роста кластеров из молекул C60. Первый член ряда содержит 13 молекул (рис. 9а), одну центральную и 12 молекул в вершинах кубооктаэдра. Квадратные грани определяют появление шести позиций для присоединения молекул (рис. 9б), завершающих модульные петли. Присоединением шести молекул по этим позициям завершается образованием стабильного кластера из 19 молекул (рис 9в).

Следующий стабильный кластер из 43 молекул (рис. 9е) может быть получен двумя способами: присоединением по восьми граням большого октаэдра восьми малых октаэдров (рис. 9г), либо присоединением шести четверок тетраэдров по вершинам большого октаэдра (рис. 9д). Выбор между этими двумя возможными ветвями позволяет сделать масс-спектр, на котором проявлен закон (+46). Этот закон в свою очередь сменяется законом (+312) стабильный кластер, который при этом получается, содержит 79 молекул. Еще шесть атомов могут занять позиции при вершинах усеченного октаэдра. В итоге получается последний в ряду стабильный кластер из 85 молекул C60 с октаэдрическим габитусом.

Рис. 9. Модель механизма роста кластера из фуллерена (а-и) C60 и экспериментальные данные по магическим числам фуллеренов в стабильных кластерах [T.P. Martin, Shells of atoms, Phys.Rep. 273, 1996, р.199-241] В разделе также рассмотрены структурные модели кластеров и изучены эволюционные механизмы роста кластеров щелочных металлов с ОЦК структурой, которые воспроизводят ряды стабильных кластеров металлов, известные из масс-спектрометрических измерений.

Проведено оценочное моделирование электронной подсистемы магических кластеров лития методом локального функционала плотности (программный пакет DVSCAT).

Строение и динамика кластеров серебра с магическими числами атомов. В методе модульного дизайна кластеры «конструируются» из симплексов и модулей, выделяемых по определенным правилам из структуры кристалла. В основе метода лежат операции двойникования, уже было отмечено, что процесс двойникования характерен при образовании твердой фазы. Одним из эффектов модульного дизайна кластеров является появление зазоров между симплексами, которые нарастают по мере приближения к периферии кластера. Это служит сигналом, что кластер по размеру подходит к границе своего стабильного существования. При этом можно сделать качественные оценки «напряженного» состояния кластера, если воспользоваться для описания взаимодействия, например, потенциалом в приближении ковалентных связей, как в методе молекулярной механики.

Однако физически достоверные данные о поведении атомов в кластере, границы его стабильности необходимо получать с использованием реальных потенциалов взаимодействия. В работе для описания взаимодействия между атомами использована одна из форм многочастичного потенциала (модель погруженного атома). В этой модели предполагается, что кроме парных вкладов в выражение для энергии следует включить слагаемые, зависящие от электронной плотности в месте нахождения каждого атома.

В молекулярно-динамических экспериментах в качестве начальных конфигураций выбирались нанокристаллы серебра с магическими числами атомов (13, 55, 147, 309, 561, 923, 1415, 2057) и формой кубооктаэдра. Поскольку известно, что для малых магических кластеров более выгодной по энергии является форма икосаэдра, то были поставлены эксперименты по установлению границы по числу атомов, после достижения которой не происходит спонтанный переход нанокристаллов из формы кубооктаэдра в икосаэдр. Для анализа результатов численных экспериментов с икосаэдрическими кластерами необходимо отметить, что в литературе при расчете объемов кластеров с разной морфологией используют соответствующие формулы. Например, в случае кубооктаэдра и икосаэдра со 5 2 5 (3 + 5) стороной а: Vкуб = a3 2.357a3, Vик = a3 2.182a3.

3 Если используются реальные потенциалы взаимодействия для описания взаимодействия между атомами в наночастицах, то необходимо при расчете объема кластера учитывать конкретное расположение атомов. Для получения точного объема кластера необходимо использовать разбиение Делоне кластера на симплексы (тетраэдры) и объем упаковки рассчитывать суммированием объемов всех симплексов (тетраэдров) в разбиении Делоне.

Приведенные выше формулы можно использовать только в качестве оценки величины объема наночастицы. Например, учитывая, что сторона и радиус икосаэдра связаны формулой a = 0.951R, можно оценить прирост объема наночастицы в форме икосаэдра по сравнению кубооктаэдром (с тем же числом атомов) в приближении потенциала твердых V 2.1821.053 - 2.3сфер: = 0.072, то есть объем икосаэдрической упаковки всегда больше Vкуб 2.3плотной упаковки.

