Molecular Dynamics Simulation of Diisopropyl Ether Using Various Interatomic Potentials

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

A comparative assessment of the accuracy of determining the density and viscosity has been carried out for diisopropyl ether using the method of classical molecular dynamics using three potentials. The accuracy of determining the viscosity coefficients when using equilibrium and nonequilibrium calculation methods was also investigated.

Sobre autores

O. Kashurin

Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: kashurin.ov@phystech.edu
Dolgoprudny, Moscow oblast, Russia

N. Kondratyuk

Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University); Joint Institute for High Temperatures, Russian Academy of Sciences; National Research University Higher School of Economics

Email: kashurin.ov@phystech.edu
Moscow oblast, Russia; Moscow, Russia; Dolgoprudny; Moscow, Russia

A. Lankin

Joint Institute for High Temperatures, Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: kashurin.ov@phystech.edu
Moscow, Russia; Dolgoprudny, Moscow oblast, Russia

G. Norman

Joint Institute for High Temperatures, Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University); National Research University Higher School of Economics

Autor responsável pela correspondência
Email: kashurin.ov@phystech.edu
Moscow, Russia; Dolgoprudny, Moscow oblast, Russia

Bibliografia

  1. Campos Assuncao M., Cote G., Andre M. et al. // RSC Adv. 2017. № 7. P. 6922.
  2. Miran Milošević, Boelo Schuur, Andre B. De Haan // Chemical engineering transactions. 2011. V. 24. P. 733.
  3. Kristina Søborg Pedersen, Karin Michaelsen Nielsen, Jesper Fonslet et al. // Solvent Extraction and Ion Exchange. 2019. V. 37. № 5. P. 376.
  4. Piñeiro Á. // Fluid Phase Equilib. 2004. V. 216. P. 245.
  5. Kammerer K., Lichtenthaler R.N. // Thermochim. Acta. 1998. V. 310. P. 61.
  6. Xianyang Meng, Jiangtao Wu, Zhigang Liu // J. Chem. Eng. 2009. V. 54. № 9. P. 2353.
  7. Mohammed Rashid Ali, Noor Asma Fazli Abdul Samad // Physics and Chemistry of Liquids. 2021. V. 59. № 4. P. 1.
  8. Gui Liu, Zhongwei Zhao, Ahmad Ghahreman // Hydrometallurgy. 2019. V. 187. P. 81.
  9. Xue-Qiang Zhang, Qi Jin, Yi-Ling Nan et al. // Angew. Chem. Int. Ed. 2021. V. 60. P. 15503.
  10. Wei-Jing Chen, Chang-Xin Zhao, Bo-Quan Li et al. // Energy Environ. Mater. 2020. V. 3. P. 160.
  11. Manju Rani, Sanjeev Maken, So Jin Park // Korean J. Chem. Eng. 2019. V. 36. № 9. P. 1401.
  12. Гурина Д.Л., Антипова М.Л., Петренко В.Е. // Журн. физ. химии. 2011. Т. 85. № 5. С. 885.
  13. Антипова М.Л., Петренко В.Е. // Там же. 2013. Т. 87. № 7. С. 1196.
  14. Ланкин А.В., Норман Г.Э., Орехов М.А. // Там же. 2016. Т. 90. № 5. С. 710.
  15. Orekhov N., Kondratyuk N., Logunov M. et al. // Cryst. Growth Des. 2021. V. 21. № 4. P. 1984.
  16. Gupta A.K. // Mater. Today Proc. 2021. V. 44. P. 2380.
  17. Min Zhou, Ke Cheng, Guo-Zhu Jia // J. Mol. Liq. 2017. V. 230. P. 137.
  18. Раззоков Д., Исмаилова О.Б., Маматкулов Ш.И. и др. // Журн. физ. химии. 2014. Т. 88. № 9. С. 1339.
