新订购的元素可以帮助发现材料有前途的属性

元素周期表的方式或许最具标志性的排序的元素,但它并不一定是最有用的。元素可以并排坐在一起,没有化学相似,甚至列并不总是反映最近的亲缘性碳和铅,例如。两位科学家在莫斯科现在提出一种新的方式来安排一个线性序列中的元素和属性之间的最小变化连续的一对。¹使用这个方案,他们说可以预测哪些简单的化合物也有类似的特点,帮助确定新的候选人材料有用的性质,如硬度或磁行为。

一个这样的顺序并不新鲜。1984年理论化学家大卫Pettifor在伦敦帝国理工学院的经验数据用于简单的二元化合物获得元素的规模。²序列中的连续的位置被称为元素的门捷列夫(MN)数量。在一个二维图与每个轴上的MNs、二元化合物的化学空间安排到地区分享性质的化合物。

其他几个方案被提出来,因为它定义MN-type排名基础上,例如,价电子的个数³或晶体结构。⁴这些方法的依赖,然而,在实证的定义,因此取决于数据和在哪些条件下测量。Zahed Allahyari和Artem Oganov在莫斯科的斯科尔科沃科技研究所说,最好是定义MN的基本属性的元素,这将有助于计算所有元素在所有条件。

说以前所有MN计划经验,Oganov,因此变得不那么可靠以外的数据集用于计算。我们的MN非经验,应该同样任何类型的数据。

有用的指数

最重要的一个元素的化学性质,这两位研究者说,原子半径、价、电负性和极化率。最后两个因素,然而,强烈相关,所以只有一个就足够了。因为一个给定元素的价有时会有所不同,它是模棱两可的。他们选择MN完全基于半径(R)和电负性(χ),莱纳斯·鲍林的规模。元素的原子半径也不同在不同的化合物,但为他们R值Allahyari Oganov使用一半的原子间距的简单立方结构元素。这两个量是松散相关,线性回归。研究者定义他们的MN,他们称之为通用序列的元素(使用)指数,从元素的顺序在一块χ反对R项目在回归线。

工作评估它们的定义与以前相比MN-type措施,他们收集了1591二元化合物的晶体结构信息和80纯元素,以及焓的信息、喷雾能源、硬度和磁化。材料具有类似特征将形成集群或岛屿的二维空间二元化合物为每个这些属性。寻找新材料可能的行为类似于一个已知的一个,它将足以探索别人在同一个岛。

这些集群显示值得探索的化学反应,”Oganov说。你可以设计一个计算策略,首先发现集群,然后缩放到它们发现最好的材料。MN的更有效率的一个定义是,岛屿的数量越少。评估,Allahyari Oganov使用一种算法检测集群。他们发现,使用数字在这方面表现良好,与别人相比,这些化合物的性质,是最好的。

探索化学空间

阿尔瓦雷斯无机化学家,在西班牙巴塞罗那大学的,说这样的方法对材料的发现可能是有用的,因为他们极大地降低化学空间探索的一部分。他警告说,当前限制二元化合物是一个严重的限制。但是Oganov说的方法也为三元或更复杂的系统工作,虽然产生的空间将多维所以很难想象结果。

总会有崩溃的风险,所有相关的化学特性一个元素为一个数字将失去一些信息,说澳门万博公司吉尔勒莫雷斯特雷波马克斯-普朗克研究所的数学科学在莱比锡,德国已经探索了其他方案分类元素。但元素周期表实施这样一个排名,原子序数,他说,肯定不是完美的。

但雷斯特雷波说还有待观察,订购计划——如果有的话——是最好的使用。这可能是一个简单的线性序列,分配每个元素只有两个邻国会错过一些有趣的关系。一个元素可能是最类似于多个元素,或者几个元素可能是类似于一个单一的元素,“雷斯特雷波说。

的方法也可能有助于解决长期存在的争论元素周期表的结构本身——比如,把氢。从MNs的角度,氢是接近卤素,碱金属,而是“Oganov说。

所有这些作品有助于更好的理解化学反应的复杂性,“雷斯特雷波说。化学是这么复杂,我们无法降低其复杂性的一个属性。甚至所谓的周期律一般定期——只有少数属性不同质量数和原子序数。

但这并不意味着没有这样的基本化学性质,”他补充道。“也许它一直在那里,等待着被发现。这就太好了如果这些计划的几个聚集在一个关键参数。如果是这样的话,我们会发现化学的一个基本属性,“雷斯特雷波说。如果这个属性是电负性,太棒了!它将证实鲍林的天才。”

更正:这个故事是2020年11月20日更新澄清术语门捷列夫的使用数量