iLEGO: Uma ferramenta em Python para construir o espaço químico de líquidos Iônicos baseado em descritores quânticos e na abordagem GFN2-xTB
| Autor(a) principal: | |
|---|---|
| Data de Publicação: | 2025 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
| Texto Completo: | https://app.uff.br/riuff/handle/1/40362 |
Resumo: | Oslíquidos iônicos (LIs) são conhecidos por suas propriedades físico-químicas únicas, tal como baixa pressão de vapor e volatilidade reduzida, sendo constituídos por cátions orgânicos e ânions de diferentes naturezas. Embora apresentem um espaço químico de mais de 108 espécies, devido ao elevado custo computacional, menos de 104 dessas es pécies foram investigadas até o momento. Buscou-se analisar o método semiempírico GFN2-xTB e o método da equalização da eletronegatividade aplicados em líquidos iôni cos (LIs), estruturar um banco de dados de descritores quânticos de estabilidade para LIs, edesenvolver umaferramenta depré-otimização estrutural em Python, que busque arran jos estáveis de pares iônicos utilizando o método semiempírico. Para análise do método GFN2-xTB comparou-o com métodos mais sofisticados, como a Teoria do Funcional da Densidade (DFT), utilizando o nível de teoria ωB97XD3/cc-pVTZ, além de dados experi mentais e/ou da literatura. Foram usados 174 cátions e 78 ânions isolados para a criação do banco de dados, com os descritores HOMO, LUMO, potencial de ionização, afinidade eletrônica, índice de eletrofilicidade global e dureza. Para auxiliar na otimização da com binação entre cátions e ânions isolados, foi desenvolvido o programa iLEGO-building, em Python, na qual são utilizados vetores de translação otimizados e matrizes de rotação de corpos rígidos para determinar o arranjo geométrico, utilizado como arquivo de en trada para os métodos GFN0-xTB e GFN2-xTB. Os arranjos mais estáveis entre os pares iônicos foram encontrados a partir da otimização e cálculo de energia, reduzindo signifi cativamente o custo computacional empregado. |
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iLEGO: Uma ferramenta em Python para construir o espaço químico de líquidos Iônicos baseado em descritores quânticos e na abordagem GFN2-xTBLíquidos iônicos,Espaço Químico,Equalização da Eletronegatividade,Par iônico,Ferramenta em PythonEletronegatividade, Cátions,Ânions,Aprendizado de máquina,PhytonIonic Liquids, Chemical Space,Electronegativity Equalization,Ionic Pair,Python ToolOslíquidos iônicos (LIs) são conhecidos por suas propriedades físico-químicas únicas, tal como baixa pressão de vapor e volatilidade reduzida, sendo constituídos por cátions orgânicos e ânions de diferentes naturezas. Embora apresentem um espaço químico de mais de 108 espécies, devido ao elevado custo computacional, menos de 104 dessas es pécies foram investigadas até o momento. Buscou-se analisar o método semiempírico GFN2-xTB e o método da equalização da eletronegatividade aplicados em líquidos iôni cos (LIs), estruturar um banco de dados de descritores quânticos de estabilidade para LIs, edesenvolver umaferramenta depré-otimização estrutural em Python, que busque arran jos estáveis de pares iônicos utilizando o método semiempírico. Para análise do método GFN2-xTB comparou-o com métodos mais sofisticados, como a Teoria do Funcional da Densidade (DFT), utilizando o nível de teoria ωB97XD3/cc-pVTZ, além de dados experi mentais e/ou da literatura. Foram usados 174 cátions e 78 ânions isolados para a criação do banco de dados, com os descritores HOMO, LUMO, potencial de ionização, afinidade eletrônica, índice de eletrofilicidade global e dureza. Para auxiliar na otimização da com binação entre cátions e ânions isolados, foi desenvolvido o programa iLEGO-building, em Python, na qual são utilizados vetores de translação otimizados e matrizes de rotação de corpos rígidos para determinar o arranjo geométrico, utilizado como arquivo de en trada para os métodos GFN0-xTB e GFN2-xTB. Os arranjos mais estáveis entre os pares iônicos foram encontrados a partir da otimização e cálculo de energia, reduzindo signifi cativamente o custo computacional