计算化学实验室入门

Introduction to Computational Chemistry Laboratory

Table of Contents

1.Introduction. Overview of computational chemistry.

2.Theoretical background of computational chemistry.

?Ab-initio methods for electronic structure calculations

?Semiempirical calculations

?Molecular mechanics approach

?Molecular dynamics method

?Statistical mechanics and Thermodynamics

?Structure-Property Relationships

?Symbolic calculations

?Artificial Intelligence

3.How to do a computational research project (lab).

4.TAU Computational Chemistry Laboratory.

?Hardware and Software for computations and visualization available in TAU Computational Chemistry Laboratory.

5.Summary

6.Further information and references

1. Introduction.

Overview of Computational Chemistry.

The term theoretical chemistry may be defined as the mathematical description of chemistry.

Currently, there are two ways to approach theoretical chemistry problems: computational theoretical chemistry and non-computational theoretical chemistry.

Computational theoretical chemistry is primarily concerned with the numerical computation of molecular electronic structures and molecular interactions and non-computational quantum chemistry deals with the formulation of analytical expressions for the properties of molecules and their reactions.

The term computational chemistry is usually used when a mathematical method is sufficiently well developed that it can be automated for implementation on a computer. Computational chemistry is the application of chemical, mathematical and computing skills to the solution of interesting chemical problems. It uses computers to generate information such as properties of molecules or simulated experimental results. Very few aspects of chemistry can be computed exactly, but almost every aspect of chemistry has been described in a qualitative or approximate quantitative computational scheme. The biggest mistake that computational chemists can make is to assume that any computed number is exact. However, just as not all spectra are perfectly resolved, often a qualitative or approximate computation can give useful insight into chemistry if you understand what it tells you and what it doesn't.

Computational chemistry has become a useful way to investigate materials that are too difficult to find or too expensive to purchase. It also helps chemists make predictions before running the actual experiments so that they can be better prepared for making observations.

The quantum and classical mechanics as well as statistical physics and thermodynamics are the foundation for most of the computational chemistry theory and computer programs. This is because they model the atoms and molecules with mathematics. Using computational chemistry software you can in particular perform:

?electronic structure determinations,

?geometry optimizations,

?frequency calculations,

?definition of transition structures and reaction paths,

?protein calculations, i.e. docking,

?electron and charge distributions calculations,

?calculations of potential energy surfaces (PES),

?calculations of rate constants for chemical reactions (kinetics)

?thermodynamic calculations- heat of reactions, energy of activation, etc

?calculation of many other molecular and balk physical and chemical properties.

The most important numerical techniques are ab-initio, semi-empirical and molecular mechanics. Definitions of these terms are helpful in understanding the use of computational techniques for chemistry:

?ab-initio, (Latin for "from scratch") a group of methods in which molecular structures can be calculated using nothing but the Schr?dinger equation, the values of the fundamental constants and the atomic numbers of the atoms present.

?Semi-empirical techniques use approximations from empirical (experimental) data to provide the input into the mathematical models.

?Molecular mechanics uses classical physics and empirical or semi-empirical (pre-determined) force fields to explain and interpret the behavior of atoms and molecules.

The table below attempts to capture the main specifics of each of these three methods: Method

Type

Features Advantages Disadvantages Best for

Molecular Mechanics ?Uses classical

physics

?Relies on force-field

with embedded

empirical parameters

?Computationally

least intensive - fast

and useful with limited

computer resources

?Can be used for

molecules as large as

enzymes

?Relies on potentials

that have to be

somehow supplied

?Sometimes

inaccurate because the

supplied potentials are

used beyond their

proven range of

validity

?Particular force

field, applicable only

for a limited class of

molecules

?Does not calculate

electronic properties

?Requires

experimental data (or

data from ab initio

calculations)

?Large systems

(~1000 of atoms)

?Systems or

processes with no

breaking or forming

of bonds

Semi-Empirical ?Uses quantum

physics

?Uses experimentally

derived empirical

parameters

?Uses many

approximation

?Less demanding

computationally than

ab initio methods

?Capable of

calculating transition

states and excited

states

?Requires

experimental data (or

data from ab initio)

for parameters

?Less rigorous than

ab initio) methods

?Medium-sized

systems (hundreds of

atoms)

?Systems involving

electronic transition

Ab Initio?Uses quantum

physics

?Mathematically

rigorous, no empirical

parameters

?Uses approximation

extensively ?Useful for a broad

range of systems

?does not depend on

experimental data

?Capable of

calculating transition

states and excited

states

?Computationally

expensive

?Small systems

(tens of atoms)

?Systems involving

electronic transition

?Molecules without

available

experimental data

?Systems requiring

rigorous accuracy

In the next chapter these and some other basic theoretical methods, both numerical and analytical, will be described in more details.

2. Theoretical background of Computational Chemistry

?Ab-initio methods for electronic structure

calculations

The most common type of ab-initio calculation is called Hartree-Fock calculation (abbreviated HF), in which the primary approximation is called the mean field approximation. This means that the Coulombic electron-electron repulsion is not explicitly taken into account, however, its average effect is included in the calculation. This is a variational calculation, which implies that the approximate energies calculated are all equal to or greater than the exact energy. The accuracy of the calculation depends on the size of the basis set used, however because of the mean field approximation, the energies from HF calculations are always greater than the exact energy and tend, with increasing basis size, to a limiting value called the Hartree-Fock limit.

An additional issue that affects the accuracy of the computed results is the form chosen for the basis functions. The actual form of the single electronic molecular wave function (molecular orbital) is of course not known. The forms, used for the basis functions, can provide a better or worse approximation to the exact numerical single electron solution of the HF equation. The basis functions used most often are combinations of either Slater type orbitals (exp(-ax)) or Gaussian type orbitals (exp(-ax2)), abbreviated STO and GTO. Molecular orbital is formed from linear combinations of atomic orbitals, which are nothing more than linear combinations of basis functions with coefficients founded from the appropriate atomic HF calculations. Because of this approximation, most HF calculations give a computed energy greater than the Hartree-Fock limit. The exact set of basis functions used is often specified by an abbreviation, such as STO-3G or 6-311++g**. In the Appendix 1 to this manual you can read about structures and features of some popular basis sets.

More advanced calculations begin with a HF calculation then correct for correlations that result from the electron-electron repulsion. Some of these methods are Many-Body Perturbation Theory (MBPT-n, where n is the order of correction), the Generalized Valence Bond (GVB) method, Multi-Configurations Self Consistent Field (MCSCF), Configuration Interaction (CI) and Coupled Cluster theory (CC). As a group, these methods are referred to as correlated calculations.

Another method, which avoids making the HF mistakes in the first place is called Quantum Monte Carlo (QMC). There are several flavors of QMC, variational, diffusion and Green's functions. These methods work with an explicitly correlated wave function and evaluate integrals numerically using a Monte Carlo integration. These calculations can be very time consuming, but they could yield extremely accurate results.

An alternative ab-initio method is Density Functional Theory (DFT), in which the total energy is expressed in terms of the total electron density, rather than the wavefunction. This type of calculation leads to an approximate effective or model Hamiltonian and to an approximate expression for the total electron density. Often the electron density approximations are made using some empirical corrections. Such DFT approaches are related to semi-empirical methods, which are addressed in the next chapter.

The good side of ab-initio methods is that they eventually converge to the exact solution, once all of the approximations are made sufficiently small in magnitude. However, this convergence is not monotonic. Sometimes, more approximate calculation gives better result for a given property, than a more elaborate calculation.

The bad side of ab-initio methods is that they are expensive. These methods often take enormous amounts of computer CPU time, memory and disk space. The HF method scales as N4, where N is the number of basis functions, so a calculation twice as big takes 16 times as long to complete. Correlated calculations often scale much worse than this. In practice, extremely accurate solutions are only obtainable when the molecule contains a few electrons.

In general, ab-initio calculations give very good qualitative results and can give increasingly accurate quantitative results as the molecules in question become smaller.

You can read more details about theoretical background of main ab-initio methods in the Appendix 2 to this manual.

Note on units: The energies calculated are usually in units called Hartrees (1 H = 27.2114 eV).

?Semiempirical calculations

Semiempirical calculations are set up with the same general structure as a HF calculation. Within this framework, certain pieces of information, such as two electron integrals, are approximated or completely omitted. In order to correct the errors introduced by omitting these parts of the calculation, the method is parameterized, by curve fitting in a few parameters or numbers, in order to give the best possible agreement with experimental data.

The good side of semiempirical calculations is that they are much faster than the ab-initio calculations.

