Quantum chemical modeling of supertetrahedral crystal structures containing C4 and X4 (X = B, Al, Ga) tetrahedra

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

Using quantum chemical calculations performed within the framework of electron density functional theory, the structural, mechanical, thermal, electrical and optical properties of three new mixed-type supertetrahedral structures based on the diamond crystal lattice were studied, in which pairs of neighboring carbon atoms are replaced by a pair of tetrahedra, one of which consists of four carbon atoms, and the second of four boron, aluminum or gallium atoms. The calculations have shown that all three crystalline structures should be structurally stable and have a low density, and the density of the aluminum-carbon structure should be even lower than the density of water (0.97 g/cm3). The boron-carbon structure should have the highest hardness (24 GPa), the hardness of the other two structures should be four times lower. All three crystal structures should be narrow-gap semiconductors with a band gap of 0.65–1.87 eV.

作者简介

I. Getmanskii

Southern Federal University

编辑信件的主要联系方式.
Email: ipoc-sfu@mail.ru

Research Institute of Physical and Organic Chemistry

俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

S. Zaitsev

Southern Federal University

Email: ipoc-sfu@mail.ru

Research Institute of Physical and Organic Chemistry

俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

V. Koval

Southern Federal University

Email: ipoc-sfu@mail.ru

Research Institute of Physical and Organic Chemistry

俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

R. Minyaev

Southern Federal University

Email: ipoc-sfu@mail.ru

Research Institute of Physical and Organic Chemistry

俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

参考

  1. Minkin V.I., Minyaev R.M. // Russ. Chem. Rev. 1982. V. 51. P. 332. https://doi.org/10.1070/RC1982v051n04ABEH002844
  2. Brown H.C. The Nonclassical Ion Problem. New York: Springer, 1977. 302 p. https://doi.org/10.1007/978-1-4613-4118-5
  3. Greenberg Α., Liebman J.F. Strained Organic Molecules. New York: Acad. Press, 1978. 406 p.
  4. Minyaev R.M., Getmanskii I.V., Minkin V.I. // Russ. J. Inorg. Chem. 2014. V. 59. P. 332. 406 p. https://doi.org/10.1134/S0036023614040123
  5. Minyaev R.M., Popov I.A., Koval V.V. et al. // Struct. Chem. 2015. V. 26. P. 223. https://doi.org/10.1007/s11224-014-0540-1
  6. Charkin O.P. // Russ. J. Inorg. Chem. 2019. V. 64. P. 615. https://doi.org/10.1134/S0036023619050048
  7. Klyukin I.N., Kolbunova A.V., Novikov A.S. et al. // Inorganics. 2023. V. 11. P. 201. https://doi.org/10.3390/inorganics11050201
  8. Zyubin A.S., Zyubina T.S., Dobrovol’skii Yu.A., Volokhov V.M. // Russ. J. Inorg. Chem. 2016. V. 61. P. 48. https://doi.org/10.1134/S0036023616010241
  9. Matveev E.Yu., Kubasov A.S., Nichugovskii A.I. et al. // Russ. J. Inorg. Chem. 2023. V. 68. P. 644. https://doi.org/10.1134/S0036023623600545
  10. Burdett J.K., Lee S. // J. Am. Chem. Soc. 1985. V. 107. P. 3063. https://dx.doi.org/10.1021/ja00297a011
  11. Johnston R.L., Hoffmann R. // J. Am. Chem. Soc. 1989. V. 111. P. 810. https://doi.org/10.1021/ja00185a004
  12. Minyaev R.M., Avakyan V.E. // Dokl. Chem. 2010. V. 434. P. 253. https://doi.org/10.1134/S0012500810100010
  13. Sheng X.-L., Yan Q.-B., Ye F. et al. // Phys. Rev. Lett. 2011. V. 106. P. 155703. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.106.155703
  14. Zhang J., Wang R., Zhu X. et al. // Nature Comm. 2017. V. 8. P. 683. https://doi.org/10.1038/s41467-017-00817-9
  15. Haunschild R., Frenking G. // Mol. Phys. 2009. V. 107. P. 911. http://dx.doi.org/10.1080/00268970802680505
