Estimation of Polyelectrolyte Ionic Conductivity Using Molecular Dynamics Method

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

This paper describes the procedure of developing a protocol for theoretical evaluation of the ionic conductivity of two polyelectrolyte systems consisting of oligomers simulating the lithium form of the Nafion-115 membrane plasticized in one case with dimethyl sulfoxide and in the other case with propylene carbonate. Model systems for theoretical calculations were constructed according to the values of the degree of swelling of the membrane in the mentioned solvents determined experimentally. The protocol for molecular dynamic simulations was selected taking into account the peculiarities of the structure and physicochemical properties of the components of the investigated systems. The analysis of molecular dynamic simulations trajectories included the evaluation of radial distribution functions and self-diffusion coefficients. The author’s code written in the Python language was used to calculate ionic conductivity. The results of the theoretical calculations are in agreement with the experimental data. The modeling approach proposed in this work can be used for relatively fast estimation of ionic conductivity in similar electrolyte systems in a close temperature range up to the phase transition boundary.

Full Text

Restricted Access

About the authors

P. M. Osherov

Institute of Intelligent Cybernetic Systems, National Research Nuclear University „MEPhI“

Email: liza@icp.ac.ru
Russian Federation, Kashirskoye sh., 31, Moscow, 115409

E. Yu. Evshchik

Federal Research Center for Problems of Chemical Physics and Medical Chemistry, Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology

Author for correspondence.
Email: liza@icp.ac.ru
Russian Federation, 1, Ak. Semyonov Avenue, 1, Chernogolovka, Moscow Region, 142432; Institutskiy per., 9., Dolgoprudny, Moscow region, 141701

A. V. Shikhovtseva

Federal Research Center for Problems of Chemical Physics and Medical Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: liza@icp.ac.ru
Russian Federation, 1, Ak. Semyonov Avenue, 1, Chernogolovka, Moscow Region, 142432

R. Z. Faizullin

Energy Technology Center, Skolkovo Institute of Science and Technology, territory of Skolkovo Innovation Center

Email: liza@icp.ac.ru
Russian Federation, 30 Bolshoi Blvd. 1, Moscow, 121205

E. M. Khamitov

Ufa Institute of Chemistry, Ural Federal Research Center of RAS

Email: liza@icp.ac.ru
Russian Federation, 71, Oktyabrya Ave., Ufa, Republic of Bashkortostan, 450054

S. S. Borisevich

Federal Research Center for Problems of Chemical Physics and Medical Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: liza@icp.ac.ru
Russian Federation, 1, Ak. Semyonov Avenue, 1, Chernogolovka, Moscow Region, 142432

