Predicción de la reactividad química de hidracinas no cíclicas usando estudios qspr

En los últimos años, el análisis de la estabilidad térmica por medio de métodos computacionales se ha convertido en una opción interesante, ya que además de no consumir recursos, se puede estimar el valor de las propiedades fisicoquímicas de materiales inestables e inseguros de medir. En este trabaj...

Full description

Autores:
Espíndola Calderón, Carlos Andrés
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2010
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/24207
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/24207
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Palabra clave:
QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship)
Hidracinas
GFA (Genetic Function Approximation)
Reactividad química
Estabilidad térmica
temperatura de inicio de descomposición
calor de descomposición.
QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship)
Hydrazines
GFA (Genetic Function Approximation)
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Thermal stability
onset temperature
heat of decomposition.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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description En los últimos años, el análisis de la estabilidad térmica por medio de métodos computacionales se ha convertido en una opción interesante, ya que además de no consumir recursos, se puede estimar el valor de las propiedades fisicoquímicas de materiales inestables e inseguros de medir. En este trabajo se construyeron modelos QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship) para la estimación de las propiedades relacionadas con la reactividad química de 32 hidracinas no cíclicas. Estos modelos pueden ser utilizados para predecir datos calorimétricos experimentales, tales como la temperatura de inicio de descomposición y calor de descomposición, basados en descriptores que describen la estructura molecular de las sustancias. En la obtención de los modelos se llevo a cabo una optimización molecular previa al cálculo de los descriptores. Los descriptores calculados fueron: HOMO, LUMO, HPC, LNC, Sr, momento dipolar (MD), , peso molecular (PM), , , y energía total; todos estos dependientes de la geometría y capaces de describir la estabilidad térmica de las hidracinas eficazmente. Finalmente el algoritmo GFA fue utilizado para construir los modelos para cada propiedad. La validez de los modelos QSPR fue evaluada por los parámetros estadísticos r2, r2 (CV), y el valor F, con valores de 0,9, 0,83 y 29,2 en el caso de la temperatura de inicio de descomposición y 0,98, 0,66 y 95,14 para el calor de descomposición.
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En este trabajo se construyeron modelos QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship) para la estimación de las propiedades relacionadas con la reactividad química de 32 hidracinas no cíclicas. Estos modelos pueden ser utilizados para predecir datos calorimétricos experimentales, tales como la temperatura de inicio de descomposición y calor de descomposición, basados en descriptores que describen la estructura molecular de las sustancias. En la obtención de los modelos se llevo a cabo una optimización molecular previa al cálculo de los descriptores. Los descriptores calculados fueron: HOMO, LUMO, HPC, LNC, Sr, momento dipolar (MD), , peso molecular (PM), , , y energía total; todos estos dependientes de la geometría y capaces de describir la estabilidad térmica de las hidracinas eficazmente. Finalmente el algoritmo GFA fue utilizado para construir los modelos para cada propiedad. La validez de los modelos QSPR fue evaluada por los parámetros estadísticos r2, r2 (CV), y el valor F, con valores de 0,9, 0,83 y 29,2 en el caso de la temperatura de inicio de descomposición y 0,98, 0,66 y 95,14 para el calor de descomposición.PregradoIngeniero QuímicoIn recent years, the assessment of thermal stability using computational methods has become an interesting option, because they do not consume resources, also there are several reagents that can be unstable and cannot be measured safely. In this work predictive models were developed using the Quantitative Structure Property Relationship technique for estimating chemical reactivity related properties for non-cyclic hydrazines. The QSPR models can be used to predict calorimetric experimental data, such as onset temperature and heat of decomposition, using entities derived from the molecular structure for a set of 32 reactive non-cyclic hydrazines. Molecular optimization was performed to this set to calculate molecular descriptors strongly depend on geometry; HOMO, LUMO, HPC, LNC, Sr, dipole moment (DM), , molecular weight (MW), µ, , and total energy were calculated. These descriptors are able to describe the thermal stability of hydrazines more effectively. Genetic function approximation algorithm was used to predict the final model for each property. The reliability of the QSPR model was assessed by statistical parameters r2, r2(CV), and F value, which are 0.9, 0.83, and 29.2 for onset temperature and 0.98, 0.66 and 95.14 for heat of decomposition. ƒ Research Project. ƒ ƒ Physical-chemical Engineering Faculty. Chemical Engineering Department. Advisor: PhD. Sam M. Mannan, Texas A&M University. Text Reader: Dr.Sc. Viatcheslav Kafarov, Universidad Industrial deapplication/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicoquímicasIngeniería QuímicaEscuela de Ingeniería QuímicaQSPR (Quantitative Structure-Property Relationship)HidracinasGFA (Genetic Function Approximation)Reactividad químicaEstabilidad térmicatemperatura de inicio de descomposicióncalor de descomposición.QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship)HydrazinesGFA (Genetic Function Approximation)Chemical reactivityThermal stabilityonset temperatureheat of decomposition.Predicción de la reactividad química de hidracinas no cíclicas usando estudios qsprPrediction of chemical reactivity for non-cyclic hydrazines based on qspr studiesƒTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf315319https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/720b717b-65e8-49a5-b701-03a044dca9d4/download0700912ae078cb54f46b2a33a176a102MD51Documento.pdfapplication/pdf1120538https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/60ee1fec-c093-46c7-b2b0-f83062c0d582/downloadbb5d31cd49aea8a44b470d0f677d3543MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf148807https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/d6462492-72f0-4125-8563-6ceb0d0fe690/downloada045a34ed19596ece3ee3b8c007fe788MD5320.500.14071/24207oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/242072024-03-03 13:13:34.669http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co