Ориентационная изомерия в кластерах воды (h2o)n = 2–5, соответствующих полному набору ориентированных графов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе квантовохимического расчета методом X3LYP/6-311++G(2d, 2p) для ориентационных изомеров кластеров воды (H2O)n = 2–5, соответствующих полному набору ориентированных графов с числом вершин от 2 до 5, определены термодинамические функции и концентрации кластеров в газовой фазе. Установлено, что для правильной оценки газофазных концентраций необходимо учитывать явление ориентационной изомерии кластеров воды. Для полного набора ориентационных изомеров концентрация кластеров воды в газовой фазе в насыщенном паре при стандартных условиях оказывается на 1–2 порядка выше концентраций, рассчитанных лишь для самых низкоэнергетических структур.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. А. Широкова

Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Автор, ответственный за переписку.
Email: ekashirokova@gmail.com
Россия, Нижний Новгород

С. К. Игнатов

Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: ekashirokova@gmail.com
Россия, Нижний Новгород

Список литературы

  1. Ларин И.К. // Хим. физика. 2022. Т. 41. № 5. С. 37; doi: 10.31857/S0207401X22050089
  2. Голяк И.С., Анфимов Д.Р., Винтайкин И.Б. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 4. С. 3; doi: 10.31857/S0207401X23040088
  3. Голубков Г.В., Берлин А.А., Дьяков Ю.А. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 10. С. 64; doi: 10.31857/S0207401X23100072
  4. Vaida V. // J. Chem. Phys. 2011. V. 135. № 2. P. 020901; doi: 10.1063/1.3608919
  5. Anglada J.M., Hoffman G.J., Slipchenko L.V. et al. // J. Phys. Chem. A. 2013. V. 117. № 40. P. 10381; doi: 10.1021/jp407282c
  6. Frederiks N.C., Hariharan A., Johnson C.J. // Annu. Rev. Phys. Chem. 2023. V. 74. № 1. P. 99; doi: 10.1146/annurev-physchem-062322-041503
  7. Ignatov S.K., Sennikov P.G., Razuvaev A.G. et al. // J. Phys. Chem. A. 2003. V. 107. № 41. P. 8705; doi: 10.1021/jp034618h
  8. Ignatov S.K., Sennikov P.G., Razuvaev A.G. et al. // J. Phys. Chem. A. 2004. V. 108. № 16. P. 3642; doi: 10.1021/jp038041f
  9. Morokuma K., Muguruma C. // J. Amer. Chem. Soc. 1994. V. 116. № 22. P. 10316; doi: 10.1021/ja00101a068
  10. Vincent M.A., Palmer I.J., Hillier I.H. et al. // J. Am. Chem. Soc. 1998. V. 120. № 14. P. 3431; doi: 10.1021/ja973640j
  11. Okumoto S., Fujita N., Yamabe S. // J. Phys. Chem. A. 1998. V. 102. № 22. P. 3991; doi: 10.1021/jp980705b
  12. Bernal J.D., Fowler R.H. // J. Chem. Phys. 1933. V. 1. № 8. P. 515; doi: 10.1063/1.1749327
  13. Jordan K.D., Sen K. // Chemical Modelling. V.13. Cambridge: Royal Society of Chemistry, 2016. P. 105; doi: 10.1039/9781782626862-00105
  14. Gadre S.R., Yeole S.D., Sahu N. // Chem. Rev. 2014. V. 114. № 24. P. 12132; doi: 10.1021/cr4006632
  15. Xantheas S.S. // J. Chem. Phys. 1995. V. 102. № 11. P. 4505; doi: 10.1063/1.469499
  16. Dunn M.E., Pokon E.K., Shields G.C. // Intern. J. Quantum Chem. 2004. V. 100. № 6. P. 1065; doi: 10.1002/qua.20251
  17. Dunn M.E., Pokon E.K., Shields G.C. // J. Amer. Chem. Soc. 2004. V. 126. № 8. P. 2647; doi: 10.1021/ja038928p
  18. Temelso B., Archer K.A., Shields G.C. // J. Phys. Chem. A. 2011. V. 115. № 43. P. 12034; doi: 10.1021/jp2069489
  19. Bates D.M., Tschumper G.S. // J. Phys. Chem. A. 2009. V. 113. № 15. P. 3555; doi: 10.1021/jp8105919
  20. Галашев А.Е., Рахманова О.Р., Чуканов В.Н. // Хим. физика. 2005. Т. 24. № 3. C. 90.
  21. Новрузова О.А., Новрузов А.Н., Рахманова О.Р. и др. // Хим. физика. 2007. Т. 26. № 7. C. 74.
  22. Галашев А.Е. // Хим. физика. 2013. Т. 32. № 7. C. 86; doi: 10.7868/S0207401X1305004X
  23. Галашев А.Е. // Хим. физика. 2014. Т. 33. № 11. C. 32; doi: 10.7868/S0207401X14110041
  24. Дроздов С.В., Востриков А.А. // Письма в ЖТФ. 2000. Т. 26. № 11. С. 90.
  25. Белега Е.Д., Татаренко К.А., Трубников Д.Н. и др. // Хим. физика. 2009. Т. 28. № 5. C. 79.
  26. Babin V., Paesani F. // Chem. Phys. Lett. 2013. V. 580. P. 1; doi: 10.1016/j.cplett.2013.06.041
  27. Wang Y., Babin V., Bowman J.M. et al. // J. Amer. Chem. Soc. 2012. V. 134. № 27. P. 11116; doi: 10.1021/ja304528m
  28. Tissandier M.D., Singer S.J., Coe J.V. // J. Phys. Chem. A. 2000. V. 104. № 4. P. 752; doi: 10.1021/jp992711t
  29. Mallory J.D., Mandelshtam V.A. // J. Chem. Phys. 2016. V. 145. № 6. P. 064308; doi: 10.1063/1.4960610