The bad side of semiempirical calculations is that the results can be erratic. If the molecule under study is similar to molecules in the data base used to parameterize the method, then the results may be very good. If this molecule is significantly different from anything in the parameterization set, the answers may be poor.

Semiempirical calculations have been very successful in computational organic chemistry, where there are only a few elements used extensively and the molecules are of moderate size. However, semiempirical methods have been devised specifically for the description of inorganic chemistry as well.

?Molecular Mechanics approach

If a molecule is too big to effectively use a semiempirical treatment, it is still possible to model it's behavior by avoiding quantum mechanics. This is done by constructing a simple expression for “molecular force field”, i.e. the potential energy as

function of all atomic positions, and using it study molecular properties without the need to compute a wave function or total electron density. The energy expression consists of simple classical equations, such as the harmonic oscillator equation in order to describe the energy associated with bond stretching, bending, rotation and intermolecular forces, such as Van der Waals interactions and hydrogen bonding. All of the constants in these equations must be obtained from experimental data or an ab-initio calculation.

In a molecular mechanics method, the database of compounds used to parameterize the method (a set of parameters and functions is called a force field) is crucial to its success. Where as a semiempirical method may be parameterized against a set of organic molecules, a molecular mechanics method may be parameterized against a specific class of molecules, such as proteins. Such a force field would only be expected to have any relevance to describing other proteins.

The good side of molecular mechanics is that it allows the modeling of enormous molecules, such as proteins and segments of DNA, making it the primary tool of computational biochemists.

The bad side is that there are many chemical properties that are not even defined within the method, such as electronic excited states. In order to work with extremely large and complicated systems, often molecular mechanics software packages have the most powerful and easiest to use graphical interfaces. Because of this, mechanics is sometimes used because it is easy, but not necessarily a good way to describe a system.

?Molecular Dynamics method

Molecular dynamics consists of examining the time dependent behavior of a molecule, such as vibrational motion or Brownian motion. This is most often done within a classical mechanical description similar to a molecular mechanics calculation.

The application of molecular dynamics to solvent/solute systems allows the computation of properties such as diffusion coefficients or radial distribution functions for use in statistical mechanical treatments. Usually the scheme of a solvent/solute calculation is that a number of molecules (perhaps 1000) are given some initial position

and velocity. New positions are calculated a small time later based on this movement and this process is iterated for thousands of steps in order to bring the system to equilibrium and give a good statistical description of the radial distribution function.

In order to analyze the vibrations of a single molecule, many dynamics steps are done, then the data is Fourier transformed into the frequency domain. A given peak can be chosen and transformed back to the time domain, in order to see what the motion at that frequency looks like.

?Statistical Mechanics and Thermodynamics

Statistical mechanics is the mathematical means to extrapolate thermodynamic properties of bulk materials from a molecular description of the material. Statistical mechanics computations are often tacked onto the end of ab inito calculations for gas phase properties. For condensed phase properties, often molecular dynamics calculations are necessary in order to do a computational experiment.

Thermodynamics is one of the best developed physical theories and it give us a good theoretical starting point for analysis of molecular systems. Very often any thermodynamic treatment is left for trivial pen and paper work since many aspects of chemistry are so accurately described with very simple mathematical expressions.

?Structure-Property Relationships

Structure-property relationships are qualitative or quantitative empirically defined relationships between molecular structure and observed properties. In some cases this may seem to duplicate statistical mechanical results, however structure-property relationships need not be based on any rigorous theoretical principles.

The simplest case of structure-property relationships are qualitative thumb rules. For example, an experienced polymer chemist may be able to predict whether a polymer will be soft or brittle based on the geometry and bonding of the monomers.

When structure-property relationships are mentioned in current literature, it usually implies a quantitative (which does not mean rigorous) mathematical relationship. These relationships are most often derived by using curve fitting software to find the linear combination of molecular properties, which best reproduces the desired property. The molecular properties are usually obtained from molecular modeling computations. Other molecular descriptors such as molecular weight or topological descriptions are also used.

When the property being described is a physical property, such as the boiling point, this is referred to as a Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR). When the property being described is a type of biological activity (such as drug activity), this is referred to as a Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR).

?Symbolic Calculations

Symbolic calculations are performed when the system is just too large for an atom-by-atom description to be viable at any level of approximation. An example might be the description of a membrane by describing the individual lipids as some representative polygon with some expression for the energy of interaction. This sort of treatment is used for computational biochemistry and even microbiology.

?Artificial Intelligence

Techniques invented by computer scientists interested in artificial intelligence have been applied mostly to drug design in recent years. These methods also go by the names De Novo or rational drug design. The general scenario is that some functional site has been identified and it is desired to come up with a structure for a molecule that will interact with that site in order to hinder it's functionality. Rather than have a chemist try hundreds or thousands of possibilities with a molecular mechanics program, the molecular mechanics is built into an artificial intelligence program, which tries enormous

numbers of "reasonable" possibilities in an automated fashion. The techniques for describing the "intelligent" part of this operation are so diverse and their number so large, that it is impossible to make any generalization about how this is implemented in a generic program.

3. How to do a computational research project (lab)

When using computational chemistry to answer a chemical question, the obvious problem is that you need to know how to use the software. Then, you need to have some information and/or intuition, concerning the quality of the answer, and you have to be able to make rational decisions about the possibility to sacrifice accuracy for efficiency. Here is a check list to follow.

?What do you want to know? How accurately? Why?

If you can't answer these questions, then you don't even have a research project yet.

?How accurate do you predict the answer will be?

In analytical chemistry, you do a number of identical measurements then work out the error from a standard deviation. With computational experiments, doing the same thing should always give exactly the same result. The way that you estimate your error is to compare a number of similar computations to the experimental answers. There are articles and compilations of these studies. If none exist, you will have to guess which method should be reasonable, based on it's assumptions then do a study yourself, before you can apply it to your unknown and have any idea how good the calculation is.

?How long do you expect it to take?

Often computational chemistry calculations (especially ab-initio ones) are so time consuming that it would take a decade to do a single calculation, even if you had a very power machine with enough memory and disk space. However, a number of

methods exist because each is best for different situations. The trick is to determine which one is best for your project. Again, concerning the time consumption, the answer is to look into the literature and see how long each calculation takes, when particular soft- and hardware is used. If the only thing you know is how a calculation scales, do the simplest possible calculation then use the scaling equation to estimate how long it will take to do the sort of calculation that you have predicted will give the desired accuracy.

?What approximations are being made? Which are significant?

This is how you avoid “successfully” performing a calculation that is complete garbage. An example would be trying to find out about vibrational motions that are very anharmonic, when the calculation uses a harmonic oscillator approximation.

Once you have finally answered all of these questions, you are ready to actually do a calculation. Now you must determine what software suitable for your hardware is available, what it costs and how to use it. Note that two programs of the same type (i.e. ab-initio) may calculate different properties, so you have to make sure the program does exactly what you want.

When you are learning how to use a program, you may try to do dozens of calculations that will fail because you constructed the input incorrectly. Do not use your project molecule to do this. Make all your mistakes with something really easy, like a water molecule. That way you don't waste enormous amounts of time.

4. TAU computational chemistry laboratory course

The aim of the laboratory-course that is being given at TAU starting in the 2nd semester 2004 is to give the 3rd and 4th year students fundamental knowledge and basic skills in solving computational chemistry problems using commercial codes on windows

and unix workstations. This lab is not aimed for experts in theoretical chemistry. On the contrary, it is aimed at experimental chemists in all disciplines who are interested in applying computational chemistry methods in their research and in their future professional careers. Therefore no pre-requisites are imposed beyond first year chemistry and second year physical chemistry (including introduction to quantum chemistry).

In 2008 the laboratory will be given still on an experimental basis. From the point of views of the students this will imply that details of the projects required may be adjusted during the semester in order to adjust to students suggestions and needs. Furthermore, instructors will be asked to provide close guidance of the required computational experiments and to respond to students questions and needs throughout the week. No hard core theoretical effort will be required, but the students will be asked to gain a qualitative knowledge of the methods used and to understand the way in which input and output are read in and analyzed. Upon successful completion of the lab requirements a student should be able to apply the codes studied to routine organic compounds and processes.

?Hardware and software for calculations and

visualization available in TAU Computational

Chemistry Laboratory (TAUCCL)

1) Some common computer software used in TAUCCL for computational chemistry practicum includes:

?Gaussian W03 (ab-initio, semiempirical, molecular mechanics calculations)

?Hyperchem 7.5(ab-initio, semiempirical, molecular mechanics & dynamics calculations)

Data visualization is the process of displaying information in any sort of pictorial or graphical representation. A number of computer programs are now available at TAUCCL

to apply a colorization scheme to data or work with three dimensional representations (Gaussview, MolDen,gOpenMol).