References

  1. Yoo H.D., Markevich E., Salitra G., Sharon D., Aurbach D. // Mater. Today. 2014. V. 17. P. 110. doi: 10.1016/j.mattod.2014.02.014
  2. Ding Y., Cano Z.P., Yu A., Lu J., Chen Z. // Electrochem. Energy Rev. 2019. V. 2. P. 1. doi: 10.1007/s41918-018-0022-z
  3. Yoon J.H., Cho W.-J., Kang T.H., Lee M., Yi G.-R. // Macromol. Res. 2021. V. 29. P. 509. doi: 10.1007/s13233-021-9073-9
  4. Kinlen P.J., Heider J.E., Hubbard D.E. // Sensors Actuators B Chem. 1994. V. 22. P. 13. doi: 10.1016/0925-4005(94)01254-7
  5. Luo Q., Zhang H., Chen J., Qian P., Zhai Y. // J. Memb. Sci. 2008. V. 311. P. 98. doi: 10.1016/j.memsci.2007.11.055
  6. Xi J., Wu Z., Qiu X., Chen L. // J. Power Sources. 2007. V. 166. P. 531. doi: 10.1016/j.jpowsour.2007.01.069
  7. Kusoglu A., Weber A.Z. // Chem. Rev. 2017. V. 117. P. 987. doi: 10.1021/acs.chemrev.6b00159
  8. Sanginov E.A., Borisevich S.S., Kayumov R.R., Istomina A.S., Evshchik E.Y., Reznitskikh O.G., Yaroslavtseva T.V., Melnikova T.I., Dobrovolsky Y.A., Bushkova O.V. // Electrochim. Acta. 2021. V. 373. P. 137914. doi: 10.1016/j.electacta.2021.137914
  9. Yang L., Zeng J., Ding B., Xu C., Lee J.Y. // Adv. Mater. Interfaces. 2016. V. 3. P. 1600660. doi: 10.1002/admi.201600660
  10. Sanginov E.A., Evshchik E.Y., Kayumov R.R., Dobrovol’skii Y.A. // Russ. J. Electrochem. 2015. V. 51. P. 986. doi: 10.1134/S1023193515100122
  11. Sanginov E.A., Kayumov R.R., Shmygleva L.V., Lesnichaya V.A., Karelin A.I., Dobrovolsky Y.A. // Solid State Ionics. 2017. V. 300. P. 26. doi: 10.1016/j.ssi.2016.11.017
  12. Doyle M., Lewittes M.E., Roelofs M.G., Perusich S.A., Lowrey R.E. // J. Memb. Sci. 2001. V. 184. P. 257. doi: 10.1016/S0376-7388(00)00642-6
  13. Cui S., Liu J., Selvan M.E., Keffer D.J., Edwards B.J., Steele W.V. // J. Phys. Chem. B. 2007. V. 111. P. 2208. doi: 10.1021/jp066388n
  14. Zhou X., Chen Z., Delgado F., Brenner D., Srivastava R. // J. Electrochem. Soc. 2007. V. 154. P. B82. doi: 10.1149/1.2388735
  15. Vishnyakov A., Neimark A.V. // J. Phys. Chem. B. 2001. V. 105. P. 9586. doi: 10.1021/jp0102567
  16. Ohkubo T., Kidena K., Takimoto N., Ohira A. // J. Mol. Model. 2011. V. 17. P. 739. doi: 10.1007/s00894-010-0767-8
  17. Ohkubo T., Kidena K., Takimoto N., Ohira A. // J. Mol. Model. 2012. V. 18. P. 533. doi: 10.1007/s00894-011-1091-7
  18. Sun H., Yu M., Li Z., Almheiri S. // J. Chem. 2015. V. 2015. P. 169680. doi: 10.1155/2015/169680
  19. Jang S.S., Molinero V., Çaǧın T., Goddard W.A. // J. Phys. Chem. B. 2004. V. 108. P. 3149. doi: 10.1021/jp036842c
  20. Tse Y.-L.S., Herring A.M., Kim K., Voth G.A. // J. Phys. Chem. C. 2013. V. 117. P. 8079. doi: 10.1021/jp400693g
  21. Burlatsky S., Darling R.M., Novikov D., Atrazhev V.V., Sultanov V.I., Astakhova T.Y., Su L., Brushett F. // J. Electrochem. Soc. 2016. V. 163. P. A2232. doi: 10.1149/2.0461610jes
  22. Fong K.D., Self J., Diederichsen K.M., Wood B.M., McCloskey B.D., Persson K.A. // ACS Cent. Sci. 2019. V. 5. P. 1250. doi: 10.1021/acscentsci.9b00406
  23. Fong K.D., Self J., McCloskey B.D., Persson K.A. // Macromolecules. 2021. V. 54. P. 2575. doi: 10.1021/acs.macromol.0c02545
  24. Schrödinger Release 2021-2: Maestro, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021.
  25. Kayumov R.R., Shmygleva L.V., Evshchik E.Y., Sanginov E.A., Popov N.A., Bushkova O.V., Dobrovolsky Y.A. // Russ. J. Electrochem. 2021. V. 57. P. 911. doi: 10.1134/S1023193521060045
  26. Banks J.L., Beard H.S., Cao Y., Cho A.E., Damm W., Farid R., Felts A.K., Halgren T.A., Mainz D.T., Maple J.R., Murphy R., Philipp D.M., Repasky M.P., Zhang L.Y., Berne B.J., Friesner R.A., Gallicchio E., Levy R.M. // J. Comput. Chem. 2005. V. 26. P. 1752. doi: 10.1002/jcc.20292
  27. Leontyev I., Stuchebrukhov A. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2011. V. 13. P. 2613. doi: 10.1039/c0cp01971b
  28. Blazquez S., Abascal J.L.F., Lagerweij J., Habibi P., Dey P., Vlugt T.J.H., Moultos O.A., Vega C. // J. Chem. Theory Comput. 2023. V. 19. P. 5380. doi: 10.1021/acs.jctc.3c00562 DOI K., Chikasako Y., Kawano S. // Fluid Dyn. Mater. Process. 2015. V. 11. doi: 10.3970/fdmp.2015.011.001
  29. Brandell D. // Polymer Electrolytes. Molecular dynamics simulations of Li ion and H-conduction in polymer electrolytes. Elsevier, 2010. P. 314–339. doi: 10.1533/9781845699772.1.314
  30. Raabe G. // Molecular Simulation Studies on Thermophysical Properties: With Application to Working Fluids. Maginn E., ed. Springer Singapore. Singapore, 2017.
  31. Shim Y. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2018. V. 20. P. 28649. doi: 10.1039/c8cp05190a
  32. Rapaport D.C. // The Art of Molecular Dynamics Simulation. Cambridge University Press, 2004. doi: 10.1017/CBO9780511816581
  33. Maginn E.J., Messerly R.A., Carlson D.J., Roe D.R., Elliot J.R. // Living J. Comput. Mol. Sci. 2018. V. 1. P. 6324 doi: 10.33011/livecoms.1.1.6324
  34. Liu H., Maginn E. // J. Chem. Phys. 2011. V. 135. P. 124507
  35. doi: 10.1063/1.3643124
  36. Kumar G., Kartha T.R., Mallik B.S. // J. Phys. Chem. C. 2018. V. 122. P. 26315. doi: 10.1021/acs.jpcc.8b06581
  37. Sarangi S.S., Zhao W., Müller-Plathe F., Balasubramanian S. // ChemPhysChem. 2010. V. 11. P. 2001. doi: 10.1002/cphc.201000111
  38. France-Lanord A., Grossman J.C. // Phys. Rev. Lett. 2019. V. 122. P. 136001. doi: 10.1103/PhysRevLett.122.136001
  39. Del Pópolo M.G., Voth G.A. // J. Phys. Chem. B. 2004. V. 108. P. 1744. doi: 10.1021/jp0364699
  40. Kowsari M.H., Alavi S., Najafi B., Gholizadeh K., Dehghanpisheh E., Ranjbar F. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2011. V. 13. P. 8826. doi: 10.1039/c0cp02581j https://github.com/OsherovPM/msd_E_for_ionic_conductivity
  41. Gebremichael Y., Schrøder T.B., Starr F.W., Glotzer S.C. // Phys. Rev. E. 2001. V. 64. P. 051503. doi: 10.1103/PhysRevE.64.051503

