Caracterizacion De Crudos: Analisis Sara

1° INFORME

La química computacional es el área de la química en la que se estudia las propiedades de la molécula mediante un ordenador. Con la aplicación de los estudios de la química computacional se puede realizar modelado molecular, bases de datos químicas, y estudios de la estructura de la molécula; el compendio de datos recopilados durante estos estudios posteriormente se utiliza para representar la predicción de propiedades o actividades de la molécula en estudio.

En el mismo sentido, esta investigación pretende dar una breve reseña de lo que es el método quantitative structure–property relationships (QSPR). Este método es una herramienta de la química computacional que se basa principalmente en el estudio y relación que existe entre estructura-propiedad como lo plantea su enunciado, este se sustenta en que la estructura de la molécula es responsable de las propiedades que tiene la molécula.

El método QSPR se encarga de ubicar correlaciones matemáticamente de parámetros que sean fundamentales para la predicción de propiedades. Haciendo uso de descriptores moleculares.

En consecuencia lo que se estudia es las moléculas y sus propiedades. Se buscan propiedades químicas que con el cálculo de estas, se logre derivar con precisión las propiedades de otras, es en donde entran las correlaciones matemáticas, ya que no se puede modelar sino existen un número útil que me describa la información contenida molécula, así mismo, estaría describiendo la función de los descriptores moleculares.

Este método se hace representativo cuando existe ausencia de datos experimentales, de estimaciones a partir de correlaciones empíricas. Así, la utilidad que destacan a las correlaciones generalizadas es que pueden utilizarse para pronosticar las propiedades de fluidos de los que se ubican muy pocos datos experimentales.

Los descriptores moleculares se pueden dividir en dos tipos los cuales son experimentales y calculados. Los experimentales requieren de medidas experimentales y los calculados utilizan cómputos para definir teorías. Pero en si ambos se enmarcan en un solo objetivo describir matemáticamente las propiedades que presenta una molécula.

El principio matemático de los descriptores moleculares usualmente se fundamenta en la técnica de mínimos cuadrados esta se utiliza para optimizar la utilidad de estos, con respectos a ciertos parámetros para precisar el comportamiento de la molécula.

Este hecho permite analizar la función de los métodos QSAR-QSPR.

2 INFORME

En el ámbito de la ingeniería se intenta predecir propiedades moleculares con el objetivo de optimizar procesos químicos en la industria, para sugerir nuevas moléculas con las propiedades tecnológicas necesarias para ayudar en la comprensión de la forma en que las moléculas actúan, evaluar los riesgos ambientales construir listas de prioridades de moléculas de riesgo toxicológico. Por consiguiente se plantearon dos metodologías similares que se encargan de estudiar cuantitativamente la relación estructura-propiedad o estructura actividad QSPR/QSAR

El método QSPR tiene como objetivo principal la predicción de una amplia gama de propiedades físicas y termodinámicas.

Debido a la relación sumamente estrecha que existe entre la estructura molecular y las propiedades que puede tener una determinada molécula, según la disposición de la estructura molecular es que se definen las propiedades que esta presentará.

Este método se fundamenta en la idea de relacionar la estructura de la molécula con las propiedades de la misma. Por ende lo que se busca es predecir propiedades de un compuesto objetivo (compuesto que se encuentra en estudio y del que se desconoce alguna propiedad en especifico y del cual no se poseen muchos datos experimentales), mediante el uso de descriptores moleculares basados en el estudio de compuestos con similitud estructural.

Los descriptores moleculares son el resultado de procedimientos matemáticos que transforman la información química de la molécula, y esta es usada para obtener correlaciones numéricas que indiquen la dependencia de las propiedades en estudio con respecto a la estructura molecular.

Básicamente, las relaciones matemáticas son funciones que representan a la propiedad que se quiere predecir (y) y “p” variables independientes (xi) que sean relevantes para la propiedad estudiada:

En esta situación, las variables independientes x son descriptores moleculares y los modelos están diseñados para reproducirse en la mayor medida posible de las respuestas experimentales (y) conocidas.

Así mismo, se puede decir que la metodología QSPR se basa en el cálculo de los descriptores moleculares de un compuesto objetivo de propiedades incógnitas, acompañado por una regresión de este vector de descriptores moleculares para una base de datos de compuestos conocidos y la propiedad a predecir.

Estos descriptores se pueden describir como:

 1D: descriptores constitucionales, no dependen de la conectividad.

 2D: dependen de la representación bidimensional de la estructura tomando en cuenta la conectividad.

 3D: dependen de la configuración espacial

El modelo de regresión puede ser lineal o no lineal y generalmente se emplea la técnica de mínimos cuadrados, para obtener los coeficientes de la correlación. Estos coeficientes se utilizan para la predicción de las propiedades del compuesto objetivo.

En cuanto a la base de datos, esta debe tener toda la información estructural adecuada con respecto a la propiedad del compuesto que se quiere predecir, por ejemplo, si se quiere predecir la propiedad de un hidrocarburo, la base de datos debe tener la información experimental tabulada de las propiedades de compuestos con estructuras similares al hidrocarburo en estudio.

La base de datos debe tener tantos compuestos similares como sea posible puesto que así puede garantizarse una mayor capacidad de predicción.

En el método QSPR la base de datos es dividida en dos conjuntos para su desarrollo:

Conjunto

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