More detail information about possibilities, limitations and correct exploitation of particular computational chemistry program you can find in the appropriate “Beginner Guide” or in the corresponding Program Manual.

2) Hardware in TAUCCL includes 12 PC stations with dual boot Windows XP and LINUX OS.

5. Summary

1) To summarize, computational chemistry is:

? a branch of chemistry that generates data which complements experimental data on the structures, properties and reactions of substances. The calculations are based on quantum and classical mechanics, molecular dynamics, statistical theory and thermodynamics, semiempirical structure-properties relationships, theories of symbolic calculations and artificial intelligence, and include:

1.Global potential energy surfaces calculations (including equilibrium states,

transition structures and Van-der-Waals complexes)

2.Calculation of wave function and electronic charge distribution and many

other non energetic properties (like multiple moments, NMR parameters,

etc)

3.Molecular geometry in ground and excited states

4. Vibrational and rotational constants

5.Reaction paths and rate constants for chemical reactions

6.Details of the dynamics of molecular collisions

7.thermodynamical properties

?Particularly useful for:

1.Determination of properties that are inaccessible experimentally

2.Interpretation of experimental data

2) Before starting a computational chemistry project (lab) one has to make a scientifically grounded chose of the appropriate computational method and the corresponding software which suits the available hardware limits (memory, disc space and CPU-time). Then one has to learn how to make input file, how to run the program and how to interpret output on some simple examples. After all that steps were done the actual calculation could be started.

6. Further information and references

For an introductory level overview of computational chemistry see the main reference and source for this manual :

David Young "Computational Chemistry: A Practical Guide for Applying Techniques to Real World Problems", John Wiley & Sons , 2001

A more detailed description of common computational chemistry techniques is contained in

A. R. Leach "Molecular Modelling Principles and Applications" Addison Wesley Longman (1996)

G. H. Grant, W. G. Richards "Computational Chemistry" Oxford (1995)

F. Jensen "Introduction to Computational Chemistry" John Wiley & Sons (1999)

There are many books on the principles of quantum mechanics and every physical chemistry text has an introductory treatment. The book below is excellent for both intermediate and advanced users.

C. Cohen-Tannoudji, B. Diu, F. Laloe "Quantum Mechanics Volumes I & II" Wiley-Interscience (1977)

For an introduction to quantum chemistry see

D. A. McQuarrie "Quantum Chemistry" University Science Books (1983)

A graduate level text on quantum chemistry is

I. N. Levine "Quantum Chemistry" Prentice Hall (1991)

An advanced undergraduate or graduate text on quantum chemistry is

P. W. Atkins, R. S. Friedman "Molecular Quantum Mechanics" Oxford (1997) For quantum Monte Carlo methods see

B. L. Hammond, W. A. Lester, Jr., P. J. Reynolds "Monte Carlo Methods in Ab-initio Quantum Chemistry" World Scientific (1994)

A good review article on density functional theory is

T. Ziegler Chem. Rev. 91, 651-667 (1991)

For density functional theory see

R. G. Parr, W. Yang "Density-Functional Theory of Atoms and Molecules" Oxford (1989) For a graduate level description of statistical mechanics see

D. A. McQuarrie "Statistical Mechanics" Harper Collins (1976)

For thermodynamics study we recommend

I. N. Levine "Physical Chemistry" McGraw Hill (1995)

Another nice introduction to computational chemistry is

S. Profeta, Jr. "Kirk-Othmer Encyclopedia of Chemical Technology Supplement" 315, John Wiley & Sons (1998).

There is a comprehensive listing of all available molecular modeling software and structural databanks, free or not, in appendix 2 of

"Reviews in Computational Chemistry Volume 6" Ed. K. B. Lipkowitz and D. B. Boyd, VCH (1995)

There is a write up on computer aided drug design at

gopher://https://www.sodocs.net/doc/7816443167.html,/00/documents/drug.design.guide

Mathematical challenges from theoretical/computational chemistry

https://www.sodocs.net/doc/7816443167.html,/readingroom/books/mctcc/index.html

An online text on molecular modeling using molecular mechanics

https://www.sodocs.net/doc/7816443167.html,/Science/Compchem/feature01.html

A Computational Chemistry Primer

https://www.sodocs.net/doc/7816443167.html,/GatherScatter/GSwinter96/taylor1.html

An online text on computational chemistry

https://www.sodocs.net/doc/7816443167.html,/~ubcg8ab/course/os_molf.html

物理化学实验报告_离子迁移数的测定

离子迁移数的测定——界面法 实验者：杨岳洋 同组实验者：张知行 学号：2015012012 班级：材54 实验日期：2016年9月19日 助教：袁倩 1 引言 1.1 实验目的 （1）采用界面法测定+H 的迁移数。 （2）掌握测定离子迁移数的基本原理和方法。 1.2 实验原理及公式 本实验采用的是界面法，以镉离子作为指示离子，测某浓度的盐酸溶液中氢离子的迁移数。 （1）当电流通过电解电池的电解质溶液时，两极发生化学变化，溶液中阳离子和阴离子分别向阴极和阳极迁移。假若两种离子传递的电荷量分别为+q 和-q ，通过的总电荷量为 -++=q q Q 每种离子传递的电荷量和总电荷量之比，称为离子迁移数。阴、阳离子的离子迁移数分别为 Q q t --= ， Q q t ++= 且 1=+-+t t 在包含数种阴、阳离子的混合电解质溶液中，-t 和+t 各为所有阴、阳离子迁移数的总和。一般增加某种离子的浓度，则该离子传递电荷量的百分数增加离子迁移数也所制增加。但是对于仅含一种电解质的溶液，浓度改变使离子间的引力场改变，离子迁移数也会改变，但是变化的大小与正负因不同物质而异。 温度改变，迁移数也会发生变化，一般温度升高时，-t 和+t 的差别减小。 （2）在一截面均匀垂直放置的迁移管中，充满HCl 溶液，通以电流，当有电荷量为Q 的电 流通过每个静止的截面时， +t Q 当量的+H 通过界面向上走，-t Q 当量的- Cl 通过界面往下行。

假定在管的下部某处存在一个界面（a a '），在该界面以下没有+H ，而被其他的正离子（例如+ 2Cd ）取代，则此界面将随着+H 往上迁移而移动，界面的位置可通过界面上下溶液性 质的差异而测定。例如，利用pH 的不同指示剂显示颜色不同，测出界面。在正常条件下，界面保持清晰，界面以上的一段溶液保持均匀，+H 往上迁移的平均速率，等于界面形成界面向上移动的速率。在某通电的时间t 内，界面扫过的体积为V ，+H 输送电荷的数量为该体积中+H 带电的总数，即 VCF q =+ 式中：C 为+H 的浓度，F 为法拉第常数，电荷量常以库[仑]（C ）表示。 （3）界面保持清晰的原理： Cd 阳极上Cd 氧化，进入溶液生成CdCl 2，逐渐顶替HCl 溶液，CdCl 2与HCl 不相混合，因为 +2Cd 淌度（u ）较小，即++

1计算化学概述

1计算化学概述 计算化学在最近十年中可以说是发展最快的化学研究领域之一。究竟什么是计算化学呢?由于其目前在各种化学研究中广泛的应用, 我们并不容易给它一个很明确的定义。简单的来说, 计算化学是根据基本的物理化学理论通常指量子化学、统计热力学及经典力学及大量的数值运算方式研究分子、团簇的性质及化学反应的一门科学。最常见到的例子是以量子化学理论和计算、分子反应动力学理论和计算、分子力学及分子动力学理论和计算等等来解释实验中各种化学现象,帮助化学家以较具体的概念来了解、分析观察到的结果。对于未知或不易观测的化学系统, 计算化学还常扮演着预测的角色, 提供进一步研究的方向。除此之外, 计算化学也常被用来验证、测试、修正、或发展较高层次的化学理论。同时准确或有效率计算方法的开发创新也是计算化学领域中非常重要的一部分。简言之, 计算化学是一门应用计算机技术, 通过理论计算研究化学反应的机制和速率, 总结和预见化学物质结构和性能关系的规律的学科。如果说物理化学是化学和物理学相互交叉融合的产物, 那么计算化学则是化学、计算机科学、物理学、生命科学、材料科学以及药学等多学科交叉融合的产物, 而化学则是其中的核心学科。近二十年来, 计算机技术的飞速发展和理论方法的进步使理论与计算化学逐渐成为一门新兴的学科。今天、理论化学计算和实验研究的紧密结合大大改变了化学作为纯实验科学的传统印象, 有力地推动了化学各个分支学科的发展。而且, 理论与计算化学的发展也对相关的学科如纳米科学和分子生物学的发展起到了巨大的推动作用。 2计算化学的产生、发展、现状和未来 2.1计算化学的产生 计算化学是随着量子化学理论的产生而发展起来的, 有着悠久历史的一门新兴学科。自上个世纪年代量子力学理论建立以来, 许多科学家曾尝试以各种数值计算方法来深人了解原子与分子之各种化学性质。然而在数值计算机广泛使用之前, 此类的计算由于其复杂性而只能应用在简单的系统与高度简化的理论模型之中, 所以, 即使是在此后的数十年里, 计算化学仍是一门需具有高度量子力学与数值分析素养的人从事的研究, 而且由于其庞大的计算量, 绝大部分的

