讲课-溶剂效应

溶剂效应的量子化学研究

化学是研究分子性质和反应的科学,有许多化学过程是在溶液中进行的，而气相反应在化学反应中只占很小的部分。只讨论分子或离子在气相环境中的化学行为,与溶液中体系还有很大的差别,所以溶剂效应是我们必须面对的课题。且大量的研究也已经表明,分子在溶液中的性质,与真空相比,无论是几何构型、构象、电子结构还是其稳定性和光谱性质都会发生不同程度的变化。另外,溶剂(水)分子还可能通过氢键作用直接参与溶质与受体之间的结合，所以对溶剂效应的理论研究有着重要的意义,这更能反映出溶液中分子的真实行为。然而,以往的研究中都是将气相下的计算结果直接应用于溶液体系或与溶液中的实验结果进行比较，这不但无法反映出溶液中分子的真实行为,而且对一些溶剂敏感的体系来说甚至可能得出错误的结论。研究溶剂效应的意义溶剂效应的发展

自20世纪初期schrödinger,等创立的量子力学体系以来,科学家们就开始用量子力学方法处理化学问题。到了50年代由于计算机的出现,为量子化学提供了有力的工具,分子轨道(MO)理论因易于程序化而蓬勃发展起来。从70年代开始,MO的从头计算研究逐步展开,80年代,量子化学的研究对象也从中小分子向较大分子、重原子体系发展,随之而来了各种计算方法和程序化,是MO理论和从头算技术大发展时期。埃尔温·薛定谔80年代后,以密度泛函为基础的DFT方法也迅速发展起来,它改变了以往以轨道波函数为基的特点,而以密度函数为基。但直到90年代,随着化学研究对象的不断拓宽,人们不满足于只研究单一的分子或气相中的体系,研究对象发展到固体表面吸附、溶液中的化学反应、生物大分子,单纯的分子轨道方法或密度泛函方法不一定能获得理想结果,这时考虑溶剂效应的量子化学计算方法便发展了起来。对于溶剂效应,按溶剂和溶质相互作用的性质一般可划分成两类,一类是把溶剂看成连续介质,即非特异性溶剂效应，该模型主要从溶剂对溶质的极化作用角度来考察溶剂的影响,因而也称物理溶剂效应；另一类是把溶剂看成具体的分子,即特异性溶剂效应，该模型主要从溶剂和溶质之间的氢键和电荷转移相互作用角度来考察溶剂的影响,因而也称为化学溶剂效应，基于上述两种模型发展了各种不同的理论方法，归结起来大致有两类：一类是采用严格的量子化学计算方法,如:自洽反应场方法(self-ConsistentReactionField,SCRF)、Possion一Boltzmann方法、AMSOL方法、超分子方法(Supermolecule)以及量子力学与分子力学相结合的QM/MM方法等，另一类是采用经典力场的动力学模拟方法,如分子动力学(MolecularDynamic,MD)模拟和MonteCarlo模拟等。以上诸方法各有特色和优缺点,有些方法还可以相互结合。其中自洽反应场方法是目前使用较多的考虑溶剂效应的方法,即将静态理论方法和连续介质溶剂模型结合起来研究溶液体系。Poisson-Boltzmann方法就是利用求解PB方程来计算溶质与溶剂分子间的静电极化作用。AMSOL方法采用Bom模型,进行分子轨道方法计算,来研究溶液体系。超分子方法认为溶剂分子可能通过氢键或电荷转移作用与溶质分子紧密结合在一起,然后将这些额外原子包含在一个更大的但仍是孤立的体系中进行处理。QM/MM方法是把研究体系设为几个区域,在中心区域进行高精度的量子化学计算(QM),在周边区域进行半经验或分子力学计算(MM),该方法也是处理溶液体系的一个较好的方法，分子动力学或MonteCarlo模拟溶液体系,最适用于研究溶质分子周围溶剂分子的结构性质,而对溶剂化自由能的计算则没有自洽反应场方法计算得到的结果精确。溶剂效应

