烷基糖苷表面活性剂胶束溶液中深共晶溶剂诱导凝聚:超分子溶剂的形成及其在食品分析中的应用(Talanta 2025)

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摘要 格但斯克工业大学的研究者们研究了数种烷基多糖苷C8-C10胶束溶液中的深共晶溶剂,来诱导凝聚并引起相分离。作者选择三种脂肪酸作为氢键供体,即己酸、庚酸和辛酸,同时使用季铵盐和单萜类百里酚作为氢键受体,以获得深共晶溶剂。深共晶溶剂的前体可以掺入烷基多糖苷C8-C10的胶束结构中,并调节其性质,改善与目标化合物的相互作用,并由于胶束聚集体尺寸的增加而促进相分离。 绿色表面活性剂和深共晶溶剂的协同作用,已被证明可以在测定辣椒素作为次生代谢物时,保持辣椒的刺激性,从而保持辛辣食物的刺激性。目标分析物的提取回收率在75%以上。辣椒素和二氢辣椒素的检测限为1.7μg g−1。相对回收率在76-130%之间。本研究是第一次提出烷基多糖苷和深共晶溶剂之间的协同作用。所提出的提纯系统有可能用于其他分析任务,特别是在固体和非均质样品的分析中。不仅基于脂肪酸的深共晶溶剂,而且基于醇、单萜等的其他溶剂也可用于凝聚。因此,各种已经研究过的深共晶溶剂,也可以基于此目的而进行重新研究。 参考文献 Deep eutectic solvent-induced coacervation in micellar solution of alkyl polyglucoside surfactant: Supramolecular solvent formation and application in food analysis, Christina Vakh, Lutfi Andre Yahya, Patrycja Makoś-Chełstowska, Marek Tobiszewski, Talanta, Volume 292, 1 September 2025, 127930

【石河子大学】离子液体辅助萃取分离正己烷和乙酸乙酯:实验与工艺性能评估(Sep Purif Technol 2025)

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摘要 正己烷 (NHA) 和乙酸乙酯 (EA) 是重要的有机溶剂,广泛应用于石化、食品、纺织、制药等多个行业。然而,由于它们能形成共沸物,在常压下难以通过传统蒸馏法进行分离。为解决此问题石河子大学雷志刚教授团队使用离子液体 (ILs) 作为萃取剂来分离乙酸乙酯 (EA) 和正己烷 (NHA),并通过 COSMO-RS 模型筛选出了最具潜力的 ILs。该研究从多个尺度探讨了正己烷和乙酸乙酯的分离过程。研究表明,[BMIM][BF4] 因其较低的成本和优异的溶解能力成为最具经济效益的选择。同时,注意到 [BMIM][PF6] 具有显著的能量消耗优势,这表明热容量在未来ILs筛选中也应被视为关键考量因素之一。通过AMS软件中的 COSMO-RS 模型计算出的 40 种 ILs 对于 EA 到 NHA 的选择性和溶剂能力(图 1)。计算结果显示 [EMIM][BF4]、[BMIM][BF4] 和 [BMIM][PF6] 三种离子液体在具有较高选择性的同时还表现出有意的溶剂能力,因此被选为理想的离子液体萃取剂用于后续的实验以及模拟研究。 图1、40种常见离子液体对正己烷-乙酸乙酯体系的溶剂能力和选择性 通过量子化学计算在分离层面对萃取过程的分离机理进行研究,结果显示阳离子与乙酸乙酯分子之间形成的氢键相互作用是萃取过程得以进行的主要驱动力。并且阳离子-乙酸乙酯体系间的 IGM 等值面明显强于阴离子-乙酸乙酯体系,说明阳离子在萃取过程中起到了更为重要的作用。 图2、离子液体与正己烷以及乙酸乙酯之间的 IGM 等值面 液液相平衡实验证明所选的三种离子液体对乙酸乙酯优异的分离性能。可以看出 [BMIM][PF6] 对乙酸乙酯的分配系数最高,这表明在相同纯度要求下,[BMIM][PF6] 所需要的离子液体用量最小。但是 [EMIM][BF4] 的选择性最高,说明该离子液体可以以更高的纯度分离正己烷-乙酸乙酯体系。 图3、三种离子液体对乙酸乙酯的分配系数以及选择性 最后该研究使用 Aspen Plus 软件在系统尺度设计了正己烷-乙酸乙酯体系的分离过程。该流程通过闪蒸罐-1来控制正己烷和乙酸乙酯的产品纯度同时使用闪蒸罐-2 来回收离子液体萃取剂。模拟结果表明所筛选的三种离子液体萃取剂均能得到高纯度产品(乙酸乙酯和正己烷的分离纯度均大于 99.5wt%,表一)。 表1、三种离子液体在系统尺度的性能参数 总结 本研究采用 […]

