Vergleichende Studie von COSMO-basierten und Zustandsgleichungs-Ansätzen zur Vorhersage von Solvatisierungsenergien auf Basis der COMPSOL-Datenbank

Vergleichende Studie von COSMO-basierten und Zustandsgleichungs-Ansätzen zur Vorhersage von Solvatisierungsenergien auf Basis der COMPSOL-Datenbank

Die Berechnung von Solvatationsenergien findet in verschiedenen Bereichen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, beispielsweise beim Entwurf von Trennprozessen, in der Pharmakologie und Arzneimittelentwicklung sowie bei der kinetischen Modellierung. Diese Anwendungen erfordern thermodynamische Modelle, die in der Lage sind, Solvatationsenergien genau vorherzusagen, die Temperaturabhängigkeit dieser Eigenschaft zu berücksichtigen und die schnell und robust sind. In diesem Rahmen verglichen wir zwei COSMO-basierte Kontinuumslösungsmodelle (COSMO-RS und COSMO-SAC-dsp) mit zwei Versionen prädiktiver kubischer Zustandsgleichungen, die für ihre Effizienz bekannt sind (PSRK und UMR-PRU). Zu diesem Zweck wurde ein großer experimenteller Satz von 65.000 Datenpunkten berücksichtigt, die aus der COMPSOL-Datenbank extrahiert wurden. Vergleiche zwischen berechneten und experimentellen Daten wurden für die Gibbs-Solvatisierungsenergie und, zum ersten Mal in der Literatur, gleichzeitig für Entropie und Solvatisierungsenthalpie durchgeführt. Für einfachere binäre Gemische, in denen keine Wasserstoffbrückenbindung stattfindet, waren alle Modelle in der Lage, genaue Vorhersagen zu liefern, mit durchschnittlichen absoluten Abweichungen von unter 0,3 kcal/mol hinsichtlich der Solvatations-Gibbs-Energie. Für komplexere assoziierende Gemische zeigte COSMO-RS die beste Korrelation zwischen experimentellen und berechneten Daten, insbesondere für wässrige Systeme; Unter EoS wird beobachtet, dass das PSRK-Modell die beste Genauigkeit bietet.

Die Schätzung der Solvatations-Gibbs-Energie (Δsolv gᵢ) ist ein wichtiges Thema bei der Prozess- und Produktentwicklung. Da diese thermodynamische Größe mit dem Grad der Affinität zwischen verschiedenen chemischen Spezies zusammenhängt, kann sie beispielsweise bei der Auswahl eines geeigneten Lösungsmittels für einen Trennprozess oder eine chemische Reaktion sehr nützlich sein. Die Berechnung der Solvatisierungsmengen ist auch in der Pharmakologie und beim Arzneimitteldesign von entscheidender Bedeutung, da das Solvatisierungsphänomen die Affinität einer bestimmten biologisch aktiven Substanz zu Zielproteinen sowie deren Löslichkeit und chemische Stabilität direkt beeinflusst [1–4].

Lösungsenergien sind auch für detaillierte chemische Kinetikmodelle in der Flüssigphase erforderlich, die eine große Anzahl von Reaktionen und chemischen Spezies umfassen und auf Gasphasenmodellen basieren, die zur Simulation von Pyrolyse-, Verbrennungs- oder atmosphärischen Oxidationsphänomenen entwickelt wurden [5–8]. Diese Beispiele verdeutlichen den Bedarf an prädiktiven und genauen Methoden, die Solvatationsenergien vorhersagen können und gleichzeitig schnell und robust sind und auf eine Vielzahl chemischer Verbindungen angewendet werden können. Bemerkenswert ist, dass diese Anwendungen große Temperaturbereiche abdecken und daher müssen Modelle, die für Solvatationsenergien verwendet werden, eine Temperaturabhängigkeit als Voraussetzung einschließen.