  19. Ewen J., Gattinoni C., Thakkar F. et al. // Materials. 2016. V. 9. № 8. P. 651.
  20. Glova A.D., Volgin I.V., Nazarychev V.M. et al. // RSC Adv. 2019. V. 9. № 66. P. 38834.
  21. Orekhov N., Ostroumova G., Stegailov V. // Carbon. 2020. V. 170. P. 606.
  22. Nazarychev V.M., Glova A.D., Volgin I.V. et al. // Int. J. Heat Mass Transf. 2021. V. 165. P. 120639.
  23. Ruochen Sun, Hui Qi, Pingan Liu et al. // J. Mol. Eng. Mat. 2020. V. 8. P. 2050001.
  24. Yasen Dai, Zhengrun Chen, Xingyi Liu et al. // Separation and Purification Technology. 2021. V. 279. P. 119717.
  25. Ponder J.W., Case D.A. // Adv. Prot. Chem. 2003. V. 66. P. 27.
  26. Jorgensen W.L., Maxwell D.S., Tirado-Rives J. // J. Am. Chem. Soc. 1996. V. 118. № 45. P. 11225.
  27. Vanommeslaeghe K., Hatcher E., Acharya C. et al. // J. Comput. Chem. 2010. V. 31. P. 671.
  28. Walker R.C., Crowley M.F., Case D.A. // J. Comput. Chem. 2008. V. 29. P. 1019.
  29. Wang J., Wang W., Kollman P.A. et al. // J. of Molecular Graphics and Modelling. 2006. V. 25.
  30. Wang J., Wolf R.M., Caldwell J. et al. // J. Comput. Chem., 2004. V. 25. P. 1157.
  31. Dodda L.S., Cabeza de Vaca I., Tirado-Rives J. et al. // Nucleic Acids Res. 2017. V. 45. № W1. P. W331.
  32. William J.L., Tirado-Rives J. // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2005. V. 102. № 19. P. 6665.
  33. Dodda L.S., Vilseck J.Z., Tirado-Rives J. et al. // J. Phys. Chem. B. 2017. V. 121. № 15. P. 3864.
  34. Jo S., Kim T., Iyer V.G. et al. // J. Comput. Chem. 2008. V. 29. P. 1859.
  35. Brooks B.R., Brooks C.L. III, MacKerell A.D. Jr. et al. // J. Comput. Chem. 2009. V. 30. P. 1545.
  36. Lee J., Cheng X., Swails J.M. et al. // J. Chem. Theory Comput. 2016. V. 12. P. 405.
  37. Lorentz H.A. // Ann. Phys. 1881. V. 248. P. 127.
  38. Berthelot D.C.R. // Seances Acad. Sci. 1889. V. 126. P. 1703.
  39. Good R.J., Hope C.J. // J. Chem. Phys. 1970. V. 53. P. 540.
  40. Good R.J., Hope C.J. // Ibid. 1971. V. 55. P. 111.
  41. Abraham M.J., Murtola T., Schulz R. et al. // SoftwareX. 2015. V. 1. P. 19.
  42. Bussia G., Donadio D., and Parrinello M. // J. Phys. Chem. 2007. V. 126.
  43. Berendsen H.J.C., Postma J.P.M., van Gunsteren W.F. et al. // J. Chem. Phys. 1984. V. 81. № 8. P. 3684.
  44. Sun H. // J. Phys. Chem. B. 1998. V. 102. № 38. P. 7338.
  45. Essmann U., Perera L., Berkowitz M. et al. // J. Chem. Phys. 1995. V. 103. P. 8577.
  46. Green M.S. // J. Chem. Phys. 1954. V. 22. № 3. P. 398.
  47. Kubo R. // J. Phys. Soc. Jpn. 1957. V. 12. № 6. P. 570.
  48. Hess B. // J. Chem. Phys. 2002. V. 116. P. 209.
  49. Xianyang Meng, Jiangtao Wu, Zhigang Liu // J. Chem. Eng. 2009. V. 54. P. 2353.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2.

Baixar (39KB)
Metadados
3.

Baixar (49KB)
Metadados
4.

Baixar (44KB)
Metadados
5.

Baixar (47KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © О.В. Кашурин, Н.Д. Кондратюк, А.В. Ланкин, Г.Э. Норман, 2023

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».