精题分解化学实验及计算典型例题

[精题分解]化学实验及计算 典型例题 （一）化学实验 [例1] 在一定条件下用普通铁粉和水蒸气反应，可以得到铁的氧化物，该氧化物又可以经过此反应的逆反应，生成颗粒很细的铁粉，这种铁粉具有很高的反应活性，在空气中受撞击或受热时会燃烧，所以俗称“引火铁”，请分别用下图中示意的两套仪器装置，制取上速铁的氧化物和“引火铁”，实验中必须使用普通铁粉、6molL-1盐酸，其它试剂自选（装置中必要的铁架台、铁夹、铁圈、石棉网、加热设备等在图中均已略去）。 填写下列空白： （1）实验进行时试管A 中应加入的试剂是 烧瓶B 的作用是 ； 烧瓶C 的作用是 在试管D 中收集得到的是 （2）实验时，U 型管G 中应加入的试剂是 分液漏斗H 中应加入 （3）两套装置中，在实验时需要加热的仪器是（填该仪器对应字母） （4）烧瓶I 中发生的反应有时要加入少量硫酸铜溶液，其目的是 （5）试管E 中发生反应的化学方程式是 （6）为了安全，在E 管中的反应发生前，在F 出口处必须 ；E 管中反应开始后，在F 出口处应 [解析] 这是一这典型的功能性信息给予实验题，①题给新信息是制取‘引火铁”的反应原理需同学们推理写出②“引火铁”的特性③两套未曾见过的新装置。解答中首先阅读题干“在一定条件下用普通铁粉和水蒸气反应，可以得到铁的氧化物。”联想学过的反应： ()2 432443H O Fe O H Fe ++高温气 （普通铁粉） 由此反应推知制取“引火铁”的新反应为

()气高温O H Fe H O Fe 2243434++（引火铁） 即题中涉及铁的氧化物是Fe3O4（不是Fe2O3，也不是FeO ），一定条件是指高温。 然后．仔细观察两套实验装置，可发现左边装置有用排水法收集反应生成气体（D 试管）一定是H2，由此确认左边装置为制取铁的氧化物，而右边装置用于制取“引火铁”，这是本题解题的突破口，然后综合运用有关实验的知识和技能，结合对装置图的观察加工，即可解题如下： （1）A 中应加入普通铁粉，B 是作为水蒸气发生器，因反应产生的H 2可能不连续，C 瓶为防止水槽中的水倒吸而作缓冲瓶（较难），D 中收集到的是H 2。 （2）右边的装置气流是从右到左，烧瓶I 和分液漏斗H 的组合一定是H 2发生装置，所用试剂自然是普通铁粉和6mol 、L -1 盐酸，所以制得的H 2中含有HCl 气体和H 2O （气），在制取“引火铁”之前必须净化、干燥，由此U 形管G 中应加入固体碱性干燥剂NaOH 或碱石灰。 （3）根据题给两个反应的条件都是“高温”和要制取水蒸气的要求，可知实验时需要加热的仪器为A 、 B 、E 。 ．（4）联想到课本习题（《化学选修第三册》P62第4题），在Zn 和稀H 2SO 4反应制取H 2时加入少量CuSO 4溶液能使制取H 2的反应加快，可知，在I 中加入少量CuSO4溶液，其目的是加快H 2的生成速度，原因是形成了无数微小的Fe-Cu 原电池，加快了反应（析氢腐蚀）的进行。 （5） 试管E 中的反应自然是制取“引火铁”的反应。其关键在于反应物是Fe 3O 4而不是铁的其它氧化物。 （6）结合初中H 2还原CuO 的实验可知，H 2在加热或点燃前一定要先验纯，所不同的是，本实验还要尽可能避免空气进入试管E ，使制取的高活性的“引火铁”受热燃烧、所以要加带导管F 的橡皮塞。此外E 管反应后，为了防止F 出口处的水蒸气凝结，堵塞出气口或回流到试管E 将其炸裂，因此E 管反应后，F 出口处应点燃H 2。 [答案] （1）普通铁粉；作为水蒸气发生器；防止水倒吸；氢气。 （2）固体NaOH （或碱石灰、CaO 等碱性固体干燥剂；6mol ·L -1HCl ） （3）A 、B 、E （4）加快氢气产生的速度 （5）O H Fe H O Fe 2243434++高温 （6）检验氢气的纯度；点燃氢气 [评述] 本题以化学实报实销验为依托全面考查了观察、实验、思维、自学等诸多能力。其特点是：①题给新信息尽管很隐蔽，但仍源于课本；所给装置是由常用仪器装置重新组合而成的新颖、非常规装置。②设计仪器装置、选用药品时都打破常规，体现创新精神。如用烧瓶C 作安全瓶；制取“引火铁”的装置

物理化学实验报告_溶解热的测定

物理化学实验报告 溶解热的测定 实验时间：2018年4月日 姓名：刘双 班级： 学号： 1.实验目的 （1）了解电热补偿法测量热效应的基本原理。 （2）用电热补偿法测定硝酸钾在水中的积分溶解热，通过计算或者作图求出硝酸钾在水中的微分溶解热、积分冲淡热和微分冲淡热。 （3）掌握微机采集数据、处理数据的实验方法和实验技术。 2.实验原理 物质溶解于溶剂过程的热效应称为溶解热，物质溶解过程包括晶体点阵的破坏、离子或分子的溶剂化、分子电离（对电解质而言）等过程，这些过程热效应的代数和就是溶解过程的热效应，溶解热包括积分（或变浓）溶解热和微分（或定浓）溶解热。把溶剂加到溶液中使之稀释，其热效应称为冲淡热。包括积分（或变浓）冲淡热和微分（或定浓）冲淡热。 溶解热Q：在恒温、恒压下，物质的量为n2的溶质溶于物质的量为n1的溶剂（或溶于某浓度的溶液）中产生的热效应。 积分溶解热Qs：在恒温、恒压下，1mol溶质溶于物质的量为n1的溶剂中产生的热效应。 微分溶解热(ee ee2)e 1 ：在恒温、恒压下，1mol溶质溶于某一确定浓度的无限量的溶液中 的热效应。 冲淡热：在恒温、恒压下，物质的量为n1的溶剂加入到某浓度的溶液中产生的热效应。 积分冲淡热Q d:在恒温、恒压下，把原含1mol溶质和n02mol溶剂的溶液冲淡到含溶剂为n01mol时的热效应，为某两浓度的积分溶解热之差。 微分冲淡热(ee ee1) e2 或(eee ee0 ) e2 ：在恒温、恒压下，1mol溶剂加入到某一确定浓度的无 限量的溶液中产生的热效应。 它们之间的关系可表示为:

dQ=(ee ee1) e2 ee1+( ee ee2 ) e1 ee2 上式在比值e1 e2 恒定下积分，得： e=(ee ee1 ) e2 e1+( ee ee2 ) e1 e2 ee2=ee，令：e1 n2 =e0，则有： ( ?Q ?n1 )=[ ?(n2Q s ?(n2n0) ]=( ?Q s ?n0 ) Q d=(ee)e01?(ee)e02 其中积分溶解热ee可以直接由实验测定，其他三种可以由ee?e0曲线求得。 欲求溶解过程中的各种热效应，应先测量各种浓度下的的积分溶解热。可采用累加的方法，先在纯溶剂中加入溶质，测出热效应，然后再这溶液中再加入溶质，测出热效应，根据先后加入的溶质的总量可计算出n0，而各次热效应总和即为该浓度下的溶解热。本实验测量硝酸钾溶解在水中的溶解热，是一个溶解过程中温度随反应的进行而降低的吸热反应，故采用电热补偿法测定。先测定体系的初始温度T，当反应进行后温度不断降低时，由电加热法使体系复原到起始温度，根据所耗电能求出热效应Q。 3.仪器和试剂 反应热测量数据采集接口装置： NDRH-1型，温度测量范围0～40℃，温度测量分辨率0.001℃，电压测量范围0～20V，电压测量分辨率0.01V，电流测量范围0～2A，电流测量分辨率0.01A。 精密稳流电源：YP-2B型。 微机、打印机。 量热计（包括杜瓦瓶，搅拌器，加热器，搅拌子）。 称量瓶8只，毛笔，研钵。 硝酸钾（A.R.） 4.实验操作 （1）取8个称量瓶，分别编号。 （2）取KNO3于研钵中，研磨充分。 （3）分别称量约 2.5、1.5、2.5、3.0、3.5、4.0、4.0、4.5g 研磨后的硝酸钾，放入 8 个称量瓶中，并精确称量瓶子与药品的总质量。记录下所称量的数据。