В молекулярно–динамических (МД) экспериментах было обнаружено, что нанокристаллы со 147, 309 и 561 атомом спонтанно переходят в более стабильную форму икосаэдра при температурах, соответственно, 50 К, 350 К и 650 К (температуры начала перехода) и движение атомов характеризуется регулярным режимом колебаний около стационарных позиций. Следует отметить, что при этих температурах переход начинался сразу с внешней оболочки нанокристалла и заканчивался за несколько пикосекунд преобразованием внутренней оболочки, другие температурные условия могут значительно замедлить процесс перестройки наночастицы в икосаэдрическую форму. В нанокристаллах из 13 и 55 атомов переход в кластеры с икосаэдрическим габитусом происходит практически при 0 К. Во всех случаях энергия новой структуры ниже, чем исходной, поэтому в случае охлаждения кластеров обратный переход в первоначальную структуру не происходит. Переход нанокристаллов, включающих 923 и 1415 атомов серебра, в икосаэдрическую форму происходит в диапазоне температур 800-1000 K.

Таким образом, процедура изучения динамики кластера эффективна для установления размера наночастицы, при котором икосаэдрическая форма является энергетически наиболее выгодной. Обычное сравнение наночастиц в форме кубооктаэдра и икосаэдра по энергии является менее эффективным, поскольку есть достаточно протяженная зона по числу атомов, в которой их энергии мало отличаются друг от друга.

На рисунке 10 приведена кинетика перехода 147-атомного нанокристалла в икосаэдрическую форму, которая идентифицируется по изменению угловых диаграмм симплициальных разбиений Делоне в разные моменты времени МД эксперимента. Точки на диаграммах соответствуют нормалям к граням симплексов наиболее удаленным от центра масс кластера и достоверно фиксируют изменение морфологии кластера. В начале эксперимента были области точек, соответствующие 14-и граням кубооктаэдра (стартовая конфигурация), затем число областей изменилось до 20-и, что соответствует появлению граней икосаэдра (рис. 10 в). С помощью построения ранговых распределений индексов тетраэдричности и октаэдричности (характеризуют отклонение симплекса от идеальной формы) в разные моменты МД эксперимента, отслеживались структурные характеристики локального уровня (рис. 10 а).

а б в г Рис. 10. Ранговые распределения индексов тетраэдричности и октаэдричности, характеризующие степень совершенства симплексов в разбиении Делоне 147атомного кластера (начальная конфигурация) (а); график функции среднего квадрата смещения атомов в кластере (б); несколько стадий структурного перехода наночастицы (показаны в симплициальном представлении) и соответствующие этим стадиям угловые диаграммы распределения наиболее удаленных от центра масс нормалей к граням симплексов (в); фазовая диаграмма (обработка по Кирквуду), демонстрирующая режим колебания атомов в кластере около стационарных позиций (г) а б Рис. 11. Температурный ход кривой расширения для твердого серебра по данным эксперимента, отрицательные значения % прироста появились из-за способа нормировки для учета низких температур (а); динамика прироста объема 561атомной наночастицы в ходе МД эксперимента, за нулевой уровень принят объем нанокристалла в форме кубооктаэдра с соответствующей температурной поправкой (300 К) (б) Аналогичная кинетика перехода кубооктаэдра в икосаэдр обнаружена для всех наночастиц серебра с магическими числами атомов вплоть до 561-атомного кластера.

Нанокристаллы с большим числом атомов после перехода в форму икосаэдра быстро ее теряют вследствие теплового движения атомов. Как видно из зависимости от времени среднего квадрата смещения (рис. 10 б), движение атомов в икосаэдрическом кластере переходит в режим колебаний атомов около стационарных позиций, что подтверждается видом фазовой диаграммы (обработка по Кирквуду) (рис. 10 г). Динамика прироста объема кластера по отношению к объему кубооктаэдра показывает, что он имеет пониженную плотность, близкую к плотности расплава (рис. 11 б).

