提出了一种基于高阶基团贡献法与类导体屏蔽片段活度系数模型(conductor like screening model-segment activity coefficient,COSMO-SAC)的计算机辅助溶剂设计方法(computer-aided molecular design,CAMD).首先,基于高阶基团贡献法(higher-order group contribution,GC+)与COSMO-SAC模型构建GC+-COSMO方法,关联分子基团组合与表面屏蔽电荷密度分布[σ-profiles,p(σ)]、分子空腔体积Vc,实现对二者的高通量预测;然后结合基于简化分子线性输入系统(simplified molecular input line entry system,SMILES)的异构体生成算法与GC+-COSMO方法实现CAMD技术对异构体的识别及性质区分;最后,通过目标函数与约束方程组成的混合整数非线性规划模型(mixed integer nonlinear programming,MINLP)来建立溶剂设计问题,进一步采用分解式算法优化求解,实现溶剂优化设计目标.基于以上模型和方法开展了狄尔斯-阿尔德(Diels-Alder,DA)竞争性反应溶剂设计,验证了提出的方法的可行性与有效性.
计算机辅助分子设计 溶剂 高阶基团贡献法 COSMO-SAC