Моделювання кластерів ортосилікатної та метансульфонової кислоти у водному розчині

Автор(и)

  • А.Г. Мандрика Український державний хіміко-технологічний університет, Дніпро, Україна
  • О.О. Пасенко Український державний хіміко-технологічний університет, Дніпро, Україна
  • В.Г. Верещак Український державний хіміко-технологічний університет, Дніпро, Україна
  • Є.С. Осокін Primus Inter Pares School, Дніпро, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15330/pcss.24.4.735-741

Ключові слова:

ортосилікатна кислота, метансульфонова кислота, кластери, водний розчин, квантово-хімічне моделювання, енергія зв’язування, водневий зв’язок

Анотація

В роботі з використанням квантово-хімічного методу моделювання була розглянута можливість зв’язування ортосилікатної кислоти з різною кількістю метансульфонат-аніонів. Було продемонстровано, що метансульфонова кислота утворює по два водневі зв’язки з молекулою ортосилікатної кислоти, в незалежності від конформації самого кластеру. За результатами розрахунків енергетичних параметрів систем та граничних молекулярних орбіталей, було встановлено, що найстабільнішим кластером ортосилікатної кислоти з метансульфонат-аніоном є [H4SiO4 · 4CH3SO3]. Також було встановлено, що характерною особливістю для всіх досліджуваних кластерів на рівні розподілу електронної густини є утворення восьмичленного циклу (S–O···H–O–Si–O–H···O) та (S–O···H–O–Si–O···H–С). Також встановлено відсутність суттєвої залежності ефективного заряду від атома Силіцію від кількості аніонів метансульфонату у внутрішній сфері. Таким чином, теоретично продемонстровано, що метансульфонат-аніон здатний стабілізовувати ортосилікатну кислоту та зменшувати можливість її димеризації.

Посилання

B. Mondal, D. Ghosh, A.K. Das, Thermochemistry for silicic acid formation reaction: Prediction of new reaction pathway, Chemical Physics Letters, 478(4-6), 115 (2009); https://doi.org/10.1016/j.cplettq.2009.07.063.

S. Dwivedi, A. Kumar, S. Mishra et al., Orthosilicic acid (OSA) reduced grain arsenic accumulation and enhanced yield by modulating the level of trace element, antioxidants, and thiols in rice, Environmental Science and Pollution Research, 27(19), 24025 (2020); https://doi.org/10.1007/s11356-020-08663-x.

V.V. Potapov, A.A. Cerdan, D.S. Gorev, Silicic Acid Polymerization and SiO2 Nanoparticle Growth in Hydrothermal Solution, Polymers, 14(19), 4044 (2022); https://doi.org/10.3390/polym14194044.

A. Pielesz, J. Fabia, W. Binias et al., Graphene Oxide and Stabilized Ortho-Silicic Acid as Modifiers of Amnion and Burn Affected Skin: A Comparative Study, Nanotechnology, science and applications, 14, 49 (2021); https://doi.org/10.2147%2FNSA.S294412.

A. Mandryka, O. Pasenko, V. Vereschak, Y. Osokin, Influence of the monomer form of orthosilicic acid on the stability of polyalumosilicon coagulants and their efficiency in the treatment of drinking water, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 123(10), 16 (2023); https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.282696.

A.G. Mandryka, O.O. Pasenko, V.H. Vereschak, Y.S. Osokin, Quantum-chemical modeling of reactions involving low-base aluminum oxychloride with orthosilicate acid, Priority areas of research in scientific and educational activities: Problems and prospects, 273 (2022); (in Ukrainian) https://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/39056/1/%D0%97%D0%B 1%D1%96%D1%80%D0%B D%D0%B8%D0%BA%202022.pdf#page=273

A.H. Mandryka, O.O. Pasenko, V.H. Vereschak, Y. S. Osokin, Modeling of complexes of low- basic aluminum oxychloride with orthosilicate acids in aqueous solution, Journal of Chemistry and Technologies, 31(1), 44 (2023); https://doi.org/10.15421/jchemtech.v31i1.271537.

M. Gernon, Environmental benefits of methanesulfonic acid. Comparative properties and advantages, Green chemistry, 1(3), 127 (1999); https://doi.org/10.1039/A900157C.

