Квантово-химическое изучение реакции N,O-диметилкарбамата с мономером и димером метиламина

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Квантово-химическими методами B3LYP и М06 изучены реакции N,O-диметилкарбамата с мономером и димером метиламина как модели получения полимочевин. Рассмотрены как одностадийный механизм взаимодействия, так и двухстадийный маршрут с образованием интермедиата, содержащего тетракоординированный атом углерода. Последний путь маловероятен, так как образование интермедиата характеризуется малыми величинами констант равновесия. Кинетически и термодинамически реакции с участием димера метиламина более благоприятны. Кинетическая предпочтительность реакций с участием димера метиламина обусловлена его повышенными донорными и кислотно-основными свойствами по сравнению с мономером. Термодинамическая предпочтительность взаимодействия с димером метиламина обусловлена бóльшей энтропией превращения по сравнению с реакцией с мономером.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. Я. Самуилов

Казанский национальный исследовательский технологический университет

Email: ysamuilov@yandex.ru
Россия, Казань

Е. П. Кожанова

Казанский национальный исследовательский технологический университет

Email: ysamuilov@yandex.ru
Россия, Казань

Я. Д. Самуилов

Казанский национальный исследовательский технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ysamuilov@yandex.ru
Россия, Казань

Список литературы

  1. Shojaei B., Najafi M., Yazdanbakhsh A. et al. // Polym. Adv. Technol. 2021. V.32. № 8. P. 2797. https://doi.org/10.1002/pat.5277
  2. Wang Y., Ding L., Lin J. et al. // Polymers. 2024. V. 16. № 3. P. 440. https://doi.org/10.3390/polym16030440
  3. Leventis N. // Polymers. 2022. V. 14. № 5. P. 969. https://doi.org/10.3390/polym14050969
  4. Zhang Z., Qian L., Cheng J. et al. // Chem. Mater. 2023. V. 35. № 4. P. 1806. https://doi.org/10.1021/acs.chemmater.2c03782
  5. Zhang Z., Qian L., Huang G. et al. // Adv. Funct. Mater. 2024. V. 34. № 4. P. 2310603. https://doi.org/10.1002/adfm.202310603
  6. Polyurea: Synthesis, Properties, Composites, Production, and Applications / Eds. P. Pasbakhsh, D. Mohotti, K. Palaniandy et al. Amsterdam: Elsevier, 2023. 430 p.
  7. Tripathi M., Parthasarathy S., Roy P.K. // J. Appl. Polym. Sci. 2020. V. 137. № 16. P. 48573. https://doi.org/10.1002/app.48573
  8. Sonnenschein M.F. Polyurethanes: science, technology, markets, and trends. Hoboken: Wiley, 2021. 492 p.
  9. Isocyanates: Sampling, Analysis, and Health Effects / Eds. J. Lesage, I. DeGraff, R. Danchik. West Conshohocken: ASTM Int., 2001. 133 p.
  10. MDI and TDI: safety, health and the environment: a source book and practical guide / Eds. D.C. Allport, D.S. Gilbert, S.M. Outterside. Chichester: Wiley, 2003. 438 p.
  11. Santana J.S., Cardoso E.S., Triboni E.R. et al. // Polymers. 2021. V. 13. № 24. P. 4393. https://doi.org/10.3390/polym13244393
  12. Pyo S.H., Park J.H., Chang T.S. et al. // CRGSC. 2017. V. 5. P. 61. https://doi.org/10.1016/j.cogsc.2017.03.012
  13. Montero R., Lamas I., León I. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2019. V. 21. № 6. P. 3098. https://doi.org/10.1039/C8CP06416D
  14. Pérez C., León I., Lesarri A. et al. // Ang. Chem. 2018. V. 130. № 46. P. 15332. https://doi.org/10.1002/anie.201808602
  15. Malloum A., Conradie J. // J. Mol. Liq. 2021. V. 336. P. 116199. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2021.116199
  16. Brutschy B., Bisling P., Rühl E. et al. // Z. Phys. D – Atoms Molec. Clusters. 1987. V. 5. P. 217. https://doi.org/10.1007/BF01436927
  17. Zhang B.B., Kong X.T., Jiang S.K. et al. // Chin. J. Chem. Phys. 2017. V. 30. № 6. P. 691. https://doi.org/10.1021/acs.jpca.7b08096
  18. Mishra S., Nguyen H.Q., Huang Q.R. et al. // J. Chem. Phys. 2020. V. 153. № 19. P. 194301. https://doi.org/10.1063/5.0025778
  19. Huang Q.R., Endo T., Mishra S. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2021. V. 23. № 6. P. 3739. https://doi.org/10.1039/d0cp05745b
  20. Hayama S., Wasse J.C., Skipper N.T. et al. // J. Phys. Chem. B. 2001. V. 106. № 1. P. 11. https://doi.org/10.1080/002689700 10020023
  21. Kosztolányi T., Bakó I., Pálinkás G. // J. Chem. Phys. 2003. V. 118. № 10. P. 4546. https://doi.org/10.1063/1.1543143