AMS 辅助药物研究案例集(一)

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药物工艺开发中溶解度预测模型的评估(阿斯利康) 在合成药物工艺开发中的许多单元操作设计中,溶解度是一个重要属性,然而直接测量潜在溶剂、混合溶剂中的溶解度,有时候并不理想或实用。在制药工业中投入使用的,包括有几种预测化合物在有机溶剂中溶解度的理论模型。ETC(Enabling Technologies Consortium) 合作,需要进行溶解度模型标准测试,以便指导溶解度模型的更好使用。 阿斯利康的研究人员针对一组较为广泛的溶质-溶剂组合,包括24 种溶质和80 种溶剂、混合溶剂,对多种溶解度模型进行了评估。作为 ETC 内部共同努力的一部分,对乙酰唑胺、咖啡因、西咪替丁、桂利嗪、格列本脲、奥美拉唑、扑热息痛、吡罗昔康、利培酮和糖精进行了测量。ETC 合作参与者额外提供了的溶解度的一些内部数据,涵盖了更有限的溶剂范围。 溶解度模型的方法各不相同,包括从第一性原理模型(COSMO-RS 和 COSMO-SAC)到回归模型(R-UNIFAC 和Lovette-Amgen模型)等。作者使用不同的适应度测量,对每种模型的性能进行了广泛的评估。 尽管作者提出了几种不同的性能指标(如准确性、RMSE和MCC),但没有一种指标能够完美地捕捉模型在所有预期情况下的适用性。建议研究者评估每个指标在其预期应用中的重要性,并根据所需数据规模和应用模型的能力来平衡评估。 结果表明,溶解度模型确实可用于化学过程开发,这些模型在性能方面非常具有吸引力。通过有效的初步筛选,能够产生较小的潜在溶剂和溶剂混合物集,以便进一步筛选,而且在后期开发中,能够识别和消除二元体系协同溶解度效应的潜在影响。 从这些模型的总体趋势来看,使用的实验数据越多,总体性能改善越大。使用DSC或参考溶解度时,基于ADF-COSMO的模型通常是最准确的。R-UNIFAC模型在不同任务中的表现各不相同,只有从参考溶剂和多态性处理的选择上将它们区分开来。Lovette-Amgen模型在单溶剂系统的大多数评估中表现得异常出色(使用数据训练了该模型),但二元溶剂评估方面显著落后(数据未用于训练模型)。 Evaluation of Predictive Solubility Models in Pharmaceutical Process Development─an Enabling Technologies Consortium Collaboration, Michael A. Lovette, Jacob Albrecht, Ravi S. Ananthula, Francesco Ricci, Rahul Sangodkar, Mansi S. Shah, and Simone Tomasi, Cryst. Growth Des. 2022, DOI: 10.1021/acs.cgd.2c00368 […]

AMS 辅助药物研究案例集(二)