empregado.Ionic liquids (ILs) are known for their unique physicochemical properties, such as low vapor pressure and reduced volatility, and they are made up of organic cations and anions of different natures. Although they present a chemical space of more than 108 species, due to the high computational cost, less than 104 of these species have been investigated so far. We sought to analyze the GFN2-xTB semiempirical method and the electronegati vity equalization method applied to ionic liquids (ILs), to structure a database of quantum stability descriptors for ILs, and to develop a structural pre-optimization tool in Python, which searches for stable arrangements of ionic pairs using the semiempirical method. To analyze the GFN2-xTB method, it was compared with more sophisticated methods, such as Density Functional Theory (DFT), using the ωB97XD3/cc-pVTZ level of theory, as well as experimental and/or literature data. 174 cations and 78 isolated anions were used to create the database, with the descriptors HOMO, LUMO, ionization potential, electronic affinity, global electrophilicity index and hardness. To help optimize the combination of isolated cations and anions, the iLEGO-building program was developed in Python, using optimized translation vectors and rigid body rotation matrices to determine the geometric arrangement used as the input file for the GFN0-xTB and GFN2-xTB methods. The most stable arrangements between the ionic pairs were found through optimization and energy calculation, significantly reducing the computational cost employed222 f.Costa, Luciano Tavares daCosta, Cauê Torres de Oliveira GuedesShimizu., KarinaFerreira, Gláucio BragaBrum, Jonathan de Brito2025-10-06T18:49:00Z2025-10-06T18:49:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfBRUM,Jonathan de Brito. iLEGO: uma ferramenta em Python para construir o espaço químico de líquidos Iônicos baseado em descritores quânticos e na abordagem GFN2-xTB. 2024. 222f. Dissertação (Mestrado em Química)- Instituto de Química,Universidade Federal Fluminense,Niterói,2024.https://app.uff.br/riuff/handle/1/40362CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2025-10-06T18:49:00Zoai:app.uff.br:1/40362Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202025-10-06T18:49Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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Oslíquidos iônicos (LIs) são conhecidos por suas propriedades físico-químicas únicas, tal como baixa pressão de vapor e volatilidade reduzida, sendo constituídos por cátions orgânicos e ânions de diferentes naturezas. Embora apresentem um espaço químico de mais de 108 espécies, devido ao elevado custo computacional, menos de 104 dessas es pécies foram investigadas até o momento. Buscou-se analisar o método semiempírico GFN2-xTB e o método da equalização da eletronegatividade aplicados em líquidos iôni cos (LIs), estruturar um banco de dados de descritores quânticos de estabilidade para LIs, edesenvolver umaferramenta depré-otimização estrutural em Python, que busque arran jos estáveis de pares iônicos utilizando o método semiempírico. Para análise do método GFN2-xTB comparou-o com métodos mais sofisticados, como a Teoria do Funcional da Densidade (DFT), utilizando o nível de teoria ωB97XD3/cc-pVTZ, além de dados experi mentais e/ou da literatura. Foram usados 174 cátions e 78 ânions isolados para a criação do banco de dados, com os descritores HOMO, LUMO, potencial de ionização, afinidade eletrônica, índice de eletrofilicidade global e dureza. Para auxiliar na otimização da com binação entre cátions e ânions isolados, foi desenvolvido o programa iLEGO-building, em Python, na qual são utilizados vetores de translação otimizados e matrizes de rotação de corpos rígidos para determinar o arranjo geométrico, utilizado como arquivo de en trada para os métodos GFN0-xTB e GFN2-xTB. Os arranjos mais estáveis entre os pares iônicos foram encontrados a partir da otimização e cálculo de energia, reduzindo signifi cativamente o custo computacional empregado. |
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