  22. Frisch M.J., Trucks G.W., Schlegel H.B., Scuseria G.E., Robb M.A., Cheeseman J.R., Scalmani G., Barone V., Mennucci B., Petersson G.A., Nakatsuji H., Caricato M., Li X., Hratchian H.P., Izmaylov A.F., Bloino J., Zheng G., Sonnenberg J.L., Hada M., Ehara M., Toyota K., Fukuda R., Hasegawa J., Ishida M., Nakajima T., Honda Y., Kitao O., Nakai H., Vreven T., Montgomery J.A., Peralta J.E., Ogliaro F., Bearpark M., Heyd J.J., Brothers E., Kudin K.N., Staroverov V.N., Kobayashi R., Normand J., Raghavachari K., Rendell A., Burant J.C., Iyengar S.S., Tomasi J., Cossi M., Rega N., Millam J.M., Klene M., Knox J.E., Cross J.B., Bakken V., Adamo C., Jaramillo J., Gomperts R., Stratmann R.E., Yazyev O., Austin A.J., Cammi R., Pomelli C., Ochterski J.W., Martin R.L., Morokuma K., Zakrzewski V.G., Voth G.A., Salvador P., Dannenberg J.J., Dapprich S., Daniels A.D., Farkas O., Foresman J.B., Ortiz J.V., Cioslowski J., Fox D.J. Gaussian 09, Revision A.1, Gaussian, Inc., Wallingford CT, 2009.
  23. Becke A.D. // J. Chem. Phys. 1992. V. 96. № 3. P. 2155. https://doi.org/10.1063/1.462066
  24. Becke A.D. // J. Chem. Phys. 1992. V. 97. № 12. P. 9173. https://doi.org/10.1063/1.463343
  25. Becke A.D. // J. Chem. Phys. 1993. V. 98. № 7. P. 5648. https://doi.org/10.1063/1.464913
  26. Zhao Y., Truhlar D.C. // Theor. Chem. Acc. 2008. V. 120. P. 215. https://doi.org/10.1007/s00214-007-0310-x
  27. Sholl D.S., Steckel J.A. Density functional theory: a practical introduction / Hoboken: John Wiley & Sons. 2023. 224 p.
  28. Zhao Y., Truhlar D.C. // Acc. Chem. Res. 2008. V. 41. № 2. P. 157. https://doi.org/10.1021/ar700111a
  29. Keeler J., Wothers P. Chemical Structure and Reactivity: an Integrated Approach. Oxford: Oxford University Press. 2014. 877 p.
  30. Maksic Z.B., Kovacevic B., Vianello R. // Chem. Rev. 2012. V. 112. № 10. P. 5240. https://doi.org/10.1021/cr100458v
  31. Cabaleiro-Lago E.M., Rodrı́guez-Otero J. // J. Mol. Struct.: THEOCHEM. 2002. V. 586. № 1–3. P. 225. https://doi.org/10.1016/S0166-1280(02)00068-4
  32. Mishra S., Nguyen H.Q., Huang Q.R. et al. // J. Chem. Phys. 2020. V. 153. № 19. P. 194301. https://doi.org/10.1063/5.0025778
  33. Zipse H., Wang L.H., Houk K.N. // Liebigs Ann. Chem. 1996. V. 1996. № 10. P. 1511. https://doi.org/10.1002/jlac.199619961004
  34. Wang L.H., Zipse H. // Liebigs Ann. Chem. 1996. V. 1996. № 10. P. 1501. https://doi.org/10.1002/jlac.199619961003
  35. Kakuchi R., Fukasawa K., Kikuchi M. et al. // Macromolecules. 2021. V. 54. № 1. P. 364. https://doi.org/10.1021/acs.macromol.0c02078
  36. Zabalov M.V., Levina M.A., Krasheninnikov V.G. et al. // Polymer Sci. Ser. B. 2023. V. 65. № 4. P. 467. https://doi.org/10.1134/S1560090423701063
  37. Zabalov M.V., Tiger R.P., Berlin A.A. // Russ. Chem. Bull. 2012. V. 61. № 3. P. 518. https://doi.org/10.1007/s11172-012-0076-8
  38. Fox J.M., Dmitrenko O., Liao L.A. et al. // J. Org. Chem. 2004. V. 69. № 21. P. 7317. https://doi.org/10.1021/jo049494z
  39. Lawal M.M., Govender T., Maguire G.E. et al. // J. Mol. Model. 2016. V. 22. P. 235. https://doi.org/10.1007/s00894-016-3084-z
  40. Costa P., Pilli R., Pinheiro S. et al. The Chemistry of Carbonyl Compounds and Derivatives. London: RSC, 2022. 814 p.
  41. Smith M.B. Organic Chemistry: An Acid-Base Approach. Boca Raton: CRC Press, 2023. 726 p.
  42. Aue D.H., Webb H.M., Bowers M.T. // J. Am. Chem. Soc. 1976. V. 98. № 2. P. 311. https://doi.org/10.1021/ja00418a001
  43. Radisic D., Xu S., Bowen Jr.K.H. // Chem. Phys. Lett. 2002. V. 354. № 1–2. P. 9. https://doi.org/10.1016/S0009-2614(01)01470
  44. Hunter E.P., Lias S.G. // JPCRD. 1998. V. 27. № 3. P. 413. https://doi.org/10.1063/1.556018
  45. Kozhanova E.P., Samuilov Y.D., Samuilov A.Y. // Theor. Chem. Acc. 2023. V. 142. № 12. P. 132. https://doi.org/10.1007/s00214-023-03074-w
  46. Samuilov A.Y., Balabanova F.B., Samuilov Y.D. // Comp. Theor. Chem. 2014. V. 1049. P. 7. https://doi.org/10.1016/j.comptc.2014.09.010
  47. Samuilov A.Y., Balabanova F.B., Samuilov Y.D. // Comp. Theor. Chem. 2015. V. 1067. P. 33. https://doi.org/10.1016/j.comptc.2015.05.004
  48. Díaz N., Suárez D., Sordo T.L. // Eur. J. Org. Chem. 2001. V. 2001. № 4. P. 793. https://doi.org/10.1002/1099–0690(200102)2001:4<793:: AID-EJOC793>3.0.CO;2-Z
  49. Ehlers J.E., Rondan N.G., Huynh L.K. et al. // Macromolecules. 2007. V. 40. № 12. P. 4370. https://doi.org/10.1021/ma070423m
  50. Said R.B., Kolle J.M., Essalah K. et al. // ACS omega. 2020. V. 5. № 40. P. 26125. https://doi.org/10.1021/acsomega.0c03727
  51. Alvaro C.E.S., Nudelman N.S. // Int. J. Chem. Kinet. 2010. V. 42. № 12. P. 735. https://doi.org/10.1002/kin.20523
  52. Raspoet G., Nguyen M.T., Kelly S. et al. // J. Org. Chem. 1998. V. 63. № 26. P. 9669. https://doi.org/10.1021/jo980642t

