应用基团键贡献法计算烷烃和环烷烃的折光指数

根据分子中基团的特性和连接性,发展了一种直接根据分子结构信息计算烷烃和环烷烃折光指数的新方法－基团键贡献法,该方法既考虑分子中基团的特性,又考虑基团之间的连接性(化学键),同时具有基团贡献法和化学键贡献法的特点。应用基团键贡献法对950种烷烃和环烷烃折光指数的计算结果表明,计算值与实验值的一致性令人满意,平均误差0.11%,进一步对聚乙烯、聚丙烯和聚1-丁烯等聚合物的折光指数进行预测,也取得了令人满意的结果。     

计算烷烃沸点的新方法-基团键贡献法

根据分子中基团的特性和连接性,将基团贡献法和化学键贡献法结合在一起,发展了一种直接根据分子结构信息计算烷烃沸点的新方法-基团键贡献法,此方法同时具有基团贡献法和化学键贡献法的特点。对753种烷烃(C2～C100)的计算结果表明,沸点计算值与实验值的一致性令人满意,平均误差0.46%。     

计算环烷烃沸点的新方法——基团键贡献法

根据分子中基团的特性和连接性，发展了一种直接根据分子结构信息计算环烷 烃沸点的新方法——基团键贡献法，该方法既考虑分子中基团的特性，又考虑基团 之间的连接性（化学键），具有基团贡献法和化学键贡献法的特点。对256种环烷 烃沸点的计算结果表明，计算值与实验值的一致性令人满意，平均误差0.71。     

聚酰亚胺玻璃化转变温度预测:基团贡献加和法与未知基团赋值

基团贡献加和法(GAP)假设聚合物性质来自于重复单元中各次级基团的贡献, 因此可以通过计算基团贡献值的加和值预测聚合物性质. van Krevelen建立了基团贡献加和法, 计算了数十种聚合物的性质, 包括常用的溶解度参数、 熔点和玻璃化转变温度(T_g)等参数. 聚酰亚胺是由二酐和二胺缩合反应得到的一类高性能聚合物, 其中T_g是决定聚酰亚胺使用温度范围的关键性质. 因此准确预测聚酰亚胺的T_g有助于优化和筛选单体分子结构. 本文首先利用van Krevelen提供的普适性基团贡献值计算了74种聚酰亚胺的T_g, 发现计算值与实验值具有较好的相关性(R²=0.88, s=21 K), 但存在系统误差, 如二者线性拟合斜率为0.78, 远偏离1. 由于普适性贡献值来自于不同聚合物的数据迭代, 对聚酰亚胺体系适用性较差, 必须对基团贡献值进行校正. 本文系统性地提高了刚性基团的贡献值, 同时降低了柔性基团的贡献值. 利用校正后的基团贡献值重新计算了T_g, 其与实验值具有更好的相关性(R²=0.88, s=18 K)和一致性(线性拟合斜率为0.94). 进一步使用上述校正后的已知基团贡献值对未知的7种二酐基团和6种二酐或二胺中的子基团进行赋值. 训练组(82个聚酰亚胺)和测试组(35个聚酰亚胺)数据验证了这13个基团贡献值的可靠性. 本文建立的基团贡献值校正方法和对未知基团的赋值法也可以推广应用于其它芳杂环类聚合物.     

芳香族化合物生物降解性的QSBR研究

分别采用线性基团贡献法和人工神经网络法对芳香族化合物的生物降解最大去除率QTOD进行QSBR研究。得到不同基团对生物降解性的贡献顺序为 :C6H5>COOH >OH >CO >CH3 >C1 >NH2>NO2 。线性基团贡献法对于训练组和测试组的预测正确率分别为 86%和 80 % ,总的预测正确率达85 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 94%、80 %和 92 %。结果表明 ,线性基团贡献法和神经网络法的预测效果均很好 ,而神经网络法的预测更精确。     

应用拓扑方法计算烷烃的沸点

根据分子结构的特点 ,用距离矩阵表征分子中原子的连接性 ,用染色因子标识原子性质的差异 ,探讨了烷烃的沸点与分子结构之间的定量关系 ,据此发展了一种直接根据分子结构信息计算烷烃沸点的方法。对75 2种烷烃 (C1到C10 0 )的计算结果表明 ,沸点的预测值十分接近实验值 ,平均绝对误差 1.36K ,平均相对误差 0 .2 9% ,计算精度优于文献方法。     

