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从理论到实践:利用COSMO-RS预测丙酮中的酸性pKa
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从理论到实践:利用COSMO-RS预测丙酮中的酸性pKa

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摘要:

酸的pKa是其强度的量度,是其反应性的关键因素。准确预测pKa值使我们能够了解不同酸的相对反应性,这在各种化学过程中很重要,如合成、催化和生物化学。它还可以指导具有所需性能的新材料的开发。让我们通过检查波鸿鲁尔大学和BIOVIA研究人员的联合研究结果来看看量子化学在评估这一基本特性方面的表现如何[1]。

 

引言:

离子液体(ILs)被称为室温或室温附近的熔盐,具有许多独特的物理和化学性质,如不挥发性、不可燃性、高热/化学稳定性、液体范围广等。利用COSMO-RS计算了不同IL/H2O混合物对EDS的萃取能力和选择性。以庚烷和甲苯为模型燃料组分,噻吩为代表硫化合物,对EDS系统进行了模拟。这些IL/h2mixture覆盖了广泛的水浓度和各种IL特性,因此可以建议水对不同IL的EDS性能的影响。随后,用具有代表性的IL[C4MIM][H2PO4]进行了实验,以验证COSMO-RS的预测。此外,结合IL的粘度、溶剂-溶质相互作用和COSMO-RS分析来解释水的作用。

 

选择的计算方法是COSMO-RS,也被称为真实溶剂的类导体筛选模型。它是一个强大的计算工具,广泛应用于各个行业。它能够预测和解释化合物在不同溶剂中的各种物理化学性质,使其成为许多行业的宝贵资产,例如化学工程,材料科学,制药,农化和风味香料行业。COSMO-RS可用于设计新产品,优化工艺,并确保符合环境法规。

 

探索pka与量子反应预测之间的联系:

pKa值与吉布斯离解自由能的变化之间存在线性自由能关系(LFER) (ΔGdiss)。这是因为pKa值是解离反应平衡常数的量度,而吉布斯自由能变化是表示平衡常数的另一种方式。

 

解离过程的吉布斯自由能变化(ΔGdiss)可以用密度泛函理论(DFT)和耦合簇理论(CC)等量子化学方法进行预测。这些方法提供了分子的电子结构和能量的详细描述,这对于准确的ΔGdiss预测至关重要。

 

量子化学方法可以通过模拟量子力学环境下的解离反应来计算解离过程的吉布斯自由能变化。这包括计算反应物、生成物和过渡态的能量。然后根据反应物和生成物之间的能量差计算吉布斯自由能变化。

 

密度泛函理论(DFT)是一种应用广泛且计算效率高的预测分子性质的方法。DFT已被成功地用于预测各种分子的ΔGdiss。使用量子化学方法的ΔGdiss预测的准确性可以通过使用更高层次的理论,如MP2或CCSD(T)来提高。然而,这些方法的计算成本更高,这限制了它们在小分子中的实际应用。一般来说,对于大多数有机酸和碱,DFT是预测ΔGdiss的好选择。

 

成就和里程碑:

来自波鸿鲁尔大学理论化学系和BIOVIA的科学家们确定了用于COSMO-RS理论的LFER参数[1]。

 

收集了溶剂丙酮中120种酸的实验参考数据。利用BIOVIA TURBOMOLE[2]、COSMOconf[3]和COSMOtherm[4]进行了ΔGdiss值的理论预测。

 

对于工作中考虑的有机酸,LFER拟合在COSMO-RS和DFT计算的ΔGdiss与每个化合物类别中的实验pKa值之间产生了非常好的线性相关性。

结论:

pKa值的准确预测使许多工业领域的研究人员的工作更容易。这种预测的应用现在已经扩展到溶剂丙酮中的酸。COSMO-RS预测丙酮中的酸性pKa值是理解化学反应性、设计药物、开发新材料、进行生化研究和进行高效计算分析的重要工具。本研究中建立的工作流程具有重要的前景,可以替代有机溶剂中极低酸解离常数的非琐碎且相对昂贵的实验测量。

文章详情:

https://blog.3ds.com/brands/biovia/from-theory-to-practice-harnessing-cosmo-rs-for-acid-pka-predictions-in-acetone/

 

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