Информационная энтропия каталитической реакции

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В качестве структурных дескрипторов широко используются индексы на основе информационной энтропии. Изменение информационной энтропии в химической реакции рассчитывается как разность значений, соответствующих ансамблю продуктов и ансамблю реагентов. Для обобщенной схемы каталитической реакции выведены аналитические выражения, связывающие ее информационную энтропию с параметрами отдельных стадий и соответствующим суммарным уравнением. Установлено, что сумма параметров отдельных стадий пропорциональна изменению информационной энтропии в формальной некаталитической реакции, а коэффициентом пропорциональности является доля атомов, приходящихся на реагирующие (образующиеся) молекулы в ансамбле исходных веществ (или продуктов).

Об авторах

А. Д. Зимина

Институт нефтехимии и катализа,
Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук

Email: diozno@mail.ru
Россия, 450075, Республика Башкортостан, Уфа

А. А. Тухбатуллина

Институт нефтехимии и катализа,
Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук

Email: diozno@mail.ru
Россия, 450075, Республика Башкортостан, Уфа

Д. Ш. Сабиров

Институт нефтехимии и катализа,
Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: diozno@mail.ru
Россия, 450075, Республика Башкортостан, Уфа

Список литературы

  1. Станкевич М.И., Станкевич И.В., Зефиров Н.С. // Усп. хим. 1988. Т. 57. С. 191–208. https://doi.org/10.1070/RC1988v057n03ABEH003344
  2. Sabirov D.S., Shepelevich I.S. // Entropy. 2021. V. 23. P. 1240. https://doi.org/10.3390/e23101240
  3. Barigye S.J., Marrero-Ponce Y., Pérez-Giménez F., Bonchev D. // Mol. Divers. 2014. V. 18. P. 673. https://doi.org/10.1007/s11030-014-9517-7
  4. Basak S.C., Harriss D.K., Magnuson V.R. // J. Pharm. Sci. 1984. V. 73. P. 429. https://doi.org/10.1002/jps.2600730403
  5. Жданов Ю.А. Энтропия информации в органической химии. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1979. 56 с.
  6. Sabirov D., Koledina K. // EPJ Web Conf. 2020. V. 244. P. 01016. https://doi.org/10.1051/epjconf/202024401016
  7. Castellano G., Torrens F. // Phytochemistry. 2015. V. 116. P. 305. https://doi.org/10.1016/j.phytochem.2015.05.008
  8. Sabirov D.Sh., Ori O., László I. // Fullerene Nanotube Carbon Nanostruct. 2018. V. 26. P. 100. https://doi.org/10.1080/1536383X.2017.1405389
  9. Sabirov D.Sh., Tukhbatullina A.A., Shepelevich I.S. // Symmetry. 2022. V. 14. P. 1800. https://doi.org/10.3390/sym14091800
  10. Krivovichev S.V. // Mineral. Mag. 2013. V. 77. P. 275. https://doi.org/10.1180/minmag.2013.077.3.05
  11. Аксенов С.М., Ямнова Н.А., Боровикова Е.Ю., Стефанович С.Ю., Волков А.С., Дейнеко Д.В., Димитрова О.В., Гурбанова О.А., Хиксон A.E., Криво-вичев С.В. // Журн. структ. хим. 2020. Т. 61. № 11. С. 1856. https://doi.org/10.26902/JSC_id63255
  12. Banaru D.A., Hornfeck W., Aksenov S.M., Banaru A.M. // CrystEngComm. 2023. V. 25. P. 2144. https://doi.org/10.1039/D2CE01542K
