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...
- Autores:
-
Espíndola Calderón, Carlos Andrés
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- 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
- 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)
Chemical reactivity
Thermal stability
onset temperature
heat of decomposition.
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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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) Chemical reactivity Thermal stability onset temperature heat of decomposition. |
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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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