а б Рис. 12. Изменение энергии при переходе 147-атомного нанокристалла в форму икосаэдра (70 К) (а); начальное и конечное расположение атомов в слоях наночастицы (б). Переход происходит кооперативно и послойно, причем начинается с внешнего слоя и завершается примерно за 5 пс В литературе при анализе структуры наночастиц используют решеточные представления, которые мало эффективны в нанометровом диапазоне размеров. Например, структуру 561атомной икосаэдрической наночастицы характеризуют с помощью 5 слоев плотной упаковки. В МД экспериментах установлено, что нанокристаллы вплоть до 1415-атомной наночастицы переходят в икосаэдрическую форму послойно. Причем атомы в каждом слое равноудалены от центра масс кластера и формируют вершины вложенных друг в друга многогранников (тела Платона и Архимеда). Все атомы в слое при переходе из позиций в кубооктаэдре движутся кооперативно, и движение атомов начинается с внешнего слоя (рис. 12 б). Тогда, учитывая динамику структурного перехода, каждую наночастицу с магическими числами атомов 13, 55, 147, 309, 561, 923, 1415 можно охарактеризовать соответствующим числом слоев: 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28. После перехода в икосаэдрическую форму отсутствует диффузия атомов в объеме кластера, несмотря на близкую к расплаву плотность и достаточно высокую температуру (для 561-атомного кластера такое поведение наблюдается при температуре 900 К). Диффузионный режим движения атомов наблюдается у кластеров с 923-я и 1415-ю атомами (1000 К) и начинается с атомов, находящихся в вершинах икосаэдра (на поверхности). Кластеры с 923-я и 1415-ю атомами специальным режимом нагрева (нагрев до 1000 К и после структурного перехода в икосаэдр понижение температуры до 700 К) можно перевести в режим колебания атомов около стационарных позиций. Но на этом возможности термовозбуждения заканчиваются, следующий 2057атомный кластер в форме кубооктаэдра не переходит в икосаэдрическую форму даже при значительном перегреве выше температуры плавления серебра (1235.1 К). Наблюдается обычный диффузионный режим плавления нанокристалла.

В этом разделе проведено сравнение строения кластеров с икосаэдрическим габитусом по данным динамики и структурного дизайна (модель комплексного двойника). Показано, что данные динамики дают полное представление о кинетике локальных перемещений атомов, а «осреднение» структуры кластера (на временном интервале несколько сот пикосекунд) дает представление о гетерогенном строении наночастицы. Таким образом, можно заключить, что в этом фазовом состоянии кластеры обладают одновременно свойствами, близкими к жидкости (плотность) и твердого тела (регулярное оболочечное строение и режим колебания атомов около стационарных позиций).

Нами проведено сравнение результатов моделирования наночастиц серебра, в случае если взаимодействие атомов описывается парным потенциалом Леннард-Джонса и многочастичным потенциалом (модель погруженного атома). Показано, что парный потенциал сильно завышает температуру перехода нанокристалла в икосаэдрическую форму (например, для 147-атомной наночастицы переход происходит выше 800 K). Сделаны сравнительные термодинамические расчеты, в частности, для энтропии наночастиц.

Сравнение результатов структурного дизайна и МД моделирования малых кластеров серебра (< 30 атомов) показывает, что при использовании многочастичного потенциала в МД экспериментах воспроизводятся конфигурации кластеров, которые дает дизайн. Например, при МД моделировании 8-атомного кластера была воспроизведена конфигурация, определенная в экспериментах EXAFS (кластеры серебра в полостях эрионита). Парный потенциал взаимодействия зачастую «не различает» разные конфигурации кластеров. Можно заключить, что многочастичный потенциал взаимодействия наиболее адекватен для моделирования кластеров металлов, поскольку более реалистично учитывает электронную подсистему.

Был также проведен анализ структуры магических кластеров методом, используемым в теории критических уровней развития систем с иерархическим строением (рис. 13).

Показано, что принципиальным является ограничение на общее число кластеров, определяемое пределами реализации степенной функции. Другими словами, если принять оболочку с номером один за 1, то устойчивость к фазовому сдвигу не выходит за пределы 15-й оболочки.

Таким образом, можно заключить, что для 561-атомного кластера (и меньше) более стабильной в широком диапазоне температур является форма икосаэдра (для серебра диаметр 561-атомного кластера примерно 31 ). В случае большего числа атомов в наночастице с икосаэдром начинают конкурировать другие формы многогранников (например, кубооктаэдр, пентагональная бипирамида).