  30. Brown S.E., Götz A.W., Cheng X. et al. // J. Amer. Chem. Soc. 2017. V. 139. № 20. P. 7082; doi: 10.1021/jacs.7b03143
  31. Ignatov S.K., Razuvaev A.G., Sennikov P.G. et al. // J. Mol. Struct.: THEOCHEM. 2009. V. 908. № 1–3. P. 47; doi: 10.1016/j.theochem.2009.05.003
  32. Дьяков Ю.А., Адамсон С.О., Ванг П.К. и др. // Хим. физика 2022. Т. 41. № 6. С. 85; doi: 10.31857/S0207401X22060036.
  33. Shirokova E.A., Razuvaev A.G., Mayorov A.V. et al. // J. Clust. Sci. 2023. V. 34. № 4. P. 2029; doi: 10.1007/s10876-022-02365-9
  34. Brinkmann G. // J. Math. Chem. 2009. V. 46. № 4. P. 1112; doi: 10.1007/s10910-008-9496-y
  35. Kuo J.-L., Coe J.V., Singer S.J. et al. // J. Chem. Phys. 2001. V. 114. № 6. P. 2527; doi: 10.1063/1.1336804
  36. Miyake T., Aida M. // Chem. Phys. Lett. 2002. V. 363. № 1–2. P. 106; doi: 10.1016/S0009-2614(02)01150-8
  37. McKay B. Combinatorial data; https://users.cecs.anu.edu.au/~bdm/data/graphs.html
  38. Ignatov S.K., Razuvaev A.G., Masunov A.E. // Book of Abstracts ”16-th V. A. Fock meeting on Quantum, Theoretical and Computational Chemistry”. Sochi, Russia, 2018. P. 10.
  39. Liu D.C., Nocedal J. // Mathemat. Programming. 1989. V. 45. № 1–3. P. 503; doi: 10.1007/bf01589116
  40. McKay B.D., Piperno A. // J. Symb. Comput. 2014. V. 60. P. 94; doi: 10.1016/j.jsc.2013.09.003
  41. Frisch M.J., Trucks G.W., Schlegel H.B., Scuseria G.E., Robb M.A., Cheeseman J.R., Montgomery J.A., Jr., Vreven T., Kudin K.N., Burant J.C., Millam J.M., Iyengar S.S., Tomasi J., Barone V., Mennucci B., Cossi M., Scalmani G., Rega N., Petersson G.A., Nakatsuji H., Hada M., Ehara M., Toyota K., Fukuda R., Hasegawa J., Ishida M., Nakajima T., Honda Y., Kitao O., Nakai H., Klene M., Li X., Knox J.E., Hratchian H.P., J. B. Cross, Bakken V., Adamo C., Jaramillo J., Gomperts R., Stratmann R. E., Yazyev O., Austin A. J., Cammi R., Pomelli C., Ochterski J. W., Ayala P. Y., Morokuma K., Voth G. A., Salvador P., Dannenberg J. J., Zakrzewski V. G., Dapprich S., Daniels A. D., Strain M. C., Farkas O., Malick D. K., Rabuck A. D., Raghavachari K., Foresman J. B., Ortiz J. V., Cui Q., Baboul A. G., Clifford S., Cioslowski J., Stefanov B. B., Liu G., Liashenko A., Piskorz P., Komaromi I., Martin R. L., Fox D. J., Keith T., Al-Laham M. A., Peng C. Y., Nanayakkara A., Challacombe M., Gill P. M. W., Johnson B., Chen W., Wong M. W., Gonzalez C. and Pople J.A., Gaussian 03. Rev. D.01 Wallingford, CT: Gaussian Inc., 2004.
  42. Chemcraft – graphical software for visualization of quantum chemistry computations; https://www.chemcraftprog.com
  43. Ignatov S.K. Moltran v.2.5 – Program for molecular visualization and thermodynamic calculations. University of Nizhny Novgorod, 2004; http://www.qchem.unn.ru/moltran
  44. DeVoe.H. Thermodynamics and Chemistry. Second Edition. 2019; https://www2.chem.umd.edu/thermobook/v10-screen.pdf
  45. Kirov M.V., Fanourgakis G.S., Xantheas S.S. // Chem. Phys. Lett. 2008. V. 461. № 4–6. P. 180; doi: 10.1016/j.cplett.2008.04.079
  46. Gudkovskikh S.V., Kirov M.V. // Chem. Phys. 2023. V. 572. P. 111947; doi: 10.1016/j.chemphys.2023.111947
  47. Xantheas S.S. // Chem. Phys. 2000. V. 258. № 2–3. P. 225; doi: 10.1016/S0301-0104(00)00189-0

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Виды изомерии кластеров воды: a – три типа кислородных “скелетов” для гексамера воды, б – некоторые из возможных ориентационных изомеров для одного кислородного “скелета”.

Скачать (97KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Представление водородных связей в кластере воды как направленных ребер орграфа (по [30]).

Скачать (10KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Связные неориентированные графы, соответствующие рассматриваемым в работе кластерам воды.

Скачать (59KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Неориентированные графы, которые реализуются для кластеров воды (H2O)n, n = 2–5.

Скачать (33KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Анализ преобразований кислородных “скелетов” в ходе оптимизации геометрии кластеров (H2O)n: a – n = 3, б – n = 4, в – n = 5.

Скачать (58KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Распределение кластеров (H2O)n (n = 2–5) по энергии связывания ΔbE.

Скачать (38KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Изомеры с наименьшим значением ΔbE для каждого кислородного “скелета”; длины связей приведены в Å.

Скачать (150KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024