计算化学学习指南

计算化学学习指南 计算化学学习基本要求： 在学习了化学系列基础课程之后，通过本课程的学习，掌握化学中常用的数值计算方法，并能利用计算方法来解决化学中和部分工程实践中的实际问题，学习中坚持理论与实践相结合，才能更深刻的理解与运用理论，并在解决实际问题中，掌握理论和方法，培养学习能力、实践能力和创新能力。 计算化学学习的难点： 学生学习计算化学时由于受原有化学、数学、计算机基础的制约，感到课程涉及知识面广，入门较慢。尤其是对各种化学、化工知识的综合应用及编程需要有一个熟悉的过程。 计算化学的研究方法： 传统意义上的计算化学要完成的任务一般包括以下几个方面： 1．量子结构计算，分子从头计算（Schrodinger方程的精确解）、半经验计算（Schrodinger方程的估计解）和分子力学计算（根据分子参数计算），属于量子化学和结构化学范畴； 2．物理化学参数的计算，包括反应焓、偶极矩、振动频率、反应自由能、反应速率等的理论计算，一般属于统计热力学范畴； 3．化学过程模拟和化工过程计算等。 但是随着科学的发展，要界定计算化学的范围是很困难的，因为它是化学学科现代化过程中新的生长点，它与迅速崛起的高科技关系密切，深受当今计算机及其网络技术飞速发展的影响，正处在迅速发展和不断演变之中，研究的侧重点也因研究者及其所处的学术环境、原有基础和人员的知识背景而异。在今后的一段时期内，计算机辅助结构解析、分子设计和合成路线设计将是计算化学的主题。尽管实际上计算化学覆盖的面还要广得多，比较公认的研究领域至少有：1．化学数据挖掘(Data mining)；

2．化学结构与化学反应的计算机处理技术； 3．计算机辅助分子设计； 4．计算机辅助合成路线设计； 5．计算机辅助化学过程综合与开发； 6．化学中的人工智能方法等。 无论计算化学涉及的内容多么广泛，其核心依然是数值计算问题。 本课程主要学习利用用计算机解化学中的数值计算问题，一般包括以下几个步骤： 1．对所要解决的问题进行分析，将化学问题转变为数学模型，选择所需的计算方法； 问题分析是完成计算任务的基础，包括对问题所含物理化学意义的清楚认识。在进行数值计算时要量纲明确，保证计算步骤分解准确。采用的数学理论正确、计算方法合理有效。 2．写出解决问题的程序框图 根据分析结果给出程序框图是编写程序的基础和关键。写出清晰、流畅、准确的程序框图是任何计算机语言编写程序的必要步骤。程序框图的绘制要根据计算机运算的特点和编写代码程序的需要。 3．代码程序的编写 选择一种合适的计算机语言，运用该种语言将上述程序框图写成计算机程序（高级程序）。由于一种计算机语言往往有不同版本，适合于不同的编译平台，彩的程序代码要符合该编译平台的规范。 4．程序的调试和编译 一个计算机程序编写完成后，一般需要通过编译、调试和修改步骤，构成计算机可以识别的代码集，并找出问题，加以完善。编译和高度的方法依据不同的程序编译平台会略有不同。 5．试算分析，输出结果 调试得到执行程序后，用已知的算例去试算检查，分析结果正确无误码，才能用于未知的算例。

量子化学计算方法试验

量子化学计算方法试验 1. 应用量子化学计算方法进行计算的意义 化学是一门基础学科，具有坚实的理论基础，化学已经发展为实验和理论并重的科学。理论化学和实验化学的主要区别在于，实验化学要求把各种具体的化学物质放在一起做试验，看会产生什么新的物质，而理论化学则是通过物理学的规律来预测、计算它可能产生的结果，这种计算和预测主要借助计算机的模拟。也就是说，理论化学可以更深刻地揭示实验结果的本质并阐述规律，还可以对物质的结构和性能预测从而促进科学的发展。特别是近几年来，随着分子电子结构、动力学理论研究的不断深入以及计算机的飞速发展，理论与计算化学已经发展成为化学、生物化学及相关领域中不可缺少的重要方向。目前，已有多种成熟的计算化学程序和商业软件可以方便地用于定量研究分子的各种物理化学性质，是对化学实验的重要的补充，不仅如此，理论计算与模拟还是药物、功能材料研发环境科学的领域的重要实用工具。 理论化学运用非实验的推算来解释或预测化合物的各种现象。理论化学主要包括量子化学，（quantum chemistry）是应用量子力学的基本原理和方法研究化学问题的一门基础科学。研究范围包括稳定和不稳定分子的结构、性能及其结构与性能之间的关系；分子与分子之间的相互作用；分子与分子之间的相互碰撞和相互反应等问题。量子化学可分基础研究和应用研究两大类，基础研究主要是寻求量子化学中的自身规律，建立量子化学的多体方法和计算方法等，多体方法包括化学键理论、密度矩阵理论和传播子理论，以及多级微扰理论、群论和图论在量子化学中的应用等。理论与计算化学的巨大进展，正使化学学科经历着革命性的变化。今天的理论与计算化学几乎渗透到现代一切科技领域，与材料、生物、能源、信息和环保尤为密切，理论化学的应用范围将越来越广。理论与计算化学逐步发展成为一门实用、高效、富有创造性的基础科学，在化学、生物学等领域的影响越来越显著，且与日剧增。 2. 应用量子化学计算方法进行计算的目的 （1）了解量子化学计算的用途。 （2）了解量子化学计算的原理、方法和步骤。 （3）通过一两个计算实例进行量子化学计算的上机操作试验。 （4）学会简单的分析和应用计算结果。 3. 量子化学计算试验的原理

化学实验六大解题技巧有哪些

化学实验六大解题技巧有哪些 实验综合题是高考的热点问题，高考再现率为100%。要想快速而准确的解决实验综合题，不仅要掌握实验基本操作技能，而且要理解实验原理。为了帮助同学们在化学实验方 面的应考能力有质的飞跃，归纳总结了以下几个步骤供学习参考。 一、导气管的连接 一般应遵循装置的排列顺序。对于吸收装置，若为洗气瓶则应“长”进利于杂质的充 分吸收“短”出利于气体导出;若为盛有碱石灰的干燥管吸收水分和，则应“粗”进同样 利用和水蒸气的充分吸收“细”出利于余气的导出;若为了排水量气时，应“短”进“长”出，被排出水的体积即为生成气体的体积。 二、仪器的连接 根据实验原理选择仪器和试剂，根据实验的目的决定仪器的排列组装顺序，一般遵循 气体制取→除杂→干燥→主体实验→实验产品的保护与尾气处理。其中除杂与干燥的顺序，若采用溶液除杂则应先净化后干燥。尾气处理一般用溶液吸收或将气体点燃。 三、气密性的检查 制气装置一般都存在气密性检查问题。关键是何时进行气密性检查?如何进行气密性 检查?显然应在仪器连接完之后，添加药品之前进行气密性检查。气密性检查的方法虽多 种多样，但总的原则是堵死一头，另一头通过导管插入水中，再微热用掌心或酒精灯容积 较大的玻璃容器，若水中有气泡逸出，停止加热后导管中有一段水柱上升，则表示气密性 良好，否则须重新组装与调试。 四、防倒吸 用溶液吸收气体或排水集气的实验中都要防倒吸。防倒吸一般可分为两种方法：一是 在装置中防倒吸如在装置中加安全瓶或用倒扣的漏斗吸收气体等;二是在加热制气并用排 水集气或用溶液洗气的实验中，实验结束时，应先取出插在溶液中的导管，后熄灭酒精灯 以防倒吸。 五、实验方案的评价 对实验方案的评价应遵循以下原则：①能否达到目的;②所用原料是否常见易得、廉价;③原料的利用率高低;④过程是否简捷优化;⑤有无对环境污染;⑥ 实验的误差大小等等。能达到上述六点要求的实验方案应该说不失为最优实验方案。最优方案的设计应遵循 上述实验方案评价的六原则。方案确定后，为确保实验目的实现，必须选择简捷而正确的 操作程序。