а б в г Рис. 13 Последовательность критических состояний в иерархии моделей для зависимости нормированных радиусов оболочек от номера оболочки в 561-атомном кластере. (а) полулогарифмический масштаб, (б) двойной логарифмический масштаб, (в) логарифм нормированного радиуса оболочки в функции от двойного логарифма ее номера, зависимость между числом атомов в кластере, ограниченном оболочкой Nk и номером оболочки, масштаб двойной логарифмический (г) В главе 5 рассмотрена взаимосвязь статического и динамического моделирования икосаэдрических кластеров серебра. Модульный дизайн кластеров позволил получать статические структурные модели кластеров, однако в реальности необходимо учитывать движения атомов кластера. Для анализа движения атомов в кластерах был использован метод разделения индивидуальных и коллективных движений. Для кристаллических тел при невысоких температурах анализ колебательного движения проводят обычно в приближении гармонических осцилляторов, используя метод динамической матрицы. В случае наночастиц заранее неизвестно, в какой степени выполняется предположение о гармоничности колебаний. Однако метод МД позволяет анализировать колебательный спектр системы, не вводя никаких предположений о характере движения частиц.

Регулярность динамики функций среднего квадрата смещения атомов для оболочек кластера позволяет предположить, что она обусловлена особенностью на уровне индивидуальных (быстрых) и коллективных (медленных) колебательных движений атомов.

Наиболее часто встречающиеся эмпирические данные содержат трендовые компоненты, колебания относительно которых являются существенно более сложными для их выявления.

Поэтому сначала необходимо исключить тренды из данных.

После исключения тренда возникает необходимость выявления периодов, соответствующих анализируемым данным без использования функций с фиксированной структурой, которым должен удовлетворять эмпирический ряд. Такому требованию удовлетворяет сдвиговая функция, введенная М. Джонсоном. Если функция f (t) имеет период , то f (t + ) - f (t) = 0. В случае не строго периодических функций оперируют понятием почти-периода. Для разных пробных значений разность f (t + ) - f (t) будет принимать различные значения.

Сглаживание исходных данных по основному почти-периоду обеспечивает возможность определения схожих трендов для различных атомов, что позволяет классифицировать их динамику и выявить общие закономерности колебаний атомов в оболочках кластера.

Необходимо только убедиться, что основной почти-период согласован с трендовыми интервалами эмпирического ряда. Для этого вводится обобщенная сдвиговая функция, включающая величины пробных значений t одновременно для исключения тренда и результирующих характеристик почти-периодов по Джонсону. Этот метод подробно изложен в диссертации.

Учитывая высокую симметрию кластера 147-атомного (икосаэдрическая упаковка) его атомы были разделены на оболочки (от периферии к центру) из 12, 60, 20, 12, 30 и 12 атомов, в каждую из которых вошли атомы, находящиеся на одинаковом расстоянии от центра масс кластера. Один атом находится в центре масс кластера.

Алгоритм обработки временных рядов рассмотрен для атомов всех оболочек. Применение метода разделения быстрых и медленных колебательных движений позволяет выявить основной почти-период, отфильтровать быстрые движения по основному почти-периоду и выделить траектории медленных движений. В результате применения этой процедуры атомы первой оболочки (позиции в вершинах икосаэдра) разбились на шесть групп по два атома в группе. При этом соответствующие пары атомов согласовано движутся вблизи позиций противоположных вершин икосаэдра все время МД эксперимента (500 пс). Аналогичный анализ проведен для остальных оболочек 147-атомного кластера и определены группы атомов в оболочках, коррелированное движение которых приводит к формированию регулярного вида функции среднего квадрата смещения. В таблице приведены хорошо проявленные почти-периоды колебаний для всех оболочек 147-атомного кластера (средним позициям атомов оболочек сопоставлены соответствующие им многогранники) и оценки частот колебаний.

Таблица N Число Название Атомы по Почти- Частота атомов в много группам периоды 1/T, ГГц оболочке гранника колебаний, пс 1 12 икосаэдр 26 4.8 22 60 усеченный 106 0.9 11икосаэдр 4.8 23 20 додекаэдр (43) + (81) 0.9 115.9 14 12 икосаэдр 26 0.9 114.8 25.9 15 30 Икосо 65 0.9 11додекаэдр 4.8 25.9 16 12 икосаэдр 26 4.8 2На рис. 14 показаны группы атомов первой оболочки кластера (12 атомов), движущиеся коррелированно. Позиции, около которых движутся коррелированно группы атомов, обозначены шариками одного цвета. Для удобства визуального анализа атомы оболочки соединены связями (показана ориентация вдоль осей 5-го порядка).

