کشف نیروهای پنهان ترمودینامیکی که باعث واکنش های شیمیایی می شوند | تحقیق کنید

چه چیزی تعیین می کند که یک سرعت واکنش چگونه به نیروهای محرک ترمودینامیکی پاسخ می دهد؟ و چرا برخی از واکنش ها با تغییرات جزئی در نیروی محرکه به طور چشمگیری سرعت می گیرند، در حالی که برخی دیگر بسیار کمتر پاسخگو هستند؟ شیمیدانان نظری در آلمان به امید پاسخ به سوالاتی از این دست، چارچوب جدیدی را برای مدل‌سازی چشم‌انداز واکنش‌پذیری واکنش‌های شیمیایی معرفی کرده‌اند.

درک نقش عوامل خارجی در واکنش های شیمیایی برای تحقیقات نظری و تجربی در شیمی اساسی است. به دست آوردن بینش عمیق تر در مورد این عوامل می تواند به شیمیدانان کمک کند تا واکنش ها را به سمت محصولات مورد نظر هدایت کنند، بازده را به حداکثر برسانند و واکنش های جانبی ناخواسته را محدود کنند.

واکنش های شیمیایی را می توان به عنوان یک جستجوی مداوم برای ثبات در نظر گرفت. از دیدگاه ترمودینامیکی، این پایداری با انرژی آزاد گیبس اندازه گیری می شود و واکنش معمولاً در مسیری پیش می رود که این انرژی را به حداقل می رساند. با این حال، این مسیر منحصربه‌فرد نیست – واکنش‌ها می‌توانند از طریق پیکربندی‌های غیربهینه متعدد بسته به تأثیرات خارجی تکامل یابند.

مدل‌های کلاسیک، مانند معادلات لفلر یا مارکوس، تلاش کرده‌اند تا چگونگی واکنش نرخ‌های واکنش به نیروهای محرک خارجی را نشان دهند و به دنبال شناسایی مسیرهای واکنش ترجیحی هستند. با این حال، این مدل‌ها با محدوده موقعیت‌های ترمودینامیکی که می‌توانند توصیف کنند، محدود می‌شوند. رویکردهای آماری پیشرفته‌تر، اگرچه از نظر دامنه گسترده‌تر هستند، اغلب بر پارامترهای متعدد واکنش تکیه دارند که می‌تواند تفسیرپذیری کلی آنها را کاهش دهد.

یک معادله جدید با یک پارامتر

اکنون ادواردو گارسیا-پادیلا و گوانکی کیو از موسسه تحقیقات زغال سنگ ماکس پلانک در آلمان مدلی را پیشنهاد کرده اند که انرژی فعال سازی واکنش را به هم مرتبط می کند (ΔE^‡) به کل انرژی واکنش آن (ΔE_r). معادله آنها متکی به یک پارامتر واحد – ضریب انحنا θ – است که نشان‌دهنده پایداری حالت گذار و نحوه تأثیرگذاری آن توسط عوامل رقیب مؤثر بر واکنش است.

برخلاف رویکردهای قبلی، این مدل از ویژگی‌های کلیدی واکنش‌های شیمیایی بدون توسل به مفروضات محدودکننده پیروی می‌کند. نتیجه چارچوبی است که دقت مدل‌های مبتنی بر آمار را حفظ می‌کند و در عین حال سادگی مدل‌های کلاسیک را حفظ می‌کند.

گارسیا-پادیلا پیش‌بینی می‌کند که مدل آن‌ها به شیمیدانان کمک می‌کند تا با آشکار کردن ارتباطات پنهان بین نیروهای محرک دگرگونی‌های شیمیایی، مسیرهای واکنش جدید را کشف کنند. “برخی از پارامترها به شما می‌گویند، برای مثال، حداقل انرژی فعال‌سازی وجود دارد که تنها با مطلوب‌تر کردن واکنش هرگز بر آن غلبه نمی‌شود. این امر به شیمی‌دانان مصنوعی کنترل بیشتری بر واکنش می‌دهد تا اینکه فرض کنیم یک وابستگی خطی از انرژی آزاد وجود دارد و واکنش همیشه به همان روش واکنش نشان می‌دهد.”

García-Padilla آینده‌ای را پیش‌بینی می‌کند که در آن پیش‌بینی پارامترهای مدل برای خانواده‌ای از واکنش‌ها به کاربران اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی کنند “چند واکنش واکنش نشان می‌دهند و پاسخ را برای افزایش گزینش پذیری بین دو فرآیند ممکن تنظیم کنند” تحت نیروی محرکه اعمال شده.

با نگاهی به آینده، گارسیا-پادیلا معتقد است که یادگیری ماشین به عنوان یک جایگزین طبیعی برای پیش‌بینی پارامترهای مدل در یک خانواده معین از واکنش‌ها ظاهر می‌شود. “این نوع ترکیب‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی سرعت واکنش، بلکه برخی پارامترهای مفید فیزیکی بسیار جالب خواهد بود. حتی اگر قطعات یادگیری ماشین به نوعی جعبه سیاه باشند، نکته خوب این است که خود پارامترهای مدل به راحتی می‌توانید اعتبار آنها را بررسی کنید.”

” [study] مارکو مارتینز، متخصص در روش‌های شیمی نظری برای مدل‌سازی واکنش‌پذیری شیمیایی در دانشگاه مک مستر در انتاریو، کانادا، می‌گوید: «تعیین موانع واکنش مستلزم بهینه‌سازی واکنش‌دهنده و حالت گذار اتصال به محصول است. این باعث می شود که فرآیند زمان بر و به شدت به تجربه انسانی وابسته باشد، بنابراین برای رویکردهای غربالگری با کارایی بالا مناسب نیست. در مقابل، مدل پیشنهادی را می‌توان با داده‌های موجود از خانواده‌های واکنش مرتبط پارامتر کرد، و آن را برای غربالگری با توان بالا مناسب می‌سازد، بهترین‌های هر دو جهان را ارائه می‌دهد: هزینه محاسباتی کم و پیش‌بینی‌های فیزیکی معنادار که امکان شناسایی بهتر نیروی محرکه در پشت سینتیک واکنش را فراهم می‌کند.

مارتینز می گوید این مدل نیاز به تحلیل و اعتبار سنجی بیشتری دارد. او توضیح می دهد: «پارامترهای مدل به مفاهیم قابل تفسیر شیمیایی بدون رابطه قطعی بین آنها و خواص شیمیایی واکنش دهنده ها و محصولات مرتبط است. علاوه بر این، عملکرد مدل باید برای واکنش‌های بسیار ناهمزمان یا در مواردی که مسیرهای واکنش رقیب متعدد با موانع مشابه دارند، ارزیابی شود.