Determining the Phase Composition of Copper Ferrite Samples by a Standardless Differential Dissolution Method

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

This paper reports the use of a differential dissolution stoichiographic method for determining the phase composition of catalysts for ammine borane hydrolysis and hydrothermolysis [1, 2]. Cu1–xFe2+xO4 copper ferrite samples were prepared using layer-by-layer combustion, dried, and then calcined at different temperatures. We describe conditions that make it possible to detect and quantitatively determine various phases in the composition of amorphous and crystalline materials with the spinel structure and compare differential dissolution and X-ray diffraction results.

About the authors

A. A. Pochtar’

Boreskov Institute of Catalysis, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, 630090, Novosibirsk, Russia

Email: po4tar@catalysis.ru
Россия, 630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 5

O. V. Komova

Boreskov Institute of Catalysis, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, 630090, Novosibirsk, Russia

Email: po4tar@catalysis.ru
Россия, 630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 5

O. V. Netskina

Boreskov Institute of Catalysis, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, 630090, Novosibirsk, Russia

Author for correspondence.
Email: po4tar@catalysis.ru
Россия, 630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 5

References

  1. Komova O.V., Odegova G.V., Gorlova A.M., Bulavchenko O.A., Pochtar A.A., Netskina O.V., Simagina V.I. Copper–Iron Mixed Oxide Catalyst Precursors Prepared by Glycine-Nitrate Combustion Method for Ammonia Borane Dehydrogenation Processes // Int. J. Hydrogen. Energy. 2019. V. 44. № 44. P. 24277–24291. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.07.137
  2. Komova O.V., Simagina V.I., Pochtar A.A., Bulavchenko O.A., Ishchenko A.V., Odegova G.V., Gorlova A.M., Ozerova A.M., Lipatnikova I.L., Tayban E.S., Mukha S.A., Netskina O.V. Catalytic Behavior of Iron-Containing Cubic Spinel in the Hydrolysis and Hydrothermolysis of Ammonia Borane // Materials. 2021. V. 14. № 18. P. 5422. https://doi.org/10.3390/ma14185422
  3. Yadav R.S., Kuřitka I., Vilcakova J., Havlica J., Masilko J., Kalina L., Tkacz J., Hajdúchová M., Enev V. Structural, Dielectric, Electrical and Magnetic Properties of CuFe2O4 Nanoparticles Synthesized by Honey Mediated Sol–Gel Combustion Method and Annealing Effect // J. Mater. Sci. Mater. Electron. 2017. V. 28. № 8. P. 6245–6261. https://doi.org/10.1007/s10854-016-6305-4
  4. Güner S., Esir S., Baykal A., Demir A., Bakis Y. Magneto-Optical Properties of Cu1−xZnxFe2O4 Nanoparticles // Superlattices. Microstruct. 2014. V. 74. P. 184–197. https://doi.org/10.1016/ J.SPMI.2014.06.021
  5. Casbeer E., Sharma V.K., Li X.Z. Synthesis and Photocatalytic Activity of Ferrites under Visible Light: a Review // Sep. Purif. Technol. 2012. V. 87. P. 1–14. https://doi.org/10.1016/J.SEPPUR.2011.11.034
  6. Qin Q., Liu Y., Li X., Sun T., Xu Y. Enhanced Heterogeneous Fenton-Like Degradation of Methylene Blue by Reduced CuFe2O4 // RSC Adv. 2018. V. 8. P. 1071–1077. https://doi.org/10.1039/c7ra12488k
  7. Feng J., Su L., Ma Y., Ren C., Guo Q., Chen X. CuFe2O4 Magnetic Nanoparticles: a Simple and Efficient Catalyst for the Reduction of Nitrophenol // Chem. Eng. J. 2013. V. 221. P. 16–24. https://doi.org/10.1016/J.CEJ.2013.02.009
  8. Martins N., Martins L., Amorim C., Amaral V., Pombeiro A. Solvent-Free Microwave-Induced Oxidation of Alcohols Catalyzed by Ferrite Magnetic Nanoparticles // Catalysts. 2017. V. 7 № 7. P. 222. https://doi.org/10.3390/catal7070222
  9. Sutka A., Mezinskis G. Sol-Gel Auto-Combustion Synthesis of Spinel-Type Ferrite Nanomaterials // Front. Mater. Sci. 2012. V. 6. P. 128–141.
  10. Симагина В.И., Комова О.В., Одегова Г.В., Нецкина О.В., Булавченко О.А., Почтарь А.А., Кайль Н.Л. Исследование медь-железо смешанного оксида со структурой кубической шпинели, синтезированного методом горения // Журн. прикл. химии. 2019. Т. 92. № 1. С. 24–34. https://doi.org/10.1134/S0044461819010031
  11. Почтарь А.А., Малахов В.В. Стехиографический метод дифференцирующего растворения в исследовании химического состава функциональных материалов // Неорган. материалы. 2021. Т. 57. № 4. С. 457–464. https://doi.org/10.31857/S0002337X21040126
  12. Почтарь А.А., Малахов В.В. Новые стехиографические методы определения пространственной неоднородности состава и структуры твердых веществ и материалов // Неорган. материалы. 2018. Т. 54. № 7. С. 790–796. https://doi.org/10.7868/S0002337X18070217
  13. Малахов В.В. Особенности динамического режима дифференцирующего растворения как метода фазового анализа // Журн. анал. химии. 2009. Т. 64. № 11. С. 1125–1135.
  14. Малахов В.В., Болдырева Н.Н., Власов А.А., Довлитова Л.С. Методология и техника стехиографического анализа твердых неорганических веществ и материалов // Журн. анал. химии. 2011. Т. 66. № 5. С. 473–479.
  15. Вертушков Г.Н., Авдонин В.Н. Таблицы для определения минералов по физическим и химическим свойствам. М.: Недра, 1980. С. 294.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (97KB)
3.

Download (111KB)
4.

Download (255KB)
5.

Download (161KB)
6.

Download (124KB)
7.

Download (105KB)
8.

Download (116KB)

Copyright (c) 2023 А.А. Почтарь, О.В. Комова, О.В. Нецкина

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».