а б ~ 16 Рис. 14. Атомы первой оболочки 147-атомного кластера, движущиеся коррелированно (проекция вдоль оси 5-ого порядка) (а). Графики функций среднего квадрата смещения (ось ординат, 2) для пар атомов (указаны номерами), движущихся коррелированно в МД эксперименте (б). По оси абсцисс отложено время в приведенных единицах (4.8 пс – основной почти-период) после скользящего осреднения Таким образом, выделение медленных движений позволило обнаружить коррелированное поведение групп атомов, которое сохраняется все время МД эксперимента. В результате полный набор коррелированно движущихся групп атомов кластера определяет его динамическую структуру. Проведенные расчеты показали, что такие коррелированные движения атомов в кластере наблюдаются как внутри отдельных оболочек, так и между оболочками.

В главе 6 рассмотрено моделирование кооперативного движения атомов в симметричных системах на примере кластера углерода. Выбор объекта определялся относительной простотой (21 атом) и практической значимостью кластера. 21-атомный кластер является производным от 27-атомного кластера, который использовался при моделировании и изучении фрактальных структур связанной воды и структуры полупроводниковых материалов с тетраэдрической координацией атомов. Общая задача структурного моделирования кооперативного движения атомов в кристаллах, например, полиморфных превращений не разрешима из-за сложности описания взаимодействия в многочастичных системах. Тем не менее, ряд методов, например молекулярной механики, позволяет провести достоверный конформационный анализ кластеров, для которых известны параметры ковалентных связей и задана связность.

а б в г Рис. 15. 27-атомный кластер (точечная группа симметрии T-23) в проекции вдоль полярной оси третьего порядка (а), при удалении 6-ти атомов (позиции в вершинах октаэдра) получается 21-атомный кластер, для которого построена модель кооперативного движения атомов; границы областей симметрии группы T-(пучок 12-ти эллиптических конусов) (б); приближенная траектория в виде дуги окружности пересечения сфер и ограниченная двумя цилиндрическими поверхностями (в); степень близости приближенной (дуга окружности) и идеальной (находится на поверхности одного из эллиптических конусов) кривых (г) Нами поставлена задача рассмотрения случая, когда связность в системе не определена или задана лишь частично. Это имеет практическую важность для нахождения всех конформаций данного кластера (молекулы), когда траектория перехода по энергетическому критерию неизвестна (то есть неизвестно, сколько связей надо разорвать, чтобы появилась подвижность в системе атомов). При этом предполагалось, что при искомом движении атомов расстояния между ближайшими соседями не должны сильно изменяться (это условие геометрически соответствует обычной химической связности и «малозатратной» энергетике перехода). Другими словами, необходимо проверить устойчивость системы атомов к перемещениям без разрыва сплошности структуры, в рамках сохранения одной и той же симметрии. При таком подходе целесообразно использовать представление о внутренних координатах структуры, которые определяются заданием длины химической связи, валентного и торсионного углов. Эта модель определяет взаимодействие в системе с помощью потенциала в приближении ковалентной связи. Оно полезно при оценке энергии разных конфигураций атомов.

Таким образом, можно провести комбинаторный анализ возможных для данной группы атомов структур и оценить энергетический барьер, который необходимо преодолеть при изменении конформации. Для описания атомной системы высокой симметрии (характерно для кластеров) был предложен метод, в котором свойства группы симметрии кластера используются для моделирования кооперативного движения атомов.

