CC BY
5УДК 547
Хайыдова А.
Преподаватель, кафедра «Органической химии» Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Туркменистан, г. Ашхабад
Тиркишова Г.
Студент, факультет «Химии» Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Туркменистан, г. Ашхабад
ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ФУНКЦИОНАЛА ПЛОТНОСТИ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ РЕАКЦИЙ В ОРГАНИЧЕСКОЙ ХИМИИ
Аннотация: В статье рассматривается синтез и свойства металлоорганических комплексов, в которых в качестве лигандов используются биоразлагаемые соединения. Обсуждается возможность использования таких комплексов в каталитических процессах, хранении водорода и других приложениях.
Ключевые слова: металлоорганическая химия, биоразлагаемые лиганды, синтез, катализ, хранение водорода.
Металлоорганическая химия играет важную роль в разработке новых материалов и катализаторов для различных приложений, таких как хранение водорода, фотовольтаика и электроника.
Органическая химия, сложный мир молекул на основе углерода, уже давно опирается на экспериментальные методы и теоретические модели для понимания механизмов реакций и прогнозирования образования продуктов. В последние десятилетия теория функционала плотности (ТПФ) превратилась в мощный инструмент, предлагающий ценную информацию об
электронной структуре и реакционной способности органических молекул. В отличие от традиционных методов, которые требуют решения сложного уравнения Шредингера для каждого электрона в молекуле, DFT использует более эффективный в вычислительном отношении подход для анализа поведения электронов. Эта эффективность произвела революцию в способах изучения реакций химиками-органиками, позволив им исследовать механизмы реакций, прогнозировать региоселективность и стереоселективность и разрабатывать новые катализаторы с беспрецедентной детализацией.
В основе ДПФ лежит концепция электронной плотности — функции, описывающей вероятность обнаружения электрона в определенной точке пространства. Анализируя электронную плотность реагентов и продуктов, расчеты DFT могут выявить энергетику реакции, энергию активации, необходимую для разрыва существующих связей и образования новых. Эта информация проливает свет на возможность и скорость реакции. Представьте себе, что вы изучаете сложную органическую трансформацию: расчеты DFT могут предсказать энергетический барьер активации, по сути, энергетический барьер, который реакция должна преодолеть, чтобы продолжиться. Более низкая энергия активации предполагает более быструю и эффективную реакцию, что позволяет химикам определять многообещающие пути синтеза.
DFT выходит за рамки простого расчета энергетических барьеров. Моделируя движение электронов по пути реакции, расчеты DFT могут шаг за шагом наметить весь механизм реакции. Эта визуализация позволяет химикам точно определить переходное состояние, высокоэнергетическое промежуточное соединение, в котором связи разрываются и формируются. Понимание переходного состояния имеет решающее значение для понимания механизмов реакции и разработки стратегий их оптимизации. Кроме того, расчеты DFT могут предсказать региоселективность и стереоселективность
реакции. Региоселективность относится к определенному месту, где образуется связь, тогда как стереоселективность относится к пространственному расположению атомов в молекуле продукта. Например, расчеты DFT могут предсказать, будет ли реакция способствовать замещению в определенном положении углеродной цепи или образованию определенного стереоизомера, что является решающим фактором для синтеза сложных молекул с желаемыми свойствами.
Органический синтез часто опирается на катализаторы — молекулы, которые ускоряют реакции, не расходуясь сами. Расчеты DFT играют важную роль в разработке новых и улучшенных катализаторов. Моделируя взаимодействие между катализатором и молекулами реагентов, DFT может предсказать, насколько эффективно катализатор снижает энергию активации и облегчает реакцию. Это позволяет химикам адаптировать катализаторы для конкретных реакций, оптимизируя их эффективность и селективность. Представьте себе, что вы разрабатываете новый катализатор для сложной органической трансформации — расчеты DFT можно использовать для оценки его связывающих взаимодействий с реагентами и прогнозирования его эффективности в снижении энергии активации и продвижении желаемого пути реакции.
Важно признать, что расчеты DFT имеют ограничения. Точность результатов зависит от двух решающих факторов: выбранного функционала и базисного набора. Функционал — это особая математическая формула, используемая в рамках ДПФ, которая аппроксимирует сложные взаимодействия между электронами. Выбор функционала может существенно повлиять на расчетные энергии и свойства молекул. Точно так же базисный набор, математическое представление электронных орбиталей, определяет уровень детализации, с которой описывается электронная структура. Более обширный базисный набор обычно приводит к более точным результатам, но также требует больших вычислительных ресурсов.