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铋烯和锑烯作为顺铂药物载体的理论比较研究 有效的靶向递送是纳米医学中抗癌药物递送的一个挑战,本项研究主要使用 DFT 方法,研究铋和锑纳米片作为顺铂抗癌的纳米载体的可能性。结果表明,与锑烯相比,铋烯表现出明显更好的物理稳定性、药物释放速率、溶解度和生物相容性,使其成为药物递送系统的优秀候选者。 抗癌药物的平行和垂直取向吸附在两个纳米片上;平行构型在能量上最为有利,平行位点的吸附能为-0.79eV。电子电荷分析和 DOS 计算也揭示了从药物到铋烯片的电荷转移,从而证实了药物的有效吸附。作者通过模拟药物和吸附位点附近的载体表面的受到质子攻击,来模拟药物的释放,结果显示出铋烯在药物释放机制方面的稳定性和潜力。 此外,通过研究其与生物分子的相互作用,分析药物分子与氨基酸的相互作用,发现药物能够有效发挥作用。关于功函数、恢复时间、电子局域函数和前沿分子轨道分析,进一步确认了铋烯相对于锑烯的优势。这些全面的评估表明,双马苏碱是一种更具前景的抗癌药物纳米载体,并为提高癌症治疗策略的疗效开辟了一条潜在的途径。 Insights into bismuthene and antimonene as cisplatin drug carriers: A theoretical comparative investigation, Chemical Physics, 2025, Volume 588, 112460 应用萜类深共晶溶剂去除水中的抗生素和染料:理论预测、实验验证和量子化学评估(四川大学) 本研究提出了一种理论预测方法和机理研究,用于使用萜类深共晶溶剂(DES)从水性介质中提取抗生素和染料。首先,应用 COSMO-RS 方法预测了26种萜类DES提取抗生素(四环素类、磺胺类、喹诺酮类、β-内酰胺类)和染料等15种目标化合物的选择性、容量和性能指标,百里酚苯甲醇对目标化合物显示出有前景的理论选择性和提取效率。 此外,氢键受体(HBA)和氢键供体(HBD)的结构都对预测的提取性能有影响,可以通过调整具有更高极性、更小分子体积、更短烷基链长度和芳香环结构等的候选物来提高提取性能。根据 σ-Profile 和 σ-Potential 所揭示的预测分子相互作用,具有 HBD 能力的 DES 可以促进分离过程。此外,实验验证证实了所提出的预测方法的可靠性,表明理论预测的提取性能指标的趋势,与使用实际样品的实验结果相似。 最后,基于可视化表示、热力学计算和拓扑性质,通过量子化学计算对提取机理进行了评估;目标化合物显示出良好的溶剂化能量,可以从水相转移到 DES 相。 所提出的方法已被证明有可能为环境研究中具有类似绿色溶剂分子相互作用的更多应用(如微萃取、固相萃取、吸附)提供有效的策略和指导。 How to apply terpenoid-based deep eutectic solvents for removal of antibiotics […]

极端条件下运行的锂金属电池的合理电解质设计(Journal of Materials Chemistry A, 2024)

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摘要 开发能够在极端条件下运行的锂金属电池电解质是一项重大挑战,并且往往因缺乏系统的溶剂筛选研究而受到阻碍。在这项研究中,通过 DFT 和 COSMO-RS 计算,来评估包含20种溶剂的190种二元混合物,以识别具有宽液体温度范围和高LiTFSI溶解度的电解质。四亚甲基砜(TMS)因其高沸点和低熔融焓而成为一种有前景的候选者,这会提高混合物中的泡点并降低共晶温度。利用具有七个σ描述符的机器学习模型,精确预测了Li和TFSI离子结合能。这些结合能主要受到强静电和范德华相互作用的影响。这种综合方法突出了DFT、COSMO-RS和机器学习技术相结合在指导电解质设计方面的有效性。 参考文献 Rational electrolyte design for Li-metal batteries operated under extreme conditions: a combined DFT, COSMO-RS, and machine learning study, J. Mater. Chem. A, 2024, 12, 15792

从分子层面理解使用深共晶溶剂从酚类化合物中分离中性油(Sep Purif Technol, 2025)

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目前从煤直接液化油中,分离酚类化合物的过程,需要解决产生含酚废水,以及产品中中性油含量不达标的紧迫问题。北京化工大学与太原师范大学合作研究中,使用 AMS 软件中的 COSMO-SAC 模型来预测深共晶溶剂(DES)对酚类化合物的分离性能,并根据固液相图确定了潜在的萃取剂及其液相操作窗口。