碳氢化合物燃烧中间体Lennard-Jones系数的计算

在已有的基团贡献法公式的基础上,提出了一种新的基团贡献法公式,并通过拟合250种化合物(包括185种稳定化合物临界性质的实验值和65种自由基临界性质的计算值)的临界性质得到了40种基团的贡献值,并用于预测未知化合物的临界性质.选取了训练集以外的、有临界性质实验值的30种化合物作为独立测试集,用于验证所建模型对临界性质的预测能力,T_C和P_C平均绝对偏差分别为8.52%和16.83%.结果表明,预测结果和实验值相吻合,该模型可以用于大分子化合物及自由基的临界性质预测.根据临界性质与Lennard-Jones(L-J)系数的经验关系式,预测了碳氢化合物燃烧中间体的L-J系数,得到独立测试集46种碳氢化合物的L-J系数,与文献值接近,T_C和P_C的平均绝对偏差分别为9.88%和9.96%.比较了训练集中烷烃自由基·C_6H_(13)、烯烃自由基·C_5H_9和炔烃自由基·C_5H_7同分异构体的L-J系数,同时,将己烷自由基·C_6H_(13)与相似的邻近烷烃C_6H_(14)的L-J系数进行比较,发现同分异构体之间或相似化合物之间L-J系数有较大偏差.此外,对缺少L-J系数的114种常见碳氢化合物自由基进行了预测.这对于碳氢化合物的燃烧模拟及基元反应中压强相关的速率常数计算有重要意义.     

一种对大体系局部进行高精度量子化学计算的新方法

提出一种可以对大体系的局部区域进行高精度量子化学计算的新方法.将体系划分为活性区和环境区,采用比较粗略的算法获得大体系的密度矩阵,通过基组的变换将密度矩阵分解为对应于活性区与环境区的子矩阵的直和,活性区和环境区分别拥有整数个电子,成为相对独立的化学键饱和的子体系.然后冻结环境区密度矩阵,同时考虑环境区在活性区所产生势场的作用,对活性区进行高精度的量子化学计算.对一些分子进行计算,得到的电荷分布、键长、键断裂能、电离势与电负性等与对大体系整体进行高精度计算得到的结果相当一致,而计算量减少很多,表明提出的方法可行,并有应用价值.     

Benson基团加和法对气相色谱保留值规律的研究

应用Ｂｅｎｓｏｎ基团加和法，对脂肪醇、醛、酮和酯几类有机化合物的分子结构与气相色谱保留值间的关系进行了研究，对部分化合物气相色谱保留值的预测结果表明，这几类化合物的气相色谱保留值具有很好的基团加和性，预测值与实验值吻合很好。     

基于基团贡献法和分子动力学预测聚间苯二甲酰对苯二胺的玻璃化转变温度

采用基团贡献法(GC)和分子动力学法(MD)模拟了聚间苯二甲酰间苯二胺纤维(MPDI)和聚对苯二甲酰对苯二胺(PPTA)的玻璃化转变温度, 并与实验值进行了对比. 结果表明, 使用基团贡献法和分子动力学法测得的MPDI和PPTA的玻璃化转变温度与实验值接近, 说明基团贡献法和分子动力学法可以用来预测芳香族聚酰胺的玻璃化转变温度. 在此基础上, 采用GC和MD预测了聚间苯二甲酰对苯二胺(PPIA)的玻璃化转变温度. 在MD模拟中, 对密度、 比体积、 回转半径和非键相互作用随温度的变化规律进行了分析. 结果表明, 自由体积理论能较好地解释PPIA的玻璃化转变现象, 其中非键相互作用随温度的变化是玻璃化转变的本质原因. PPIA的玻璃化转变温度介于MPDI和PPTA之间, 有望成为综合性能介于两者之间的另一种高性能聚酰胺.     