所谓溶剂就是能够溶解其他物质的液体。水是一种特殊的溶剂,有着极高的相对介电常数,既有很弱的酸性,又有很弱的碱性,大多数的化学反应和所有的生物学过程都能在水这种溶剂中进行。而水作为溶剂,对这些过程有着深刻的影响:一种是溶质与溶剂分子发生相互作用,如形成水合离子、氢键等,溶质分子的几何构型、振动频率、总能、电子光谱等均受溶剂分子的影响;另外一种是溶剂分子不直接与溶质分子发生作用,而是作为环境强烈地影响溶质的行为,即溶剂可作为某种场来处理。因此,在理论上理解和精确计算溶剂效应是至关重要的。

溶剂化过程可被定义为在常温下,溶质分子从真空的一个固定位置移至溶剂中的一个固定位置的过程。更精微地说,溶剂效应是溶质和溶剂分子相互吸引的结果,即溶剂分子通过它们和溶质的相互作用,累积在溶质周围的过程。这个相互作用的性质和溶质与溶剂的本质有关。描述溶剂效应的一个关键参数就是溶剂化自由能ΔGsol(solvationfreeenergy),它是将溶质分子从真空移至溶剂中自由能的变化值。一般来说,溶剂效应的计算由三部分组成：静电势、范德华力和孔洞能。静电势就是讨论溶质分子与溶剂分子静电极化效应；范德华力包括溶质分子与溶剂分子间的吸引力(dispersion)和排斥力(repulsion);孔洞能是溶质分子要在溶剂分子中形成孔洞所需要的自由能。在对溶液体系的研究中,还有一个重要的参数就是径向分布函数RDF(r),它用来监视溶液中溶质周围环境结构性质的变化,它的物理意义是对于任意的分布,在与α原子的距离为r处找到一个β原子的几率。静电效应(ElectrostaticEffects)静电力在分子间相互作用中处于首要地位,它的强度大而且是长程力。在分子中,原子核周围的电子分布产生了一个静电场,它和其他核相互作用。溶质分子和溶剂分子的电荷分布在溶剂化过程中扮演一个根本的角色。当在溶液中，溶质分子由于极化而出现的偶极矩μ作用于溶剂分子,使得溶剂分子产生诱导偶极矩,而溶剂分子的诱导偶极矩反过来作用于溶质分子,从而对溶质分子产生一个额外的稳定作用,即在溶质分子周围产生电场。这就是所谓的反应场，它作用在溶质分子上,改变了溶质分子的自身的能量。而且由于溶剂分子的出现,溶质分子的分子内库仑相互作用也被屏蔽了(图2一1)。短程力效应(ShortRangeEffects)