采用低成本、稳定、高效的萃取剂 LC:TEG(1:3.3)DES 进行实验,探索实验条件的影响。通过量子化学和分子动力学模拟的可视化方法,探索了结构-活性关系,提出了一种多级闪蒸联合蒸馏去除中性油的方法。建立了萃取与蒸馏相结合的工艺,得到中性油含量仅为0.31%的间甲酚产品,中性油含量首次降至1%以下,满足工业要求。

通过 COSMO-RS 预测药物与聚合物的相容性

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最近捷克共和国布拉格化工大学Michal Fulem课题组,使用 AMS 软件的 COSMO-RS 模块预测 10 种活性药物成分(API)与聚合物聚乙烯吡咯烷酮(PVP)K12 的固液平衡(SLE)曲线。作者采用两种基于 COSMO RS 的方法,即“传统方法”和“快速方法”,并对二者的性能进行了比较。通过逐步溶解(S-WD)方法获得的各自 SLE 数据集进行比较,评估预测 SLE 曲线的准确性。

离子液体捕获可冷凝气体(Chem. Rev. 2023)

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摘要 可冷凝气体是在大气压和室温下以气态形式排放到大气中的可冷凝和挥发性蒸汽或有机化合物(包括水蒸气)的总和。石化、化工、包装印刷、工业涂料、矿山开采活动排放的可冷凝有毒有害气体严重污染大气环境,危害人体健康。但这些气体又是必需的化学原料。因此,开发绿色高效的捕集技术对高效利用凝析气资源具有重要意义。为了克服传统有机溶剂和碱吸收方法中存在的污染和腐蚀问题,被称为“液体分子筛”的离子液体因其优异的分离和再生性能而受到前所未有的关注,并逐渐成为学者们用来取代传统吸收剂的绿色溶剂。 图1 离子液体的各种应用 近日,石河子大学和北京化工大学的雷志刚教授团队在化学与化工领域的顶级评论期刊 Chemical Reviews发表了一篇题为 Condensable Gases Capture with Ionic Liquids 的文章,介绍了预测分子热力学模型在离子液体捕获可冷凝气体领域的应用。 本文综述了离子液体在凝析气分离中的研究进展。作为化学工程的基础,本文首先详细讨论了预测分子热力学的起源及其在理论和工业中的广泛应用。随后,本文重点介绍了离子液体在捕获几种重要的典型可冷凝气体方面的最新研究成果,包括水蒸气、芳香族挥发性有机物(即 BTEX)、氯化挥发性有机物、氟化制冷剂气体、低碳醇、酮、醚、酯蒸气等。使用纯离子液体、混合离子液体,以及作为吸收剂的IL+有机溶剂混合物也简要扩展了负载有作为吸附剂的IL的多孔材料的相关报道。最后,对该领域的发展前景和研究方向进行了展望。 雷志刚教授团队开发的 ADF Lei 2018 和 COSMO-UNIFAC 模型已嵌入大型商业软件化学与材料软件 AMS 的 COSMO-RS 模块中,并广泛应用于含离子液体系统的气体分离领域。该综述提供了集成于 AMS 软件中的 ADF Lei 2018 版本的 COSMO-RS 的相关参数,如表 1 所示。 AMS 软件提供的热力学模型窗口界面如下图所示: 结语 由于它们的广泛应用和在上述领域的一些著名代表,预测型分子热力学已在化学工程中成立。预测型分子热力学未来的发展和研究方向: 尽管预测分子热力学模型适用于溶剂-聚合物系统,但据我们所知,到目前为止,还没有包括含有聚离子的系统;值得注意的是,离子液体可以用作电池电解质,但离子液体与其他化合物在电场条件下的相互作用在分子水平上仍不清楚。预测分子热力学可以为液体结构的细节提供理论见解。预测分子热力学尚未扩展到核工业中遇到的同位素蒸馏分离(即 H2O−D2O−T2O 分离);预测分子热力学尚未扩展到去除高纯度湿电子化学品制备过程中遇到的金属离子(例如,在电子级NMP 的生产过程中需要去除至少20个金属离子);预测分子热力学从不排除实验工作,而是将实验、计算和理论分析紧密结合在一起。换句话说,它们为实验提供了理论和建模支持,实验反过来验证了它们的适用性。因此,仍然需要有限数量的实验工作。 参考文献: Guoxuan Li; Kai Chen; Zhigang Lei; Zhong Wei. Condensable […]

