Cálculo computacional da energia livre de solvatação de solutos orgânicos em água : um benchmark de métodos semiempíricos e DFT
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/90091 |
Resumo: | Este trabalho de conclusão de curso tem por objetivo avaliar e comparar o desempenho de duas classes de métodos computacionais de química quântica – métodos semiempíricos e métodos da Teoria do Funcional da Densidade (DFT) representativos do estado-da-arte de ambas as classes. Os diferentes métodos foram avaliados quanto à exatidão dos resultados calculados, relativamente à propriedade físico-química experimental de referência, e quanto ao custo computacional necessário para a realização dos cálculos. A propriedade de referência estudada é a energia livre de solvatação em água e o banco de dados de referência utilizado para tanto é o subconjunto [a] da versão de 2012 do Minnesota Solvation Database. Este banco de dados, em seu subconjunto [a], apresenta uma coleção de valores experimentais correspondentes à energia livre padrão de solvatação de 274 moléculas orgânicas neutras, de estrutura bastante variada, em água a 298 K. O banco de dados também dispõe de geometrias moleculares otimizadas para todos os solutos compreendidos no estudo. Sobre tais geometrias foram calculadas as quantidades termodinâmicas relevantes em fase gasosa e em fase aquosa (neste caso, empregando-se os modelos de solvente COSMO/C-PCM), a partir das quais as energias livres de solvatação aquosa foram obtidas. Os cálculos com os métodos MNDO, AM1, PM3, PM6, PM7, RM1 foram realizados no programa MOPAC 2012 e aqueles com os métodos PM3, PM6 (a guisa de comparação) e Hartree-Fock, BLYP, B3LYP, CAM-B3LYP, PBE0, M06-2X, ωB97XD (com o conjunto de funções de base 6-31G(d)) no programa Gaussian 09. Após a análise dos resultados, os métodos semiempíricos mostraram-se, em conjunto, cerca de 50 vezes mais eficientes do que os métodos DFT. |
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