  13. Banaru A.M., Aksenov S.M., Krivovichev S.V. // Symmetry. 2021. V. 13. P. 1399. https://doi.org/10.3390/sym13081399
  14. Sabirov D.S., Ori O., Tukhbatullina A.A., Shepele-vich I.S. // Symmetry. 2021. V. 13. P. 1899. https://doi.org/10.3390/sym13101899
  15. Sabirov D.Sh. // Comput. Theor. Chem. 2016. V. 1097. P. 83. https://doi.org/10.1016/j.comptc.2016.10.014
  16. Bonchev D.G. // Bulgar. Chem. Commun. 1995. V. 28. P. 567.
  17. Nagaraj N., Balasubramanian K. // Eur. Phys. J. Special Topics. 2017. V. 226. P. 3251. https://doi.org/10.1140/epjst/e2016-60347-2
  18. Basak S.C. Chemoinformatics and bioinformatics by discrete mathematics and numbers: an adventure from small data to the realm of emerging big data. In: Big data analytics in chemoinformatics and bioinformatics (With applications to computer-aided drug design, cancer biology, emerging pathogens and computational toxicology). Basak S.C., Vračko M. (Eds.). Elsevier, 2023. P. 3–35.
  19. Bertz S.H. // New J. Chem. 2003. V. 27. P. 860. https://doi.org/10.1039/B210843G
  20. Dehmer M., Mowshowitz A. // Inf. Sci. 2011. V. 181. P. 57. https://doi.org/10.1016/j.ins.2010.08.041
  21. Смоленский Е.А., Чуваева И.В., Лапидус А.Л. // Докл. АН. 2011. Т. 437. № 5. С. 651. https://doi.org/10.1134/S0012500811040100
  22. Rashevsky N. // Bull. Math. Biophys. 1955. V. 17. P. 229. https://doi.org/10.1007/BF02477860
  23. Karreman G. // Bull. Math. Biol. 1955. V. 17. P. 279. https://doi.org/10.1007/BF02477754
  24. Кобозев Н.И. // Журн. физ. химии. 1966. Т. 40. С. 281.
  25. Кобозев Н.И., Страхов Б.В., Рубашов А.М. // Журн. физ. химии. 1971. Т. 45. С. 86.
  26. Кобозев Н.И., Страхов Б.В., Рубашов А.М. // Журн. физ. химии. 1971. Т. 45. С. 375.
  27. Ugi I., Gillespie P. // Angew. Chem. 1971. V. 10. P. 914. https://doi.org/10.1002/anie.197109141
  28. Sabirov D.Sh. // Comput. Theor. Chem. 2020. V. 1187. P. 112933. https://doi.org/10.1016/j.comptc.2020.112933
  29. Sabirov D.S. // Comput. Theor. Chem. 2018. V. 1123. P. 169. https://doi.org/10.1016/j.comptc.2017.11.022
  30. Нильсен М., Чанг И. Квантовые вычисления и квантовая информация. Пер. с англ. М.: Мир, 2013. 822 с. (пер. с англ.: Nielsen M.A., Chuang I.L. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press, 2001).
  31. Sabirov D.S., Tukhbatullina A.A., Shepelevich I.S. // J. Mol. Graph. Model. 2022. V. 110. P. 108052. https://doi.org/10.1016/j.jmgm.2021.108052
  32. Sabirov D.Sh., Terentyev O.A., Sokolov V.I. // RSC Adv. 2016. V. 6. P. 72230. https://doi.org/10.1039/C6RA12228K
  33. Тухбатуллина А.А., Шепелевич И.С., Сабиров Д.Ш. // Вестн. Башкирск. ун-та. 2022. Т. 27. № 2. С. 349. https://doi.org/10.33184/bulletin-bsu-2022.2.16
  34. Özbek M.O., van Santen R.A. // Catal. Lett. 2013. V. 143. P. 131. https://doi.org/10.1007/s10562-012-0957-3
  35. Xie Y.-P., Shen Y.-L., Duan G.-X., Han J., Zhang L.-P., Lu X. // Mater. Chem. Front. 2020. V. 4. P. 2205. https://doi.org/10.1039/D0QM00117A

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.


© А.Д. Зимина, А.А. Тухбатуллина, Д.Ш. Сабиров, 2023

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».