  16. Getmanskii I.V., Minyaev R.M., Steglenko D.V. et al. // Angew. Chem. Int. Ed. 2017. V. 56. P. 10118. https://doi.org/10.1002/anie.201701225
  17. Getmanskii I.V., Koval V.V., Minayev R.M. et al. // J. Phys. Chem. C. 2017. V. 121. P. 22187. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jpcc.7b07565
  18. Getmanskii I.V., Koval V.V., Minyaev R.M. et al. // J. Comput. Chem. 2019. V. 40. P. 1861. https://doi.org/10.1002/jcc.25837
  19. Kresse G., Hafner J. // Phys. Rev. B: Condens. Matter Mater. Phys. 1993. V. 47. P. 558. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.47.558
  20. Kresse G., Hafner J. // Phys. Rev. B: Condens. Matter Mater. Phys. 1994. V. 49. P. 14251. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.49.14251
  21. Kresse G., Furthmüller J. // Phys. Rev. B: Condens. Matter Mater. Phys. 1996. V. 54. P. 11169. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.54.11169
  22. Kresse G., Furthmüller J. // Comput. Mater. Sci. 1996. V. 6. P. 15. https://doi.org/10.1016/0927-0256(96)00008-0
  23. Perdew J.P., Ruzsinszky A., Csonka G.I. et al. // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 100. P. 136406. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.100.136406
  24. Blöchl P.E. // Phys. Rev. B: Condens. Matter Mater. Phys. 1994. V. 50. P. 17953. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.50.17953
  25. Kresse G., Joubert D. // Phys. Rev. B: Condens. Matter Mater. Phys. 1999. V. 59. P. 1758. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.59.1758
  26. Monkhorst H.J., Pack J.D. // Phys. Rev. B: Condens. Matter Mater. Phys. 1976. V. 13. P. 5188. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.13.5188
  27. Togo A., Chaput L., Tadano T., Tanaka I. // J. Phys.: Condens. Matter. 2023. V. 35. P. 353001. http://dx.doi.org/10.1088/1361-648X/acd831
  28. Togo A. // J. Phys. Soc. Jpn. 2023. V. 92. № 012001. http://dx.doi.org/10.7566/JPSJ.92.012001
  29. Togo A., Chaput L., Tanaka I. // Phys. Rev. B. 2015. V. 91. № 094306. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.91.094306
  30. Hill R. // Proc. Phys. Soc. A. 1952. V. 65. P. 349. https://doi.org/10.1088/0370–1298/65/5/307
  31. Šimůnek A., Vackář J. // Phys. Rev. Lett. 2006. V. 96. P. 085501. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.96.085501
  32. Liu Z.Y., Guo X., He J. // Phys. Rev. Lett. 2007. V. 98. P. 109601. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.109601
  33. Šimůnek A., Vackář J. // Phys. Rev. Lett. 2007. V. 98. P. 109602. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.109602
  34. Šimůnek A., Vackář J. // Phys. Rev. B. 2007. V. 75. P. 172108. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.75.172108
  35. Frisch M.J. et al. Gaussian 16, Revision C.01 / Gaussian, Inc. Wallingford CT, 2019. https://gaussian.com
  36. Zubarev D.Yu., Boldyrev A.I. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2008. V. 10. P. 5207. https://doi.org/10.1039/B804083D
  37. Tkachenko N.V., Boldyrev A.I. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2019. V. 21. P. 9590. https://doi.org/10.1039/C9CP00379G
  38. Schaftenaar G., Noordik J.H. // J. Comput. Aided Mol. Des. 2000. V. 14. P. 123. https://doi.org/10.1023/A:1008193805436
  39. Schaftenaar G., Vlieg E., Vriend G. // J. Comput. Aided Mol. Des. 2017. V. 31. P. 789. https://doi.org/10.1007/s10822–017–0042–5
  40. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. // J. Mol. Graphics. 1996. V. 14. P. 33. https://doi.org/10.1016/0263–7855(96)00018–5
  41. POV-Ray 3.7.0 / Persistence of Vision Pty. Ltd. Williamstown, Victoria, Australia, 2013. https://www.povray.org
  42. Momma K., Izumi F. // J. Appl. Crystallogr. 2011. V. 44. P. 1272. https://doi.org/10.1107/S0021889811038970

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».