天然疏水深共晶溶剂捕获预燃烧CO2研究(ACS Sustainable Chem. Eng 2022)

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摘要 本文通过使用COSMO-RS方法,设计疏水性深共晶溶剂(DES)预燃烧CO2捕集溶剂。作者通过AMS软件COSMO-RS模块对CO2在各种化合物与二元溶剂中的溶解度进行了可靠性较高的估算,从筛选的38种天然衍生疏水CO2亲和的化合物中开发出新的DES,根据COSMO-RS预测的活度系数评估这些物质中两两形成DES的可能性,然后进一步预测CO2的溶解度,总共筛选出58个有希望的DES,成功地制备并表征了8个DES。 室温下,这些DES大多数密度大于1.0 g/mL,具有与癸酸-薄荷醇(1:2)类似的低挥发性,在420 K以下具有很好的热稳定性。确定其中香兰素-4-氧代异膦酮(1:3)和水杨酸甲酯-4-氧基异膦(1:1),是非常有前途的预燃烧捕获剂,与众所周知、常规使用的Selexol溶剂具有相当的CO2溶解度和粘度。 参考文献 Kun Xin, Fausto Gallucci, and Martin van Sint Annaland*, Development of Natural Hydrophobic Deep Eutectic Solvents for Precombustion CO2 Capture, ACS Sustainable Chem. Eng. 2022, DOI: 10.1021/acssuschemeng.2c05090

使用共晶溶剂从黄褐藻中提取岩藻黄质—COSMO-RS筛选与实验验证

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研究亮点 使用COSMO-RS筛选用于提取岩藻黄质的24中共晶溶剂通过实验验证了COSMO-RS筛选得到的6个排名靠前的共晶溶剂百里酚 : 十二酸共晶溶剂的岩藻黄质提取率最高利用σ-profile和σ-potential揭示了可能的岩藻黄质提取机制最佳条件下岩藻黄质提取率为 22.03 mg/g DW 研究内容 岩藻黄质是藻类中的一种类胡萝卜素,据称具有抗氧化、抗光老化、抗转移、抗高血压活性等有益的健康相关特性,从而可能应用于化妆品、饮食和医药等。 奥克兰大学Dingmeng Xu等,研究评估了使用共晶溶剂 (deep eutectic solvents,DES) 从微藻Tisochrysis lutea中提取岩藻黄质的方法。 使用COSMO-RS筛选24种不同类型的共晶溶剂在提取岩藻黄质中的性能,然后使用6个排名靠前的共晶溶剂进行实验提取验证。 实验结果表明,其中百里酚 : 十二酸(摩尔比 1.25 : 1)对岩藻黄质的提取能力最高(7.69 mg/g dry biomass weight (DW)),高于常规溶剂甲醇 (6.29 mg/g DW) 和乙醇 (6.75 mg/g DW),这与 COSMO-RS 筛选结果一致。 作者进一步优化了百里酚 : 十二酸提取岩藻黄素的提取条件,结果表明在温度36.2 ℃、搅拌时间2.58小时,生物量百分比 11.36%时,岩藻黄质的提取率最高(22.03 mg/g DW)。 此外,岩藻黄质在百里酚 : 十二酸中表现出良好的稳定性,储存时间超过 11 天。经过七个提取周期后,最终岩藻黄质浓度 (13.06 mg/mL DES) ,可重复使用性良好。 参考文献 Evaluation of Deep […]

 
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