Рис. 16. Начальная, средняя и конечная фаза движения атомов в 21-атомном кластере при моделировании движения с помощью группового преобразования (T-23). Кластер ориентирован вдоль полярной оси третьего порядка В разделе описан также метод нахождения траектории (кривой линии) в фундаментальной области точечной группы T-23 (симметрия 21-атомного кластера), точки которой используются при моделировании кооперативного движения атомов. Вообще говоря, искомая траектория лежит на поверхности эллиптического конуса (рис. 15 г) (граница области симметрии), но параметрическая запись ее выражения сложна для компьютерной реализации. Поэтому в работе использована приближенная траектория, для которой ее параметризация не составила затруднений. Она была найдена при записи некоторых ограничений, рассмотренных в диссертации, и в аналитическом виде представляется уравнением дуги окружности пересечения двух сфер, ограниченной двумя цилиндрическими поверхностями (рис. 15 в). Применением группового преобразования группы T-23 к последовательным точкам этой траектории получено непрерывное множество правильных систем точек, которые являются последовательными стадиями движения атомов кластера в пространстве при сохранении связности в узких границах (отклонения средней длины связи и среднего валентного угла малы, на уровне 1 %). При этом изменение торсионного угла, измеренного вдоль полярной оси третьего порядка, составляет примерно 54.

Таким образом, получена модель кооперативного движения атомов в 21-атомном кластере (рис. 16) и определена область непрерывного изменения параметров без разрыва химической связи (длина связи, валентный угол торсионный угол).

Общие выводы:

1. Предложен принципиально новый метод определения пространственно-временных инвариантов структуры и дальних корреляций в движении атомов на уровне гетерогенного строения наночастиц.

2. Разработаны новые методы структурного анализа наночастиц на основе разбиения Делоне, которые согласуются с данными электронографии.

3. Предложен метод моделирования кооперативного движения атомов в симметричных системах, основанный на определении геометрического места точек – конических сечений в случае плоских групп и поверхностей второго порядка в случае пространственных групп в фундаментальной области группы.

4. Предложен алгоритм определения модуля кристаллической структуры, основанный на выделении в структуре обобщенных пустот и определении атомов, принадлежащих поверхности обобщенной пустоты.

5. Предложен динамический критерий водородной связи в области 300 K как одновременное выполнение критериев: пространственного – RO…O 3.3 , RO…H 2.6 и временного – t 0.082 пс. Этот критерий может быть использован для структурного анализа молекулярных процессов в модельных водных системах и поиска стабильных конфигураций.

6. В водных кластерах (216 молекул) на основе разделения индивидуальных и коллективных движений молекул обнаружено коррелированное движение атомов в поверхностном слое толщиной ~ 5.4 .

7. На основе применения ранговых распределений к величинам, измеряемым в молекулярно-динамическом эксперименте, предложен оригинальный метод расчета кинетических характеристик молекул.

8. Показано, что движение атомов в кластерах серебра может переходить в режим колебаний около стационарных позиций. Методом разделения индивидуальных и коллективных движений, показано, что регулярный вид функций среднего квадрата смещения атомов кластера обусловлен коррелированно движущимися группами атомов.

Коррелированное движение атомов в кластере наблюдаются как внутри отдельных оболочек, так и между оболочками. Определены частоты коллективных медленных движений атомов в оболочках кластера.

9. Впервые обнаружено, что кластеры серебра с магическими числами атомов при температурах (0 – 900 К) могут находиться в фазовом состоянии со свойствами близкими одновременно к расплаву и к твердому телу. Прирост плотности в икосаэдрических кластерах составляет 6 – 7 %, а атомы кластера движутся коррелированно около позиций с высокой симметрией. Кластеры обладают более низкой энергией, чем нанокристалл с тем же числом атомов и их строение можно охарактеризовать системой вложенных слоев.

10. Методом симплициально-модульного дизайна получены структуры стабильных кластеров металлов (ГЦК), а также кластеров из фуллеренов C60 и предложены эволюционные механизмы их роста. Из анализа эволюционных рядов кластеров показано, что число частиц на каждой стадии роста соответствуют магическим числам известным из масс-спектрометрических экспериментов.

11. Обнаружена взаимосвязь между статическим и динамическим способом моделирования кластеров на уровне структурных единиц (модулей). В случае икосаэдрического кластера серебра в молекулярно-динамических экспериментах обнаружено коррелированное движение атомов в структуре, соответствующее основной структурной единице симплициально-модульного дизайна модулю D5h.

12. На основе метода моделирования кооперативных движений атомов в симметричных системах определена область изменения параметров химических связей (длина связи, валентный угол, торсионный угол) в 21-атомном кластере углерода при кооперативном движении атомов без разрыва связей.

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах:

1. Бульёнков Н.А., Тытик Д.Л. Модульный дизайн икосаэдрических металлических кластеров // Известия РАН, серия химическая, 2001, т.50, №1, с.1-19.