现代分子理论与计算化学导论作业

《现代分子理论与计算化学导论》 ——课程大作业班级：xxxxxxx 姓名：小签牛学号：xxxxxxxxxx 题目：在T*=1.5条件下，分别用分子模拟方法和微扰理论方法计算ρ*=0.02和0.85的体系的压力，并比较两种方法计算 的结果。 Ⅰ.当T*=1.5、ρ*=0.02时的情况 ①由Monte Carlo模拟获得体系的内能、径向分布函数和压力，流 体参数及模拟条件见contrifile文件； 此时的contrifile文件为： ---------------ENTER THE FOLLOWING IN LENNARD-JONES UNITS-------------------- 0.02 # Enter The Density 1.5 # Enter The Temperature 8.0 # Enter The Potential Cutoff Distance 108 # Enter The Intial Molecular Number ---------------ENTER THE SIMULATION STEP CONTROLLING PARAMETES--------------- 200000 # Enter Number Of Cycles 400 # Enter Number Of Steps Between Output Lines 400 # Enter Number Of Steps Between Data Saves 400 # Enter Interval For Update Of Max. Displ. .False. # Whether Read config. From Old Simulation Run config.dat # Enter The Configuration File Name ---------------ENTER THE RADIAL DISTRIBUTION FUNCTION PARAMETES-------------- .True. # Whether Calculate The Radial Distribution Function 0.01 # Enter The Radial Distribution Distance 100000 # Enter Number Of Cycles Of Start Calculating The Radial Distribution gr0.02.dat # Enter The Radial Distribution File Name （运行程序见附件1） 所得“result.dat”文件中的结果为： A VERAGES = -0.149649

= 0.028542

综合化学实验报告浸渍法

综合化学实验报告实验名称浸渍法制备Pd/γ-Al2O3催化剂 学院化学化工学院 学生姓名张宇周超朱军洁 专业化学 学号70 71 72 年级2013 指导教师王永钊

浸渍法制备Pd/γ-Al2O3催化剂 张宇周超朱军洁 （山西大学化学化工学院，山西太原030006） 摘要：浸渍法是将载体浸泡在含有活性组分（主，助催化剂组分）的可溶性化合物溶液中，接触一定的时间后除去过剩的溶液，再经干燥，焙烧和活化，即可制得催化剂。本实验采用等体积浸渍法制备负载型Pd/γ-Al2O3催化剂。实验中首先测出γ-Al2O3的饱和吸附量，进而计算出采用等体积浸渍法时所需的含有活性组分Pb2+的PbCl2溶液和水的量，然后将载体γ-Al2O3浸泡在适量的含有活性组分Pb2+的PbCl2溶液与适量的水的混合液中，接触一定的时间后，再经干燥，焙烧和活化，即可制得催化剂。 关键字：等体积浸渍法催化剂Pd/γ-Al2O3 0 引言： 固体催化剂的制备方法很多，工业上使用的固体催化剂的制备方法有：沉淀法，浸渍法，机械混合法，离子交换法，熔融等[1]。由于制备方法的不同，尽管原料和用量完全一样，但所制得的催化剂的性能仍可能有很大的差异。

浸渍法是将载体浸泡在含有在活性组分（主，助催化剂组分）的可溶性化合物溶液中，接触一定的时间后除去过剩的溶液，再经干燥，焙烧和活化，即可制得催化剂[2]。由于浸渍法比较经济，且催化剂形状、表面积、孔隙率等主要取决于载体，容易选取。等体积浸渍法是预先测定载体吸入溶液的能力，然后加入正好使载体完全浸渍所需的溶液量，这种方法称为等体积浸渍法。应用这种方法可以省去过滤多余的浸渍溶液的步骤，而且便于控制催化剂中活性组分的含量。因此，本实验采用等体积浸渍法[3][4]制备负载型Pd/γ- Al2O3催化剂。实验中首先测出γ- Al2O3的饱和吸附量，进而计算出采用等体积浸渍法时所需的含有活性组分Pb2+的PbCl2溶液和水的量，然后将载体γ- Al2O3浸泡在适量的含有活性组分Pb2+的PbCl2溶液与适量的水的混合液中，接触一定的时间后，再经干燥，焙烧和活化，即可制得催化剂。 1.载体的选择和浸渍液的配制[5] （1）载体的选择浸渍催化剂的物理性能很大程度上取决于载体的物理性质，载体甚至还影响到催化剂的化学活性。因此正确的选择载体和对载体进行必要的预处理，是采用浸渍法制备催化剂时首先要考虑的问题。载体种类繁多，作用各异，有关载体的选择要从物理因素和化学因素两方面考虑。物理因素指的是颗粒大小，表面积和孔结构。通常采用已成型好的具有一定尺寸和外形的载体进行浸渍，省去催化剂的成型。化学因素指的是载体可分为三种情况：（ⅰ）惰性载体，载体的作用是使活性组份得到适当的分布；（ⅱ）载体与活性组分有相互作用，它使活性组分有良好的分散并趋于稳定，从而改变催化剂的性能（ⅲ）载体具有催化作用，载体除有负载活性组分的功能外，还与所负载的活性组分一起发挥自身的催化作用。 （2）浸渍液的配制进行浸渍时，通常并不是用活性组分本身制成溶液，而是用活性组分金属的易容盐配成溶液，本实验采用PbCl2溶液。所用的活性组分化合物应该是易溶于水的，而且在焙烧时能分解成所需活性组分，或在还原后变成金属活性组分；同时还必须使无用组分，特别是对催化剂有毒的物质在热分解或还原过程中挥发出去。因此常用的是硝酸盐，铵盐，有机盐。一般以去离子水为溶剂，但当载体易溶于水或活性组分不溶于水时，则可用醇或烃作为溶剂。 2.活性组分在载体上的分布与控制[6] 浸渍时溶解在溶剂中含活性组分的盐类（溶质）在载体表面的分布，与载体对溶质和溶剂的吸附性能有很大的关系。

量子化学计算实验详解

量子化学计算方法及应用 吴景恒 实验目的： （1）掌握Gaussian03W的基本操作 （2）掌握 Gaussian03W进行小分子计算的方法，比较不同方法与基组对计算结果的影响，并比较同分异构体的稳定性（3）通过运用量子力学方法计算分子的总电子密度，自旋密度，分子轨道及静电势 实验注意： （1）穿实验服；实验记录用黑色，蓝色或蓝黑色钢笔或签字笔记录；实验数据记录不需要画表格 （2）实验前请先仔细阅读前面的软件使用介绍，然后逐步按照实验步骤所写内容进行操作 （3）截图方法：调整视角至分子大小适中，按下键盘上的PrintScreen按键截图，从“Windows开始菜单”打开“画图”工具，按Ctrl+v或“编辑-粘贴”，去掉四周多余部分只留下分子图形，保存图片 （4）所有保存的文件全部存在E盘或D盘根目录用自己学号命名的文件夹下，不要带中文命名，实验完毕全部删除，不得在计算用机上使用自己携带的U盘或其他便携存储设备！ （5）HyperChem里面截图时候可以用工具栏以下几个工具调整视图： Rotate out-of-plane：平面外旋转工具，转换视角用 Mgnify/Shrink：放大镜工具，转换视角用 Gaussian03W使用介绍：（注意，下面只是界面示意图，实验時切勿按下图设置） 输入文件：Gaussian输入文件，以GJF为文件后缀名 联系命令行：设定中间信息文件（以CHK为后缀名）存放的位置、计算所需的内存、CPU数量等 作业行：指定计算的方法，基组，工作类型，如：#P HF/6-31G(d) Scf=tight Opt Pop=full #作业行开始标记 P 计算结果显示方式为详细， 选择还有T（简单）和 N（常规，默认） HF/6-31G(d) 方法/基组 Opt对分子做几何优化 Pop=full进行轨道布居分析，详尽输出轨道信息和能量 电荷 多重态：分子总电荷及自旋多重态（2S+1, S=n/2, n为成单电子数） 分子结构的表示 1、直角坐标：元素符号X坐标Y坐标Z坐标（如上图所示） 2、Z矩阵（参考后附内容）：元素符号（原子一）原子二键长原子三键角原子四二面角

化学实验报告配置氯化钠溶液

化学实验报告配置氯化 钠溶液 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]

