Разработка методики синтеза и компьютерное моделирование свойств клатратного гидрида TiH2?CH4

Введение 5
1 Литературный обзор 7
1.1 Методы компьютерного моделирования 7
1.1.1 Молекулярная механика 7
1.1.2 Методы ab initio 9
1.1.3 Молекулярная динамика 14
1.1.4 Минимизация энергии 15
1.1.5 Метод Монте-Карло 15
1.2 Система титан-водород 15
1.2.1 Гидрид титана 15
1.2.2 Синтез 18
1.2.3 Дегидрирование 20
2 Цифровое моделирование структуры и физико-химических свойств TiH2?CH4 22
3 Лабораторный синтез TiH2•CH4 23
3.1 Описание лабораторной установки получения TiH2•CH4 23
3.3 Описание эксперимента 23
Заключение 26
Список использованных источников 27

Весь текст будет доступен после покупки

Вычислительная химия и молекулярное моделирование – это быстро развивающаяся область, которая используется для моделирования небольших химических и биологических систем с целью понимания и прогнозирования их поведения на молекулярном уровне. Данная область имеет широкий спектр применений в различных дисциплинах инженерных наук, таких как материаловедение, химическая инженерия, биомедицинская инженерия и т.д. Знание вычислительной химии необходимо для понимания поведения наносистем, что может значительно развить дисциплину нанонаук и нанотехнологий, которая охватывает многие области исследований, связанные с объектами, измеряемыми в нанометрах.
В последние десятилетия значение компьютерного моделирования в химии продолжает расти. Использование компьютеров для моделирования химических систем и прогнозирования поведения дает возможность рассматривать построенные модели как форму эксперимента. Эти модели основаны на применении химических теорий к физическим системам и используют различные типы приближений для создания согласованной модели. В целом, существует 3 уровня абстракции компьютерной модели: межатомные потенциалы (методы силового поля), которые моделируют взаимодействие между атомами с использованием математических функций, которые приближают связующие и несвязывающие взаимодействия. Теория функционала плотности, которая моделирует распределение вероятностей для электронов вокруг точечных зарядов, представляющих атомные ядра и квантово-механические вычисления, которые приближенно решают уравнение Шредингера для системы.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Литературный обзор
В рамках данного раздела ВКР рассмотрены принципы цифрового моделирования кристаллической структуры веществ и проведен анализ имеющихся литературных данных, посвященных синтезу и свойствам TiH2?CH4.
1.1 Методы компьютерного моделирования
Для моделирования свойств соединений в химии должен использоваться большой спектр вычислительных операций, затрагивающих многие научные области.
Метод, основанный на межатомных потенциалах, где используется потенциал, который выражает потенциальную энергию системы, V(rA...rN) как функцию ядерных координат (rA...rN) (или их комбинацию). Сами потенциалы могут быть получены из метода электронной структуры или из эмпирических или полуэмпирических расчетов [1–5]. Модели потенциалов могут быть реализованы в нескольких различных типах процедур моделирования.
1.1.1 Молекулярная механика
Молекулярная механика рассчитывает структуру и энергию молекул на основе ядерных движений. В этом методе электроны не рассматриваются в явном виде, но скорее предполагается, что они найдут свое оптимальное распределение после того, как будут известны положения ядра. Это предположение основано на приближении Борна-Оппенгеймера, согласно которому ядра намного тяжелее электронов и их движение пренебрежимо мало по сравнению с движением электронов. Ядерные движения, такие как колебания и вращения, могут изучаться отдельно от электронов. Предполагается, что электроны движутся достаточно быстро, чтобы приспособиться к любому движению ядер. В самом общем смысле молекулярная механика рассматривает молекулу как набор гирь, соединенных пружинами, где гири представляют ядра, а пружины - связи. Основываясь на этом, можно хорошо изучить свойства молекул. Метод основан на следующих предположениях:
Ядра и электроны объединяются вместе и рассматриваются как единые атомоподобные частицы.
Атомоподобные частицы рассматриваются как сферические шары.
Связи между частицами рассматриваются как пружины.
Взаимодействие между этими частицами рассматривается с помощью потенциальных функций, полученных из классической механики.
Для описания различных типов взаимодействий используются отдельные потенциальные функции.
Функции потенциальной энергии опираются на эмпирически выведенные параметры, которые описывают взаимодействия между наборами атомов.
Потенциальные функции и параметры, используемые для оценки взаимодействий, называются силовым полем.
Сумма взаимодействий определяет конформацию атомоподобных частиц.
Молекулярная механика зависит от трех инструментов – силовых полей, наборов параметров и алгоритмов минимизации (рисунок 1).