除了溶质分子和溶剂分子间的静电极化效应,还有吸引-排斥（即范德华力）的相互作用影响着溶剂化自由能。这些原子在空间的相互作用是短程力,他们是由于溶质分子和溶剂分子间有效的偶极子-偶极子的相互作用引起的，通常他们对溶剂化是起促进作用的,因为在孔洞周围吸引力是要强于排斥力的。其他对溶剂化有贡献的有溶质分子和溶剂分子间的氢键作用能,这对于水溶液尤其是真实的。所有这些效应都发生在溶质周围的一个短程范围内,即第一水化层。孔洞能是溶质分子要在溶剂分子中形成孔洞所需要的能量。本质上,这一项属于熵效应。它说明了由于在非极性溶质分子周围水分子的重新分布而使得熵减少了。尤其对于水,熵减少是因为一个非氢键溶质的出现而使有利于形成氢键的方法减少了，孔洞能还包括溶剂分子与溶剂分子间吸引-排斥相互作用的改变,而这个变化是由于孔洞内溶剂分子的遗漏以及局部的溶剂结构的改变。因为熵减少,孔洞能对于溶剂化是不利的。分子的运动对溶剂化自由能也有贡献,它包括零点能(ZEP),热振动、转动、平动。这些贡献一般不被明确地考虑,如果计算程序(例如,G98)提供振动频率、标准统计力学计算,那么这些项的计算就被增加到其他自由能的项中一起计算。总的溶剂化自由能(TotalFreeEnergySolvation)溶剂化自由能必须考虑各种效应:长程效应,短程效应和熵效应(忽略由于分子运动引起的熵效应)。用公式可以表示为:ΔGsol=ΔGele+ΔGdlsp+ΔGrep+ΔGcav（2-1）显然,上式(2-1)中不同的项会因为溶质分子和溶剂分子结合方式的不同而以不同的方式影响溶剂化自由能。例如,对于像水一样的极性溶剂,溶剂化自由能的静电场分量（ΔGele）是占主导地位的,而短程相互作用（ΔGdlsp，ΔGrep）是次要的。另一方面,对于非极性溶剂,由于溶剂分子间相互作用较弱,孔洞能(ΔGcav)和静电作用能是比较小的,相反短程相互作用却占了优势。对于极性溶质在极性溶剂的情况,静电作用能占主导地位;反之对于非极性溶质在非极性溶剂的情况,短程相互作用占主导地位。正确地对待溶剂化自由能对于理解溶液化学是至关重要的。对于化学反应,反应物和生成物的自由能可以确定化学平衡,过渡态和生成物的自由能的差额能够控制反应速率因子，溶液结构,例如径向分布函数RDF(r),也能够从溶剂化自由能中得到。但溶剂化自由能是很复杂的,为了使得计算易处理,需做许多假设和近似,一个关键的假设就是我们能够把溶剂化自由能分成不同的部分,短程范德华作用能,熵效应和长程静电作用能。溶剂化模型处理溶液体系的模型有很多种,但大致上可以分为两类:不连续模型(discretemodels)和连续模型(continummodels),这两种模型各有千秋,可互相补充。下面我们从不同的方面来介绍这两种模型的特点。不连续模型对于不连续模型,溶剂分子被明确的考虑,所选的许多溶剂分子的构型形式被包括在系统的量子力学描述中。这样在计算中,溶剂分子的微观结构和溶质-溶剂分子的相互作用能够被清楚地描述。但是这种模型也是有缺点的,大量的溶剂分子需要模拟稀溶液中的溶剂分子,而且无论是QM方法还是MM计算方法都会限制不连续模型的应用。不连续模型通常也不考虑溶质的电子极化效应,而且溶质和溶剂之间的静电作用也依赖于所选力场的电荷参数。另外这种模型的计算效率不高,因为在计算中每个原子都被清楚地对待,就要增加三个自由度。另一方面,不连续计算提出将整个波函数分成两个独立的部分,分别来描述溶剂和溶质分子,溶剂-溶剂和溶质-溶剂的相互作用用半经典的方法来处理。因此,不连续模型仍被广泛地应用于一些量子力学或分子力学方法中,并能得出好的结果。连续模型1.SASA方法紧密表面层溶剂法的模型第一次被Eisenberg在1986年提出。在这个模型里,溶质分子由最靠近它的与它作用最大的一层溶剂分子环绕着,用测定每个原子或基团与溶剂接触的表面积计算溶液的自由能ΔGsol式中:N表示一个分子中有N个原子,σi是溶质区域的表面矢量,Ai是该区域的表面积。该方法不区分各种能量的贡献,表面矢量参数包括可能考虑的多种相互作用,与其相关的几种算法主要是测定紧密相连表面积方法,该方法常用来处理非常大的分子,仅用于分子力学(MM)模拟。在图2-2中,我们以三个碳原子和一个示踪原子为例来描述SASA模型。溶剂分子可当作球形来处理,由于不同的溶剂性质不同,那么所取的示踪原子的半径也不同。这种模型在概念上是很简单的,但是并不非常可靠。它也有一些缺点:这种模型为了在分子模拟中真正地有用,必需精确和有效的计算SASA和它相对于原子坐标的梯度。表面矢量参数σ是用实验测定的自由能来拟和的，这些σ值总结后放在一些分子数据集中。显然地,这个模型的准确性很大程度上依赖于所用的数据集的准确性,因此这个模型有一定的局限性。因为这个模型完全以紧密接触的表面为基础的,仅仅在溶质表面上的原子才会受溶剂效应的影响，所以不能够计算长程效应,例如在极性溶剂中支配溶剂化过程的电介质屏蔽效应。人们已试图通过轻微地修改方程(2-6)的形式或者通过在计算中合并溶质占据的体积来修正上面的不足。Eisenberg也发展了该模型,参数σ考虑了五类原子:碳、中性氧和氮、带电氧、带电氮和硫，可用于研究蛋白质和配位键。但是处理静电作用的问题仍遗留下来。Born模型玻恩（波兰）Onsager模型自洽反应场方法PCM模型的溶质与溶剂间界面的形状Tomasi等提出的PCM模型即极化连续介质模型,真实孔洞形状来自溶质分子中原子的范德华半径,即孔洞半径由范德华半径乘以换算因子决定,除了酸性氢原子使用换