化学实验报告【实验目的】 1、练习配制一定溶质质量分数或量浓度一定的溶液。 2、加深对溶质的质量分数以及量浓度概念的理解。 【实验器材】 托盘天平、烧杯、玻璃棒、药匙、量筒、胶头滴管。 氯化钠、浓盐酸溶液、蒸馏水、容量瓶、漏斗。 【实验步骤】 1、配置质量分数为6%的氯化钠溶液 （1）计算：配制50g质量分数为6%的氯化钠溶液所需氯化钠和水的质量分别为： NaCl：50g*6%=3g ；水：47g。 （2）称量：用托盘天平称取所需的氯化钠，放入烧杯中。 （3）量取：用量筒量取所需的水（水的密度可近似看作1g/cm3），倒入盛有氯化钠的烧杯中。 （4）溶解：用玻璃棒搅拌，使氯化钠溶解。 2、用已配制好的质量分数为6%的氯化钠溶液（密度约为cm3），配制50g 质量分数为3%的氯化钠溶液。 （1）计算：所得溶液中，氯化钠的质量为50g*3%=，所以需要质量分数为6%的氯化钠溶液25g（体积为26ml），蒸馏水25g（体积约为25ml）（2）量取：用量筒量取所需的氯化钠溶液和水，倒入烧杯中。 （3）混匀：用玻璃棒搅拌，使溶液混合均匀。

将上述配制好的溶液分别转入试剂瓶内，并贴上标签，区分开来。 3、配制250ml，2mol/L的稀盐酸 （1）计算所需浓盐酸的体积 设所需浓盐酸的体积为V 1 ，则 C 1*V 1 =*2mol/L 12mol/L*V 1 =*2mol/L 解得该体积为 （2）用量筒量取的浓盐酸 （3）在烧杯中加入少量（大大少于250ml）的水和量取好的浓盐酸，用玻璃棒搅拌稀释。 （4）使用漏斗将烧杯内的溶液转移到容量瓶中。 （5）用水洗涤盛过盐酸的量筒和烧杯，并把洗涤液转移至容量瓶。 （6）定容：用胶头滴管继续加水，直至溶液凹液面达到250ml刻度。 （7）压紧容量瓶瓶盖将溶液摇匀。

化学计算方法与技巧

化学计算与技巧专题 考点1 守恒法 守恒法就是化学变化过程中存在的某些守恒关系，如： 1.化学反应前后质量守恒、元素守恒、得失电子守恒、能量守恒、电荷守恒。 2.化合物中元素正负化合价总数绝对值相等(化合价守恒)、电解质溶液中阳离子所带正电荷总数与阴离子所带负电荷总数守恒。 方法点击 化学计算中，“守恒”无处不在，运用守恒法可以提高解题的速率，又可以提高解题的准确性，所以只要看到化学计算，就想到守恒。例： 1.质量守恒法 例：0.1 mol 某烃与1 mol 过量氧气混合，充分燃烧后通过足量的Na 2O 2固体，固体增重15 g ，从Na 2O 2中逸出的全部气体在标准状况下为16.8 L 。求烃的化学式。 解析：设烃的化学式为C x H y ,摩尔质量为a g·mol -1,因为最后逸出的气体不仅包括反应剩余的O 2，也包括烃燃烧产物CO 2和水蒸气与Na 2O 2反应放出的O 2。 烃的质量+m(O 2)=Na 2O 2的增重+m(逸出气体) 0.1 mol×a g·mol -1+32 g·mol -1×1 mol=15 g+32 g·mol -1×16.8 L/22.4 L·mol -1 解得a=70，烃的式量为70， 1270=5余10，烃的化学式为C 5H 10。 2.原子(或离子)守恒 例：用含1.0 mol NaOH 的溶液吸收0.8 mol CO 2，所得溶液中的-23CO 和-3HCO 的物质的量之比为( ) A.1∶3 B.2∶1 C.2∶3 D.3∶2 解析：设生成Na 2CO 3、NaHCO 3物质的量为x 、y ，由反应前后C 原子和Na +守恒可知，可得方程组： [???=+=+mol y x mol y x 8.028.0 解得???==mol y mol x 6.02.0 即所得溶液中-23CO 和-3HCO 的物质的量之比为1∶3。 3.电子守恒 例：在一定条件下，PbO 2与Cr 3+反应，产物为-272O Cr 和Pb 2+，则与1.0 mol Cr 3+反应所需的PbO 2物质的 量为____________。 解析：考查氧化还原反应。解题的关键是抓住电子守恒进行计算：1.0 mol×(6－3)=x×(4－2)，得x=1.5 mol 。 4.电荷守恒 例如：在硫酸铝和硫酸钾、明矾的混合物中，若c(-24SO )=0.2 mol·L -1,当加入等体积的0.2 mol· L -1 KOH 溶液时，生成的沉淀又恰好溶解为止，则原溶液中K +的物质的量浓度(mol·L -1)是( ) A.0.2 B.0.25 C.0.3 D.0.45 解析：方法1：原混合液中含有的阳离子是K +、Al 3+，阴离子是-24SO ，加入KOH 溶液后发生的反应是Al 3++4OH -====-2AlO +2H 2O ，所以原溶液中c(Al 3+)=c(K +)= 41×0.2 mol·L -1=0.05 mol·L -1 方法2：根据电荷守恒有：3c(Al 3+)+c(K +)=2c(-24SO ) 推出：c(K +)=2c(-24SO )-3c(Al 3+)=0.25 mol·L -1 考点2 差量法 差量法是根据化学反应前后物质的某些物理量发生的变化，这个差量可以是质量、气体物质的体积、压强、物质的量、反应过程中热量的变化等。该差量的大小与参与反应的物质的量成正比。差量法就是借

化学实验数据分析计算题(二)

实验数据分析计算题（二） 例1. 为测定某NaCl 、Na 2CO 3固体混合物的组成，小明同学取16g 该混合物放入烧杯中，分五次加入稀盐酸（每次加入稀盐酸的质量为25g ），待反应完全后，得到下面的质量关系。 加入稀盐酸的次数 第一次 第二次 第三次 第四次 第五次 烧杯及反应后混合 物的总质量/g 122.2 146.1 170.0 193.9 218.9 请分析以上数据后计算： （1）原固体混合物中32CO Na 的质量。 （2）当加入稀盐酸至固体混合物恰好完全反应时，所得溶液的溶质质量分数。（计算结果精确到0.1） 例2．某化学兴趣小组同学为测定某石灰石样品中碳酸钙的质量分数，取用2.0g 石灰石样品，把25.0g 稀盐酸分五次加入样品中（样品中杂质既不与盐酸反应也不溶于水），每次充分反应后都经过过滤、干燥、称量，的实验数据如下： （1）石灰石样品中碳酸钙的质量分数为 ____； （2）计算最后反应生成溶液中氯化钙的质量分数（计算过程和结果均保留一位小数）。 (3) 计算稀盐酸的质量分数。 实验次数 1 2 3 4 5 稀盐酸的累计加入量/g 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 剩余固体的质量/g 1.5 1.0 0.5 0.3 0.3

例3: 混合物全部溶于水，将得到的溶液等分为4分，然后分别加入一定量未知质量分数的氯化钡溶液，实验数据见下表： 第一份第二份第三份第四份 加入氯化钡溶液质量/g 15 20 25 30 反应得到沉淀的质量/g 1.40 1.86 2.33 2.33 若有关的化学反应为：Na2SO4 + BaCl2 === BaSO4↓+ 2NaCl。请计算：（计算结果精确到0.01） （1）未知氯化钡溶液的溶质质量分数； （2）原混合物中硫酸钠的质量分数 例4（2010江西南昌）24．(6分) 今年全国人大和政协会议使用了一种含碳酸钙的“石头纸”：为测定其中碳酸钙的含量，课外活动小组的同学称取50g碎纸样品。分别在5只烧杯中进行了实验，实验数据见下表（假设纸张其他成分既不溶于水，也不与水反应）： 烧杯①烧杯②烧杯③烧杯④烧杯⑤ 加入样品的质量/g1010101010 加入稀盐酸质量/g1020304050 充分反应后生成气 0．881．76X3．523．52体的质量/g （1）表中X的值为； （2）求样品中碳酸钙的质量分数； （3）烧杯④中物质充分反应后所得溶液的质量。