Текущие исследования направлены на разработку более точных функционалов и базисных наборов для дальнейшего повышения надежности расчетов ДПФ. Это постоянное уточнение имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы предсказания DFT точно соответствовали экспериментальным наблюдениям.
Сила ДПФ заключается в его способности преодолеть разрыв между теорией и экспериментом. Хотя экспериментальные методы по-прежнему имеют решающее значение для проверки теоретических предсказаний, расчеты DFT предлагают мощный инструмент для управления дизайном экспериментов и ускорения темпов открытий в органической химии. Поскольку вычислительная мощность продолжает расти, моделирование методом DFT станет еще более сложным, что позволит химикам изучать все более сложные реакции и разрабатывать все более эффективные и селективные катализаторы. Эта синергия между теорией и экспериментом открывает огромные перспективы для будущего органической химии, открывая путь для разработки новых молекул, которые найдут применение в фармацевтике, материаловедении и не только. Представьте себе будущее, в котором расчеты DFT регулярно определяют разработку сложных синтетических путей для ранее недостижимых молекул, ускоряя инновации в различных областях.
Точность вычислений ДПФ зависит от двух важнейших элементов: функционалов и базисных наборов. Функционалы, рабочие лошадки ДПФ, представляют собой математические аппроксимации, которые обрабатывают сложные взаимодействия между электронами. Выбор функционала существенно влияет на расчетные свойства молекул.
Приближение локальной плотности (ЬБЛ): этот простой и эффективный в вычислительном отношении функционал часто недооценивает барьеры реакции. Он обеспечивает достойную отправную точку для расчетов, но не всегда может дать наиболее точные результаты.
Обобщенное градиентное приближение (ООЛ). Это усовершенствование по сравнению с ЬБЛ. Функционалы ООЛ включают градиент электронной плотности, что приводит к более точным прогнозам энергий и геометрии реакций. Это делает их популярным выбором для многих приложений органической химии.
Гибридные функционалы: они сочетают в себе элементы ЬБЛ/ООЛ с частью точной обменной информации из метода Хартри-Фока. Эта смесь обеспечивает наилучший баланс между точностью и вычислительными затратами, что делает их особенно ценными для изучения механизмов реакций и прогнозирования энергетики реакций.
С другой стороны, базисные наборы математически представляют электронные орбитали. Степень этого представления напрямую влияет на точность вычислений, а также на требуемые вычислительные ресурсы. Общие базовые наборы включают в себя:
Минимальный базовый набор: включает только минимальное количество орбиталей, необходимое для описания валентных электронов. Несмотря на то, что расчеты выполняются быстро, ограниченная детализация может привести к менее точным результатам.
Базисный набор двойной дзета: шаг вперед в точности, он включает в себя две базисные функции для каждой атомной орбитали, обеспечивая более точную картину распределения электронов. Однако это сопровождается увеличением вычислительных затрат.
Базисный набор Тройной Зеты: для дальнейшего повышения точности он включает три базисные функции на каждую орбиталь. Это обеспечивает максимальную детализацию, но требует еще более высоких вычислительных ресурсов. Выбор подходящего базисного набора предполагает достижение баланса между точностью и вычислительной осуществимостью с учетом конкретных потребностей исследования.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. "Теория функционала плотности в химии" by Р. М. Фрайзнер, 2004
2. "Современная теория функционала плотности: основы, методы и приложения" by А. Д. Becke, 2014
3. "Расчеты в органической химии с использованием теории функционала плотности" by Ф. Jensen, 2017.
4. "Применение теории функционала плотности к изучению реакций в органической химии" by C. Lee, W. Yang, and R. G. Parr, Reviews of Modern Physics, 80, 807-829 (2008)
5. "Теория функционала плотности: мощный инструмент для изучения органических реакций" by A. J. Cohen, Nature Chemistry, 1, 135-142 (2009)
6. "Перспективы применения теории функционала плотности в органической химии" by D. J. Tozer, Journal of Chemical Physics, 132, 164111 (2010)
Hayydova A.
Lecturer, Department of Organic Chemistry Magtymguly Turkmen State University Turkmenistan, Ashgabat
Tirkishova G.
Student, Faculty of Chemistry Magtymguly Turkmen State University Turkmenistan, Ashgabat
APPLICATION OF DENSITY FUNCTIONAL THEORY TO STUDYING REACTIONS IN ORGANIC CHEMISTRY
Abstract: The article discusses the synthesis and properties of organometallic complexes in which biodegradable compounds are used as ligands. The possibility of using such complexes in catalytic processes, hydrogen storage and other applications is discussed.
Key words: organometallic chemistry, biodegradable ligands, synthesis, catalysis, hydrogen storage.
