Thermodynamic Modeling of Condensed Phase Composition during Decomposition of Iron(III) Acetylacetonate

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Thermodynamic modeling of the composition of condensed phases formed during the decomposition of the volatile precursor Fe(acac)3, iron (III) acetylacetonate, depending on the conditions (temperature, total pressure, amount of added oxygen) was performed. Selection and processing of initial thermodynamic data for gaseous and crystalline Fe(acac)3 (enthalpy and entropy of formation, temperature dependences of heat capacity) and for its sublimation process have been carried out. It is shown that the introduction of a set of consistent data on the precursor does not affect the modeling results, i. e., the initial substance is thermodynamically unstable in equilibrium with the possible components of the gas phase and the complication of the calculation model is not reasonable. The obtained diagrams can be useful for optimization of processes of chemical gas-phase deposition of materials containing iron oxide or carbide phases.

About the authors

E. A. Richter

A. V. Nikolaev Institute of Inorganic Chemistry. A. V. Inorganic Chemistry Siberian Branch of RAS; Novosibirsk National Research State University

Email: e.rikhter@g.nsu.ru
630090, Novosibirsk, Russia; 630090, Novosibirsk, Russia

S. E. Varvarinskaya

A. V. Nikolaev Institute of Inorganic Chemistry. A. V. Inorganic Chemistry Siberian Branch of RAS; Novosibirsk National Research State University