分析化学实验报告

篇一：分析化学实验报告 分析化学实验报告 2009-02-18 20:08:58| 分类：理工类 | 标签： |字号大中小订阅盐酸和氢氧化钠标准溶液的配制和标定时间：12月15号指导老师：某某—、实验目的 1. 熟练减量法称取固体物质的操作，训练滴定操作并学会正确判断滴定终点。 2. 掌握酸碱标准溶液的配制和标定方法。 3．通过实验进一步了解酸碱滴定的基本原理。二．实验原理有关反应式如下： na2co3 + 2hcl == 2nacl + co2 + h2o khc8h4o4 + naoh ==knac8h4o4 + h2o 三．实验步骤 1、 0.1.mol/l hcl溶液的配制 用小量筒量取浓盐酸42ml，倒入预先盛有适量水的试剂瓶中（于通风柜中进行），加水稀释至500ml，摇匀，贴上标签。 2、 0.1mol/l naoh溶液的配制 用烧杯在台秤上称取2g固体naoh，加入新鲜的或新煮沸除去co2的冷蒸馏水，溶解完全后，转入带橡皮塞的试剂瓶中，加水稀释至500ml,充分摇匀，贴上标签。 3、 0.1 mol/l hcl 标准溶液浓度的标定 用差减法准确称取 0.15 ~ 0.20 g无水na2co3 三份，分别置于三个250ml锥形瓶中，加20~30 ml蒸馏水使之溶解，再加入1~2滴甲基橙指示剂，用待标定的hcl溶液滴定至溶液由黄色恰变为橙色即为终点。平行标定三份，计算hcl溶液的浓度。 4、0.1mol/l naoh标准溶液浓度的标定 （1）用基准物邻苯二甲酸氢钾标定在称量瓶中以差减法称取khc8h4o4 0.4~0.5 g三份，分别置于三个250ml 锥形瓶中，加20~30ml蒸馏水，溶解。加入2~3 滴酚酞指示剂，用待标定的naoh 溶液滴定至溶液由无色变为微红色并持续30s 不褪色，即为终点，平行标定三份，计算naoh 溶液的浓度。 （2）与已标定好的盐酸溶液进行比较用移液管移取25.00ml naoh 溶液于洗净的锥形瓶中，加甲基橙指示剂1~2 滴，用hcl 溶液滴定至溶液刚好由黄色转变为橙色，即为终点。平行滴定3 次。要求测定的相对平均偏差在0.2%以内。五．思考题 1. 滴定管、移液管至使用前为什么要用待装液润洗2~3 次？用于滴定的锥形瓶是否需要干燥？是否要用待装液荡洗？为什么？ 答：避免滴定液被管内壁的蒸馏水稀释待装溶液，多次润洗实验数据更精确。不需要干燥，不用待装液荡洗，加入物品后还需用蒸馏水溶解，荡洗对待装液的物质的量并无影响。 2. 溶解基准物质na2co3使用蒸馏水的体积是否需要准确？为什么？ 答：不需要，需要溶解蒸馏水的体积在20~30ml，在这之间均可，且计算时采用n=m/m,与c 无关。 3、酚酞指示剂有五色变为为红色时，溶液的ph值为多少？变红的溶液在空气中放置后右边为无色的原因？ 答：ph值为8.0~9.6；是因为吸收了空气中的co2，ph值小于8.0，所以又变为无色了。 4、标定hcl的两种基准物质na2co3和na2b4o7·10h2o各有什么优、缺点？答：基准物质na2co3的缺点是易吸潮，使用前应干燥，保存于干燥容器中。 基准物质na2b4o7·10h2o的优点是容易制的纯品，摩尔质量大，称量时相对误差小，不易吸水。缺点是空气中的相对温度小于39%时，易失去结晶水。 na2s2o3标准溶液的配制和标定时间12月16号指导老师：某某—、实验目的 1. 掌握na2s2o3 的配制和贮存方法。 2. 学会用k2cr2o7标定na2s2o3浓度的原理和标定条件的控制。 3. 了解淀粉指示剂的作用及使用方法。二、实验原理

化学实验报告——盐酸溶液的标定

化学实验报告 （无机及分析化学） 题目：盐酸溶液的标定 学院班级：分析2052 姓名：韩爽 学号：471120435 指导老师：李刚 时间： 2006.7

盐酸浓度的标定 一、实验目的 1.练习酸碱标准溶液的标定方法。 2.学习并掌握用酸碱滴定法测溶液浓度的方法。 3. 练习移液管、容量瓶的使用 二、实验原理 1.常用的标定NaOH溶液的基准物质是邻苯二甲酸氢钾（KHP）， 其结构式是：。 标定时反应式：KHC8H4O4 + NaOH = KNaC8H4O4 + H2O 2.用盐酸标定氢氧化钠，反应方程式： Na2CO3 + 2HCl = 2NaCl + H2O + CO2 3.根据邻苯二甲酸氢钾的质量计算氢氧化钠的浓度,再根据氢氧化钠的浓度计算出盐酸的浓度。 三、实验步骤 1、0.1mol·L-1 NaOH溶液的标定 （1）检查、洗涤仪器 （2）称KHP 用差量法平行准确称量0.4—0.6 g KHP 三份，分 别放入250ml的锥形瓶中（标号1、2、3）。 （3）溶解在各锥形瓶中加入20—30ml水溶解。

（4）滴定在锥形瓶中各滴2滴1%酚酞，然后用NaOH溶液滴定至溶液呈微红色30秒内不褪色为终点。 （5）数据处理记录滴定前后NaOH溶液体积，计算NaOH溶液 的物质的量浓度，求其平均值，计算相对平均 偏差。 2、约1mol·L-1 HCl溶液的标定 （1）检查、洗涤仪器检查仪器是否可用，洗涤3支锥形瓶、 100ml的烧杯和25ml的移液管，并用盐 酸样品润洗移液管三次。 （2）盐酸的稀释用移液管准确量取25ml的盐酸试样于250ml 容量瓶中，加水稀释至液面与刻度线相切， 摇动，使稀释均匀。 （3）洗涤移液管重新洗涤移液管并用稀释后的盐酸润洗移液 管三次。 （4）滴定用移液管从容量瓶中平行取25ml稀释后的盐酸三份，分别放入锥形瓶中，并各滴2滴1%酚酞，然后 用NaOH溶液滴定至溶液呈微红色30秒内不褪色为 终点。 （5）数据处理记录滴定前后NaOH溶液体积，计算HCl溶液的 物质的量浓度，求其平均值，计算相对平均偏 差。

《计算化学》教学大纲

《计算化学》教学大纲 一、课程基本信息 二、课程教育目标 本课程的教育目标在于在计算化学多学科交叉（化学、数学、计算机科学）内容的优化与整合上，突出课程内容的基础性与前沿性；充分利用现代信息技术，用现代化教学理念指导教学全过程，使学生全面

掌握应用计算机解决化学、化工相关问题的基本思路、基本原理、基本方法和基本技能，培养学生学习能力、实践能力与创新能力。 通过本课程的学习，使学生达到： ——掌握如下计算方法及其在化学中的应用： ?Newton-Raphson迭代法、二分法求解一元N次（N>2）方程； ?消去法、Gauss-Seidel迭代法解线性方程组； ?线性回归分析方法； ?Lagrange插值法和差商； ?Simpson法求数值积分； ?Euler法解常微分方程。 ——理解如下计算方法及其在化学中的应用： ?非线性回归分析，多项式回归分析； ?Gauss 法求数值积分； ?Runge-Kutta法解常微分方程。 ——了解如下计算方法及其在化学中的应用： ?样条函数插值法； ?Jacobi方法、QL方法求本征值； ?单纯形优化； ?化工调优； ?化学化工中常用的计算机软件与网络资源； ?分子动力学模拟；Monte Carlo模拟法。 三、理论教学内容与要求 1．前言（1学时）什么计算化学；计算机在化学中的应用；计算化学的过去、现在和将来；学习方法。 2．代数方程及代数方程组的求解在化学中的应用（5学时）二分法；Newton-Raphson迭代法；Gauss消去法；Gauss-Seidel迭代法。 3．插值法和回归分析——实验数据的拟合及模型参数的确定（5学时）线性插值；Lagrange插值；中心差商；一元线性回归分析；一元非线性回归；多元回归；多项式回归分析（自学）。 4．数值积分与常微分方程的数值解法（4学时）梯形法；Simpson法；离散点数据的求积；Gauss法（自学）；Euler法及其改进；Runge-Kutta法。 5．本征值和本征向量（1.5学时）Jacobi方法；QL方法（自学）。 6．化学化工中常用的软件及网络资源简介（1.5学时）结构式绘图软件；科学数据处理软件；化学化工重要网站；化工信息源。 7．化学化工中的最优化方法简介（1.5学时）单纯形法优化；化工调优。 8．化学化工过程计算机模拟简介（1.5学时）分子动力学模拟；Monte Carlo法；化工过程模拟；课程小结。 9．拓展课堂（1学时）上机实践主讲教师作计算化学相关的研究报告。 或外请专家作计算化学相关的专题报告。 10．学生讨论课（2学时）学生根据自查资料，写出课程报告并进行课堂讨论。