O. Pasenko, A. Mandryka, Ye. Khrupchyk, V. Vereshchak, Stable solutions of orthosilicic acid, Voprosy Khimii i Khimicheskoi Tekhnologii, 4, 56 (2022); https://doi.org/10.32434/0321-4095- 2022-143-4-56-60.

A.G. Mandryka, O.O. Pasenko, V.H. Vereschak, Y.S. Osokin, Quantum chemical modeling of orthosilicic acid clusters with some acids in aqueous solution, Journal of Chemistry and Technologies, 30(2), 159 (2022); https://doi.org/10.15421/jchemtech.v30i2.258938.

M.J. Frisch, G.W. Trucks, H.B. Schlegel et al., Gaussian 09, Revision D.01., Gaussian. Inc., Wallingford (2009).

F.B. Konig, J. Schonbohm, D. Bayles, AIM2000 - A program to analyze and visualize atoms in molecules, Journal of Computational Chemistry, 22(5), 545 (2001); https://doi.org/10.1002/1096-987X(20010415)22:5%3C545::AID-JCC1027%3E3.0.CO;

T.A. Keith, AIMAll, Version, 19, 12 (2017).

A.D. Becke, Density-Functional Thermochemistry. IIIThe Role of Exact Exchange, Indian Journal of Pure & Applied Physics, 98(7), 5648 (1993); https://doi.org/10.1063/1.464913.

C. Lee, W. Yang, R.G. Parr, Development of the Colle-Salvetti correlation-energy formula into a function of the electron density. Physical review B, 37(2), 785 (1988); https://doi.org/10.1103/PhysRevB.37.785.

K.B. Wiberg, Basis set effects on calculated geometries: 6-311++G** vs. aug-cc-pVDZ, Journal of computational chemistry, 25(11), 1342 (2004); https://doi.org/10.1002/jcc.20058.

E. Demianenko, M. Ilchenko, A. Grebenyuk, V. Lobanov, A theoretical study on orthosilicic acid dissociation in water clusters, Chemical Physics Letters, 515(4-6), 274 (2011); https://doi.org/10.1016/j.cplett.2011.09.038.

T. Afshari, M. Mohsennia, Effect of the Si, Al and B doping on the sensing behavior of carbon nanotubes toward ethylene oxide: a computational study, Molecular Simulation, 45(16), 1384 (2019); https://doi.org/10.1080/08927022.2019.1635693.

V. Barone, M. Cossi, J. Tomasi, Geometry optimization of molecular structures in solution by the polarizable continuum model, Journal of Computational Chemistry, 19(4), 404 (1998); https://doi.org/10.1002/(SICI)1096-987X(199803)19:4<404::AID-JCC3>3.0.CO;2-W.

J. Tomasi, B. Mennucci, R. Cammi, Quantum mechanical continuum solvation models, Chemical reviews, 105(8), 2999 (2005); https://doi.org/10.1021/cr9904009.

F. Weinhold, Natural bond orbital analysis: A critical overview of relationships to alternative bonding perspectives, Journal of computational chemistry, 33(30), 2363 (2012); https://doi.org/10.1002/jcc.23060.

R.B. Krishnan, J.S. Binkley, R. Seeger, J.A. People, Self-consistent molecular orbital methods. XX. A basis set for correlated wave functions, The Journal of Chemical Physics, 72(1), 650 (1980); https:ZZdoi.org/10.1063Z1.438955.

M.J. Frisch, J.A. Pople, J.S. Binkley, Self-consistent molecular orbital methods 25. Supplementary functions for Gaussian basis sets, The Journal of chemical physics, 80(7), 3265 (1984); https://doi.org/10.1063/1.447079.

C.R. Wick, T. Clark, On bond-critical points in QTAIM and weak interactions, Journal of Molecular Modeling, 24(6), 1 (2018); https://doi.org/10.1007/s00894-018-3684-x

E. Espinosa, E. Molins, C. Lecomte, Hydrogen bond strengths revealed by topological analyses of experimentally observed electron densities, Chemical Physics Letters, 285(3/4), 170 (1998); https://doi.org/10.1016/S0009-2614(98)00036-0.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-12-21

Як цитувати

Мандрика, А., Пасенко, О., Верещак, В., & Осокін, Є. (2023). Моделювання кластерів ортосилікатної та метансульфонової кислоти у водному розчині. Фізика і хімія твердого тіла, 24(4), 735–741. https://doi.org/10.15330/pcss.24.4.735-741

Номер

Розділ

Хімічні науки