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Additional materials
Download (899KB)
Indexing metadata
3. Рис. 1. Протокол молекулярно-динамических симуляций. T* – целевые температуры расчета равные 273, 294 (или 293), 313, 333 К. Все остальные настраиваемые параметры были оставлены по умолчанию.

Download (670KB)
Indexing metadata
4. Fig. 2. Protocol for evaluating self-diffusion coefficients and ionic conductivity values.

Download (269KB)
Indexing metadata
5. Fig. 3. Radial distribution functions gij(r) (left axis) and coordination number nij(r) (right axis) for the Li-Nafion-DMSO (a, b, c) and Li-Nafion-PC (g, d, e) systems: between lithium cations and oxygen atoms from sulfonate groups (a, d), between lithium cations and oxygen atoms from DMSO molecules (b) or carbonyl oxygen atoms from PC molecules (d), between lithium cations (c, e).

Download (871KB)
Indexing metadata
6. Fig. 4. Values ​​of ionic conductivity of Li-Nafion-DMSO and Li-Nafion-PC systems depending on temperature, estimated by molecular modeling methods (expressions (7) and (8), (9)) and obtained using experiments conducted in this work and in the study [10].

Download (286KB)
Indexing metadata
7. Oligomeric chains Nafion

Download (49KB)
Indexing metadata
8. Solvent

Download (22KB)
Indexing metadata

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».