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. scheme_01

Скачать (40KB)
Метаданные
3. scheme_02

Скачать (27KB)
Метаданные
4. scheme_03

Скачать (29KB)
Метаданные
5. scheme_04

Скачать (62KB)
Метаданные
6. scheme_05

Скачать (61KB)
Метаданные
7. Рис. 1. Зависимости констант равновесия (Кр) превращений N,O-диметилкарбамата с мономером (1) и димером (2) метиламина в газовой фазе от температуры (Т). Использованы результаты расчета методом B3LYP.

Скачать (84KB)
Метаданные
8. scheme_06

Скачать (66KB)
Метаданные
9. scheme_07

Скачать (107KB)
Метаданные
10. scheme_08

Скачать (70KB)
Метаданные
11. scheme_09

Скачать (122KB)
Метаданные
12. Рис. 2. Шаростержневые модели переходных состояний реакций N,O-диметилкарбамата с а – мономером (ПС1) и б – димером (ПС2) метиламина, протекающих по одностадийному пути. Указаны длины связей в Ӑ. Данные расчета методом M06/6-311++G(df, p).

Скачать (195KB)
Метаданные
13. scheme_10

Скачать (194KB)
Метаданные
14. Рис. 3. Шаростержневые модели переходных состояний реакций N,O-диметилкарбамата с а – мономером (ПС3) и б – димером (ПС4) метиламина, приводящих к образованию тетракоординированного интермедиата (V). Указаны длины связей в Ӑ. Данные расчета методом M06/6–311++G(df, p).

Скачать (248KB)
Метаданные
15. scheme_12

Скачать (76KB)
Метаданные
16. scheme_13

Скачать (166KB)
Метаданные
17. Рис. 4. Шаростержневые модели переходных состояний а – мономолекулярного (ПС5) и б – катализируемого мономером метиламина (ПС6) перехода интермедиата (V) в N, N1-диметилмочевину. Указаны длины связей в Ӑ. Данные расчета методом M06/6–311++G(df, p).

Скачать (269KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».