DFT Study of Potential Barriers and Trajectory of CO2 Adsorption/Desorption As Well As Dissociation on Clusters Simulating Fe (100), Fe (110), and Fe (111) Facets

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Density functional theory calculations (DFT) were performed to investigate the Fe-facet effect on the CO2 potential barrier as well as trajectory of CO2 adsorption. It was found that potential barrier of CO2 adsorption on Fe (111) is almost absent (~0.01 eV). At the same time, potential barriers of CO2 adsorption on Fe (100) and Fe (110) are 0.10 and 0.26 eV, correspondingly. The most stable configuration of CO2 adsorption on different Fe facets under consideration is CO2 adsorbed on Fe (111) with heat effect –1.16 eV, whereas adsorption energies of CO2 on Fe (100) and Fe (110) are –0.87 and –0.15 eV, correspondingly. Found values are in good agreement with literature data. Most energetically favorable trajectory of the CO2 adsorption passes through 2-fold adsorption site (located near two neighbor Fe atoms) in case of flat Fe facets (100) and (110). Unexpectable tend to spontaneous dissociation of CO2 molecule on desorption stage was found at distance ~2.66 Å above Fe (100) surface. Analysis of electron spin distributions allows one to conclude that dissociation is caused by excitation of CO2 molecule accompanied with rearrangement of the spin density of the both CO2 molecule and surface Fe (100) atoms rather than charge transfer. CO2 dissociation on adsorption stage on Fe (100) facet was not found as well as it was not observed over other Fe facets both on desorption and on adsorption stages.

作者简介

N. Tolkachev

Zelinsky Institute of Organic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: nick33@ioc.ac.ru
119991, Moscow, Russia

Ya. Pokusaeva

Zelinsky Institute of Organic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: nick33@ioc.ac.ru
119991, Moscow, Russia

V. Bogdan

Zelinsky Institute of Organic Chemistry, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: nick33@ioc.ac.ru
119991, Moscow, Russia

参考

  1. Wang W., Wang Sh., Ma X., Gong J. // Chem. Soc. Rev. 2011. V. 40. № 7. P. 3703.
  2. Yang H., Zhang Ch., Gao P. et al. // Catal. Sci. Technol. 2017. № 7. P. 4580.
  3. Wang W., Gong J. // Front. Chem. Sci. Eng. 2011. № 5. P. 2.
  4. Bogdan V.I., Pokusaeva Ya.A., Koklin A.E. et al. // Energy Technology. 2019. № 7. P. 1900174.
  5. Boreriboon N., Jiang X., Song Ch., Prasassarakich P. // Top. Catal. 2018. T. 61. P. 1551.
  6. Pokusaeva Ya.A., Koklin A.E., Lunin V.V., Bogdan V.I. // Mend. Comm. 2019. V. 29. P. 382.
  7. De Smit E., Cinquini F., Beale A.M. et al. // J. Am. Chem. Soc. 2010. V. 132. № 42. P. 14928.
  8. Solymosi F. // J. Molec. Catal. 1991. V. 65. P. 337.
  9. Freund H.-J., Roberts M.W. // Surf. Sci. Rep. 1996. V. 25. № 8. P. 225.
  10. Nassir M.H., Dwyer D.J. // J. Vac. Sci. Technol. A. 1993. V. 11. P. 2104.
  11. Heß G., Baumgartner C., Petkova A., Froitzheim H. // Surf. Sci. 2004. V. 572. P 355.
  12. Seyller T., Borgmann D., Wedler G. // Ibid. 1998. V. 400. P. 63.
  13. Meyer G., Reinhart E., Borgmann D., Wedler G. // Ibid. 1994. V. 320. P. 110.
  14. Glezakou V.-Al., Dang L.X. // J. Phys. Chem. C. 2009. V. 113. P. 3691.
  15. Wang H., Nie X., Chen Y. et al. // J. CO2 Util. 2018. V. 26. P. 160.
  16. Wang H., Nie X., Guo X., Song Ch. // J. CO2 Util. 2016. V. 15. P. 107.
  17. Kwawu C.R., Tia R., Adei E. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2017. V. 19. P. 19478.
  18. Jonsson H., Mills G., Jacobsen K.W. “Nudged elastic band method for finding minimum energy path of transitions.” in “Classical and Quantum Dynamics in Condensed Phase Simulations” Edition B / Eds. J. Berne, G. Ciccotti and D.F. Cooker. Singapore: World Scientific, 1998, P. 385.
  19. Liu X., Sun L., Deng W.-Q. // J. Phys. Chem. C. 2018. V. 122. P. 8306.
  20. Neese F. Wiley interdisciplinary Reviews − Computational Molecular Science. 2012. V. 2. № 1. P. 73.
  21. Weigend F., Ahlrichs R. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2005. V. 7. P. 3297.
  22. Rappoport D., Furche F. // J. Chem. Phys., 2010. V. 133. P. 134105.
  23. Weigend F. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2006. V. 8. P. 1057.
  24. Hellweg A., Hattig C., Hofener S., Klopper W. // Theor. Chem. Acc. 2007. V. 117. P. 587.
  25. Perdew J.P., Burke K., Ernzerhof M. // Phys. Rev. Lett. 1997. V. 78. P. 1396.
  26. https://www.open-mpi.org/software/ompi/v3.1
  27. Momma K., Izumi F. // J. Appl. Crystallogr. 2011. V. 44. P. 1272.
  28. http://www.jmol.org/
  29. Allouche A.R. // J. Comp. Chem. 2011. V. 32. № 1. P. 174.
  30. Li H.-J., Ho J.-J. // J. Phys. Chem. C. 2010. V. 114. P. 1194.
  31. Taifan W., Boily J.-F., Baltrusaitisa J. // Surf. Sci. Rep. 2016. V. 71. № 4. P. 595.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (1MB)
3.

下载 (151KB)
4.

下载 (135KB)
5.

下载 (196KB)
6.

下载 (934KB)

版权所有 © Н.Н. Толкачев, Я.А. Покусаева, В.И. Богдан, 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».