Рисунок 1 – Структура молекулярной механики
Силовое поле – это набор функций и констант, используемых для нахождения потенциальной энергии молекулы. В общем случае потенциальная энергия системы может быть представлена как сумма функций силового поля:
"E=" ?_"ij" -?"k" _"ij" "x" _"i" "x" _"j" ? "+" ?_"ijk" -?"k" _"ijk" "x" _"i" "x" _"j" "x" _"k" ?
где kij – константа, зависящая от длины связи (расстояние между xi и xj) и kijk – константа, зависящая от угла связи (угол связи между xi, xj и xk).
1.1.2 Методы ab initio
В настоящее время квантовая химия ab initio стала важным инструментом в изучении атомов и молекул и, все чаще, в моделировании сложных систем, актуальных в биологии и материаловедении. Данный метод основывается на решении электронного уравнения Шредингера [6,7] учитывая положение совокупности атомных ядер и общее число электронов в системе, вычисляют электронную энергию, электронную плотность и другие свойства с помощью точно определенного, автоматизированного приближения. Учитывая широко известную теоретическую основу аппроксимации, следующим требованием является эффективная вычислительная реализация. Ведущие программы квантовой химии состоят из миллионов строк компьютерного кода, соответственно, математические алгоритмы для уменьшения формального масштабирования вычислительных усилий, играют все более важную роль в решении проблемы обработки сложных систем, имеющих практическое применение. Нужно рассмотреть наиболее важные вычислительные достижения, и проанализировать их влияние на возможность решения критических проблем.
Обработка больших систем с конденсированной фазой (например, белков в водном растворе) полностью методами ab initio является чрезвычайно дорогостоящей с вычислительной точки зрения. Однако часто бывает так, что относительно небольшая область системы может быть смоделирована на квантово-химическом уровне ab initio, в то время как остальная часть может быть обработана более приблизительно (например, с помощью молекулярной механики или континуальных моделей сольватации). Технологии соединения квантово-химических методов с этими альтернативными типами моделей (смешанные подходы квантовой механики и самосогласованного реакционного поля) стали важным компонентом теоретического арсенала, позволяющим реалистично моделировать даже самые сложные молекулярные структуры.

Весь текст будет доступен после покупки

Catlow C. R. A. Computer modeling in materials chemistry //Pure and applied chemistry. – 2005. – Т. 77. – №. 8. – С. 1345-1348.).
2 Catlow C. R. A., Smit B., van Santen R. A. (ed.). Computer modelling of microporous materials. – Elsevier, 2004.
3 Cotton F. A., Murillo C. A., Walton R. A. (ed.). Multiple bonds between metal atoms. – Springer Science & Business Media, 2005.
4 Catlow C. R. A. et al. Computational approaches to the determination of active site structures and reaction mechanisms in heterogeneous catalysts //Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. – 2005. – Т. 363. – №. 1829. – С. 913-936.
5 Paufler P. CRA Catlow, WC Mackrodt (eds). Computer simulation of solids.(Lecture Notes in Physics 166). Springer-Verlag Berlin, Heidelberg, New York 1982, 320 Seiten mit 73 Abbildungen und 40 Tabellen. Preis: DM 42,–M, etwa US $17.60. – 1983.
6 Hohenberg P., Kohn W. Phys Rev 136: B864 https://doi. org/10.1103/PhysRev. 136 //B864. – 1964.
7 Kohn W., Sham L. J. Self-consistent equations including exchange and correlation effects //Physical review. – 1965. – Т. 140. – №. 4A. – С. A1133.
8 Saebo S., Pulay P. Local treatment of electron correlation //Annual Review of Physical Chemistry. – 1993. – Т. 44. – №. 1. – С. 213-236.
9 Bartlett R. J. Coupled-cluster approach to molecular structure and spectra: a step toward predictive quantum chemistry //The Journal of Physical Chemistry. – 1989. – Т. 93. – №. 5. – С. 1697-1708.
10 Roos B. O., Andersson K. Fu lscher, MP; Malmqvist, P.-A.; Serrano-Andres, L.; Pierloot, K.; Merchan, M //Advances in Chemical Physics: New Methods in Computational Quantum Mechanics. – 1996. – Т. 93. – С. 219-331.
11 Hohenberg P., Kohn W. Inhomogeneous electron gas //Physical review. – 1964. – Т. 136. – №. 3B. – С. B864.

Весь текст будет доступен после покупки