В ИОХ РАН проведено систематическое исследование стабильности металлорганических каркасных структур под действием электронного пучка

Металлорганические каркасные структуры (МОК) представляют собой важный класс пористых координационных полимеров, состоящих из ионов металлов, связанных между собой органическими молекулами – линкерами. МОК являются перспективными материалами для применения в электрохимии, фотохимии, катализе, а также в роли сорбентов газов, сенсоров и нанореакторов. Они также могут быть использованы для синтеза атомно-дисперсных катализаторов и пористых материалов методом пиролиза. Однако нестабильность МОК под действием электронного пучка значительно затрудняет исследование этих материалов с помощью электронной микроскопии — ключевого метода определения характеристик наноразмерных систем.

Ученые Лаборатории металлокомплексных и наноразмерных катализаторов ИОХ РАН провели систематическое исследование стабильности металлорганических каркасных структур различного состава и топологии при их анализе посредством просвечивающей электронной микроскопии. В результате было выявлено необычное динамическое поведение металлических наночастиц, образующихся в результате воздействия электронного пучка. Так, наночастицы железа оказались стабильными. В случае наночастиц меди наблюдалась мгновенная сублимация. Наночастицы никеля вращались вокруг своей оси. Образовавшиеся под действием электронного пучка наночастицы кобальта подобны жидкости и демонстрируют удивительное динамическое поведение: они меняют свою форму, движутся вдоль поверхности носителя, сливаются друг с другом и распадаются на несколько частиц. Для более глубокого понимания процессов, происходящих с наночастицами кобальта, был проведен анализ их динамики с помощью нейронной сети, который выявил корреляции между формой и размером наночастиц и характером их поведения.
 

Источник:

Kirill S. Erokhin, Evgeniy O. Pentsak, Vyacheslav R. Sorokin, Yury V. Agaev, Roman G. Zaytsev, Vera I. Isaeva, Valentine P. Ananikov Dynamic behavior of metal nanoparticles in MOF materials: analysis with electron microscopy and deep learning // Phys. Chem. Chem. Phys., 2023, 25, 21640–21648. DOI: 10.1039/d3cp02595k.