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基于水合电子(eaq-)的高级还原技术(Advanced reduced processes,ARPs)是一种有效地去除水中有机污染物的技术。有机物与eaq-反应的速率常数(ke。q-)是评价高级还原处理体系中有机物去除效率的一个重要参数。目前仅有百余种有机物具有可获取的实验keaq-值。实验测定方法成本高、耗时长、而且化学品种类繁多,通过实验方法一一获取ke。q-是不现实的,因此亟需发展基于计算模拟方法预测有机物的keaq-。本论文基于定量结构活性关系(QSAR)方法首次构建了预测脂肪族化合物和含苯基化合物keaq-的QSAR模型,并使用量子化学计算方法揭示有机物与eaq-反应的可行性,还探讨了有机物的官能团与反应活性的关系。所得结果如下:(1)基于量子化学描述符和分子结构参数,采用逐步多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)方法分别构建了预测脂肪族化合物和含苯基化合物keaq-的QSAR模型。所构建的模型均具有良好的拟合度(R2adj,tr>0.700)、稳健性(Q2LOO>0.650)和预测能力(Q2ext>0.700)。此外,SVM模型的性能普遍优于MLR模型。(2)揭示了影响有机物与eaq-的反应活性的主要参数为最低未占据分子轨道能(ELUMO)、单电子还原电势(ERED)和极化率(α)。(3)基于量子化学计算探讨了有机物与eaq-的单电子转移反应(SET)的可行性。计算结果表明带有吸电子官能团的化合物比带有供电子官能团的化合物具有较高的keaq-、较低的吉布斯自由能(ΔGSET)和活化自由能(Δ(?)G0SET),表明含吸电子官能团的化合物倾向于与eaq-有较高的反应活性。研究还发现卤代脂肪族化合物与eaq-反应易实现脱卤,而卤代芳香类化合物是否能脱卤与其苯环上的取代基和最低未占分子轨道(LUMO)分布有关。