The Effect of a Permeable Membrane on the Crystallization of a Simple Liquid

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The article discusses the deposition of gas onto a crystalline substrate provided there is a permeable membrane between the substrate and the gas. The membrane repels gas particles, but the repulsive potential has a finite maximum force, which allows gas particles to penetrate through this membrane if their velocity exceeds a certain value. It is shown that, depending on the maximum repulsive force of the membrane (the intensity of repulsion), the system comes to completely different end states: a single crystal, a polycrystal with varying degrees of porosity, or no crystallization occurs in the system at all.

About the authors

Y. D. Fomin

Institute of High Pressure Physics named after L.F. Vereshchagin of the Russian Academy of Sciences

Email: fomin314@mail.ru
Kaluga Highway, 14, Troitsk, Moscow, 108840 Russia

E. N. Tsiok

Institute of High Pressure Physics named after L.F. Vereshchagin of the Russian Academy of Sciences

Kaluga Highway, 14, Troitsk, Moscow, 108840 Russia

V. N. Ryzhov

Institute of High Pressure Physics named after L.F. Vereshchagin of the Russian Academy of Sciences

Kaluga Highway, 14, Troitsk, Moscow, 108840 Russia

References

  1. Venable R.M., Krämer A., Pastor R.W. Molecular dynamics simulations of membrane permeability // Chem. Rev. 2019. V. 119. № 9. P. 5954–5997. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.8b00486
  2. A N.V.N., Jougnot D., Thanh L.D., et al. Predicting water flow in fully and partially saturated porous media: A new fractal-based permeability model // Hydrogeol. J. 2021. V. 29. P. 2017–2031. https://doi.org/10.1007/s10040-021-02364-6
  3. Yoshioka T., Kotaka K., Nakagawa K., et al. Molecular dynamics simulation study of polyamide membrane structures and RO/FO water permeation properties // Membranes. 2018. V. 8. № 4. P. 127. https://doi.org/10.3390/membranes8040127
  4. Gonçalves J.A., Batista R.J.C., Barbosa M.C. Water in nanoporous hexagonal boron nitride nanosheets: a first-principles study // Beilstein J. Nanotechnol. 2025. V. 16. P. 510–519. https://doi.org/10.3762/bjnano.16.39
  5. Kiran P.S., Indupuri S., Kumar K.V., et al. Fabrication of nanoporous multilayer graphene nanoplatelets membrane for water desalination // Desalination. 2024. V. 575. P. 117291. https://doi.org/10.1016/j.desal.2024.117291
  6. Tiwary S.K., Singh M., Chavan S.V., Karim A. Graphene oxide-based membranes for water desalination and purification // npj 2D Materials and Applications. 2024. V. 8. P. 27. https://doi.org/10.1038/s41699-024-00462-z
  7. Ali I., Zenab Hasan S., Garcia H., Danquah M.K., Imanova G. Recent advances in graphene-based nano-membranes for desalination // Chem. Eng. J. 2024. V. 483. P. 149108. https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.149108
  8. Kim Y., Cruz S.S., Lee K., et al. Remote epitaxy through graphene enables two-dimensional material-based layer transfer // Nature. 2017. V. 544. P. 340–343. https://doi.org/10.1038/nature22053
  9. Ji J., Kwak H.M., Yu J., et al. Understanding the 2D-material and substrate interaction during epitaxial growth towards successful remote epitaxy: a review // Nano Convergence. 2023. V. 10. P. 19. https://doi.org/10.1186/s40580-023-00368-4
  10. Wang X., Choi J., Yoo J., Hong Y.J. Unveiling the mechanism of remote epitaxy of crystalline semiconductors on 2D materials-coated substrates // Nano Convergence. 2023. V. 10. P. 40. https://doi.org/10.1186/s40580-023-00387-1
  11. Frenkel D., Smit B. Understanding molecular simulation: From algorithms to applications, 3rd ed. Academic. New York. 2023.
  12. Ackland G.J., Jones A.P. Applications of local crystal structure measures in experiment and simulation // Phys. Rev. B. 2006. V. 73. P. 054104. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.73.054104
  13. Stukowski A. Visualization and analysis of atomistic simulation data with OVITO – The open visualization tool // Modelling Simul. Mater. Sci. Eng. 2010. V. 18. P. 015012. https://doi.org/10.1088/0965-0393/18/1/015012
  14. Thompson A.P., Aktulga H.M., Berger R., et al. LAMMPS - A flexible simulation tool for particle-based materials modeling at the atomic, meso, and continuum scales // Computer Physics Communications. 2022. V. 271. P. 108171. https://doi.org/10.1016/j.cpc.2021.108171

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».