Resumen

Este trabajo se dedicó a la evaluación de las constantes de acidez de 28 derivados del fenol en 11 composiciones diferentes de mezclas de disolventes metanol/agua. Se aplicó el modelo de campo de reacción de Onsager a cualquier molécula de derivados fenólicos disuelta en mezcla binaria de metanol/agua, y se calcularon los descriptores químicos cuánticos del soluto. Se utilizó la regresión lineal múltiple para realizar los modelos QSPR fiables con el fin de predecir las constantes de acidez de los solutos. Se exploró que la solvatación de los derivados del fenol en disolvente de mezcla binaria de metanol/agua muestra un comportamiento diferente al variar la composición del metanol. Se propusieron cuatro mecanismos diferentes para la solvatación en 0-100 por ciento de volumen de solvente de metanol. Se observó que las interacciones dipolo-dipolo aumentan a medida que aumenta la cantidad de metanol en la mezcla de disolvente, lo que implica la contribución de los oxígenos altamente negativos del metanol en los enlaces de hidrógeno entre el soluto y la cavidad del disolvente. Las energías orbitales son un importante descriptor electrónico en los procesos de solvatación. Esto propone que el intercambio de carga entre las energías orbitales fronterizas de los aniones y las moléculas del disolvente es el principal acontecimiento que se produce en la disolución para estabilizar los aniones producidos.

• Materias:Reacciones químicas Biología molecular Química farmacéutica Química analítica Química de los alimentos
• Subjects:Chemical reactions Molecular biology Chemistry pharmaceutical Analytical chemistry Food chemistry
• Palabras claves:derivados del fenol, metanol, constantes de acidez, mezcla binaria, energías orbitales, modelo de campo de reacción de onsager, regresión lineal múltiple, descriptor electrónico principal, descriptores químicos cuánticos, modelos qspr fiables
• Keywords:phenol derivatives, methanol, acidity constants, binary mixture, orbital energies, onsager reaction field model, multiple linear regression, major electronic descriptor, quantum chemical descriptors, reliable qspr models