630090, Novosibirsk, Russia; 630090, Novosibirsk, Russia

S. V. Sysoev

A. V. Nikolaev Institute of Inorganic Chemistry. A. V. Inorganic Chemistry Siberian Branch of RAS

630090, Novosibirsk, Russia

M. A. Bespyatov

A. V. Nikolaev Institute of Inorganic Chemistry. A. V. Inorganic Chemistry Siberian Branch of RAS

630090, Novosibirsk, Russia

E. S. Vikulova

A. V. Nikolaev Institute of Inorganic Chemistry. A. V. Inorganic Chemistry Siberian Branch of RAS

630090, Novosibirsk, Russia

N. V. Gelfond

A. V. Nikolaev Institute of Inorganic Chemistry. A. V. Inorganic Chemistry Siberian Branch of RAS

630090, Novosibirsk, Russia

References

  1. Lommelen R., Binnemans K. // ACS Omega. 2021. V.6. № 17. 6(17). P. 11355. https://doi.org/10.1021/acsomega.1c00340
  2. Alkhatib I.I.I., Bahamon D., Llovell F. et al. // J. Mol. Liq. 2020. V. 298. P. 112183. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2019.112183
  3. Xiang H., Connolly J. // J. Metamorph. Geol. 2022. V. 40. № 2. P. 243. https://doi.org/10.1111/jmg.12626
  4. Smeller L. // Biochim. Biophys. Acta. 2021 V. 1595 № 1—2. P. 11. http://dx.doi.org/10.1016/S0167-4838(01)00332-6
  5. Fischer F.D., Harrington M.J., Fratzl P. // New J. Phys. 2013. V. 15. № 065004. doi.org/10.1088/1367-2630/15/6/065004
  6. Успенская И.А. Воскова А.Л., Коваленко Н.А. и др. // Журн. физ. химии. 2019. № 10. С. 1445. doi.org/10.1134/S0044453719100327
  7. Dhar S., Kumar V., Choudhury T., Shivashankar S.A., Raghavan S. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2016. V. 18. P. 14918. doi.org/10.1039/c6cp01617k
  8. Викулова Е.С., Сысоев С.В., Сартакова А.В. и др. // Журн. неорган. химии. 2023. T. 68. № 2. C. 167. doi.org/10.31857/S0044457X22601560
  9. Sysoev S.V., Mareev A.V., Tsyrendorzhieva I.P. et al. // Russ. J. Gen. Chem. 2021. V. 91. № 10. P. 1511. doi.org/10.1134/S1070363221100054
  10. Dhar S., Varade A., Shivashankar S.A. // Bull. Mater. Sci. 2011. V. 34. P. 11. https://doi.org/10.1007/s12034-011-0026-3
  11. Pousaneh E., Korb M., Assim K. et al. // Inorg. Chim. Acta. 2019. V. 287. P. 1. https://doi.org/10.1016/j.ica.2018.11.029
  12. Warwick M.E.A., Kaunisto K., Barreca D. et al. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2015. V. 7. № 16. P. 8667. doi.org/10.1021/acsami.5b00919
  13. Jiang Ch., Mei-Ng Sh., Leung C.W., Peng, P.W.T. // J. Mater. Chem. C. 2017. V. 5. № 252. doi.org/10.1039/C6TC03918A
  14. Requies J., Güemez M.B., Perez Gil S. et al. // J. Mater. Sci. 2013. V. 48. P 4813. doi.org/10.1007/s10853-013-7377-7
  15. Fugii E., Torii H., Tomozawa A. et al. // Jpn. J. Appl. Phys. 1995. V. 34. № 4A. P. 1937. doi.org/10.1143/jjap.34.1937
  16. Levish A., Joshi S., Winterer M. // Appl. Energy Combust. Sci. 2023. V. 15. P. 100177. https://doi.org/10.1016/j.jaecs.2023.100177
  17. Kan D., Sugano S., Kosugi Y. et al. // Jpn. J. Appl. Phys. Part 1. 2019. V. 58. № 9. P. 095504. doi.org/10.7567/1347-4065/ab39d1
  18. Dhar S., Pallavi A., Shivashankar S.A. // J. Cryst. Growth. 2016. V. 442. P. 41. https://doi.org/10.1016/j.jcrysgro.2016.02.019
  19. Герасимов П.А., Герасимова А.И., Федотова Н.Е. и др. // Изв. ВУЗов. 1992. С. 38.
  20. Naumov V.N., Bespyatov M.A. // J. Chem. Thermodynamics. 2008. № 40. P. 885. doi.org/10.1016/j.jct.2019.06.013
  21. Zherikova K.V., Verevkin S.P. // RSC Adv. 2020. № 10. P. 38158. doi.org/10.1039/D0RA06880B
  22. Сысоев С.В., Ванина Н.С., Трубин С.В., и др. // Исследовано в России. 2001. № 23. С. 237.
  23. Zhilina M.N., Karyakin N.V., Maslova V.A. et. al. // Rus. J. Phys. Chem. 1987. V. 61. P. 1633.
  24. Беспятов М.А. Исследование термодинамических свойств бета-дикетонатов металлов методом низкотемпературной калориметрии: дис. канд. физ.-мат. наук. Новосибирск: ИНХ СО РАН, 2006. 130 c.
  25. Кузнецов Ф.А., Воронков М.Г., Борисов В.О. и др. // Интеграционные проекты СО РАН. Вып. 37. Н.: Изд-во СО РАН, 2013. 176 с.
  26. Киселева Н.Н. Компьютерное конструирование неорганических соединений: использование баз данных и методов искусственного интеллекта. М.: Наука, 2005. С. 13.
  27. Кузнецов Ф.А., Буждан Я.М., Коковин Г.А. // Изв. СО АН СССР. Сер. хим. наук. 1975. № 2. Вып. 1. С. 24.
  28. Гурвич Л.В., Вейц И.В., Медведев В.А. и др. Термодинамические свойства индивидуальных веществ. M.: Наука, 1978—1982. Т. 1—4.
  29. Федотова Н.Е., Морозова Н.Б., Игуменов И.К., и др. // Координац. химия. 1993. Т. 19. № 8. С. 622.
  30. Naumov V.N., Frolova G.I., Nogteva V.V. // Chem. Sustainable Dev. 2000. V. 8. P. 243.
  31. Kuzin T.M., Bespyatov M.A., Naumov V.N., et. al. // Thermochim. Acta. 2015. V. 602. P. 49. https://doi.org/10.1016/j.tca.2015.01.008
  32. Makarenko A.M., Trubin S.V., Zherikova K.V. // Coatings. 2023. № 13. P. 1458. https://doi.org/10.3390/coatings13081458
  33. Schnepp Z., Wimbush S.C., Antonietti M. et al. // Chem. Mater. 2010. V. 22. N. 18. P. 5340. doi.org/10.1021/cm101746z
  34. Li Y., Li Z., Ahsen A. et al. // ACS Catal. 2019. V. 9. № 2. P. 1264. https://doi.org/10.1021/acscatal.8b03684
  35. Dhara S., Rastogi A.C., Das B.K. // Bull. Mater. Sci. 1999. V. 17. № 4. P. 367. https://doi.org/10.1007/BF02745224
  36. Rastogi A.C. Dhara S., Das B.K. // J. Electrochem. Soc. 1995. V. 142. P. 3148. doi.org/10.1149/1.2048703
  37. Pallavi A., Shivashankar S.A. // RSC Adv. 2015. № 5. P. 59463. https://doi.org/10.1039/C5RA07472J

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».