Shape analysis of macromolecular electron densities

Macromolecular shape analysis, an important aspect of the interpretation and prediction of biochemical behavior, pharmaceutical drug action, and the properties of advanced materials, is a task of a high level of complexity, where both global shape features and detailed, local shape features are relevant. The methods developed for the study of shapes of small molecules, in terms of molecular isodensity contours (MIDCOs), are not ideally suited for large molecular systems. In particular, the shape analysis of ab initio quality macromolecular electron densities, obtained by the MEDLA (molecular electron density lego assembler) method, requires a new approach. In this contribution, the adaptation of the earlier shape group approach to the electron densities of large molecules, and two new techniques, the shape globe folding map and the self-avoiding MIDCO methods, will be described.     

含有氢键供体大环化合物的构筑及其功能研究进展

含有氢键供体基团构筑的大环化合物因其结构中具有可以提供氢键供体的N—H基团,可以为大环化合物的主客体化学提供额外的分子间作用力,在分子识别、自组装以及超分子催化等领域被广泛应用.综述了近十年基于(硫)脲键、酰胺键构筑的大环化合物的合成方法及其在分子识别中的最新研究进展.为今后此类大环化合物的合成及应用提供参考.     

A method for calculating the enthalpy of hydrophobic effect

A new method for calculating the enthalpy of hydrophobic effect for compounds incapable of specific interactions with water was suggested. The method is based on separating the enthalpy of hydration into the contributions from nonspecific hydration and hydrophobic effect. The contribution from nonspecific hydration was determined by a method described previously. The enthalpies of hydrophobic effect for inert gases, alkanes, aromatic hydrocarbons, and their derivatives were determined. It was found that the enthalpy of hydrophobic effect for inert gases and alkanes is negative and independent of the size of the molecule dissolved in water. For aromatic compounds, the enthalpy is positive; it increases with the molecular size.     

高位阻烷烃的C-C和C-H键的键离解能

本文使用ONIOM-G3B3的方法计算了一系列高位阻烷烃的C-C和C-H键离解能。研究还测定了它们的几何参数,如键长,键角,分子体积等,它们中的绝大多数分子目前还没有被合成。这些几何参数表征了位阻效应对键离解能产生的影响。研究确定了键离解能的迅速减小和分子体积的增大之间的一些关系。这些关系可以帮助使用理论方法预测很多高位阻化合物的合成。     

A group contribution method to estimate the densities of ionic liquids

Densities of ionic liquids at different temperature and pressure were collected from 84 references. The collection contains 7381 data points derived from 123 pure ionic liquids and 13 kinds of binary ionic liquids mixtures. In terms of the collected database, a group contribution method based on 51 groups was used to predict the densities of ionic liquids. In group partition, the effect of interaction among several substitutes on the same center was considered. The same structure in different substitutes may have different group values. According to the estimation of pure ionic liquids’ densities, the results show that the average relative error is 0.88% and the standard deviation (S) is 0.0181. Using the set of group values three pure ionic liquids densities were predicted, the average relative error is 0.27% and the S is 0.0048. For ionic liquid mixtures, they are thought considered as idea mixtures, so the group contribution method was used to estimate their densities and the average relative error is 1.22% with S is 0.0607. And the method can also be used to estimate the densities of MCl_x type ionic liquids which are produced by mixing an ionic liquid with a Cl^? anion and a kind of metal chloride.     

改进的分子连接性方法

通过用Mulliken键级来加权分子连接性指数中的点价,使分子轨道理论与分子连接性指数有机地结合起来,将分子连接性指数改进成为一种量子拓扑指数。对比发现,分子连接性指数的点价与Mulliken键级具有相近的物理意义,而Mulliken键级更具有独特的优越性。利用改进的分子连接性指数对几种具有代表性的烃类与其体积、疏水常数以及热力学性质进行了关联,得到了满意的结果。     

A Critical Evaluation of Bond Energy/ Group Contribution Methods of Calculating the Heat of Formation: Development of a New Generalized Scheme. Part I. Alkanes∗

Results of application of seven well-known bond energy/group contribution methods to the experimental data on heats of formation of 70 alkanes, including a few polymers, are reported. The earlier claims of accuracy of many of these schemes become untenable with the emergence of new data on nonanes and polymers, calling for more parameters to cope with the steric interaction energy in higher branched alkanes. A new general bond energy scheme is developed with low standard error of ±0.28 kcal/mole which is close to the experimental uncertainty. Heats of formation of some polyolefin structures are predicted for the experimental verification in the future. The energy terms of the new scheme are transferable to other non-hydrocarbon organic compounds for which a general scheme is under way.