2. Волошин В.П., Желиговская Е.А., Маленков Г.Г., Наберухин Ю.И., Тытик Д.Л. Структуры сеток водородных связей и динамика молекул воды в конденсированных водных системах // Российский химический журнал, 2001, т.XLV, №3, с.31-37.

3. Тытик Д.Л. Динамические свойства локальных структур в модельных водных системах // Журнал структурной химии, 2002, т.43, №6, с.1050-1054.

4. Тытик Д.Л. Молекулярные процессы в водном кластере // Журнал структурной химии, 2007, том. 48, № 5, с. 995-999.

5. Тытик Д.Л., Белащенко Д.К., Сиренко А.Н. Структурные превращения в наночастицах серебра // Журнал структурной химии, том 49, №1, 2008, с.115-122.

6. Кузьмин В.И., Тытик Д.Л., Белащенко Д.К., Сиренко А.Н. Строение кластеров серебра с магическими числами атомов по данным молекулярной динамики // Коллоидный журнал, том 70, №3, 2008, с.316-329.

7. Тытик Д.Л. Угловые инварианты и локальный порядок в структурах веществ // Журнал структурной химии, том 49, №5, 2008, с.896-900.

8. Тытик Д.Л. Статические и динамические модели строения магических нанокластеров серебра // Физикохимия поверхности и защита материалов, 2009, том 45, №2, с.1-5.

9. Тытик Д.Л. Моделирование кооперативного движения атомов в симметричных системах // Журнал структурной химии 2009, том. 50, №4, с. 707-719.

10. Белащенко Д.К., Сиренко А.Н., Тытик Д.Л. Влияние формы межчастичного потенциала на структурные превращения в металлических кластерах // Российские нанотехнологии, 2009, том 4, № 9-10, с.14-21.

11. Кузьмин В.И., Гадзаов А.Ф., Тытик Д.Л., Белащенко Д.К., Сиренко А.Н. Методы разделения быстрых и медленных движений атомов как основа анализа динамической структуры наночастиц // Российские нанотехнологии, 2010, том 5, № 11-12, с.92-97.

12. Malenkov G.G., Tytik D.L., Zheligovskaya E.A. Hydrogen bonds in computer-simulated water // Journal of Molecular Liquids, 1999, №82, p.27-38.

13. Malenkov G.G., Tytik D.L., Zheligovskaya E.A. Structural and dynamic heterogeneity of computer simulated water: ordinary, supercooled, stretched and compressed // Journal of Molecular Liquids, 2003, 106/2-3, p.179-198.

14. Маленков Г.Г., Тытик Д.Л. Динамический критерий водородной связи для анализа структуры водных кластеров // Известия РАН, серия физическая, 2000, т.64, №8, с.1469-1474.

15. Быков Р.Э., Глазунов В.А., Тытик Д.Л., Новикова Н.Н. Моделирование модулей кристаллических структур с помощью механизмов с избыточными связями // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2002, №2, с.89-96.

16. Тытик Д.Л. Угловые величины в разбиениях Делоне кристаллических систем // Кристаллография, том 53, №6, 2008, с.973-979.

17. Бондаренко В.А., Митрикас В.Г., Носовский А.М., Цетлин В.В., Кузьмин В.И., Гадзаов А.Ф., Тытик Д.Л. Выявление периодов в динамике радиационных условий и гелио- геофизических факторов в области орбиты станции Мир // Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника», 2011, № 11, с.49-55.

18. Бульёнков Н.А., Тытик Д.Л. Универсальность модульного строения и возможности модульного дизайна структур наноматериалов // В сб. научных трудов V Всероссийской конференции «Физикохимия ультрадисперсных (нано-) систем», Екатеринбург 2001, с. 3140.

19. Бульёнков Н.А., Тытик Д.Л. Возможный механизм роста и морфология наночастиц, образованных фуллеренами C60 // В сб. научных трудов VI Всероссийской (международной) конференции «Физикохимия ультрадисперсных (нано-) систем, Москва, МИФИ. 2003, с. 3640.

20. Тытик Д.Л., Плеханов Ю.В. Механизм формирования стабильных наночастиц никеля по данным модульного дизайна и расчета их электронной структуры // В сб. научных трудов VII Всероссийской конференции «Физикохимия ультрадисперсных (нано-) систем». Москва, МИФИ, 2006, с. 31-33.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.