Doklady ChemistryDoklady ChemistryДоклады Российской академии наук. Химия, науки о материалах2686-95353034-5111The Russian Academy of Sciences65194110.31857/S2686953523600253RLWGIBPHYSICAL CHEMISTRYФИЗИЧЕСКАЯ ХИМИЯINFORMATION ENTROPY OF CATALYTIC REACTIONИнформационная энтропия каталитической реакцииZiminaA. D.ЗиминаА. Д.diozno@mail.ruTukhbatullinaA. A.ТухбатуллинаА. А.diozno@mail.ruSabirovD. Sh.СабировД. Ш.diozno@mail.ruInstitute of Petrochemistry and Catalysis, Ufa Federal Research Centre, Russian Academy of SciencesИнститут нефтехимии и катализа, Уфимский федеральный исследовательский центр Российской академии наук01112023513112513002022025Copyright ©; 2023, А.Д. Зимина, А.А. Тухбатуллина, Д.Ш. СабировCopyright ©; 2023, А.Д. Зимина, А.А. Тухбатуллина, Д.Ш. Сабиров2023А.Д. Зимина, А.А. Тухбатуллина, Д.Ш. СабировА.Д. Зимина, А.А. Тухбатуллина, Д.Ш. Сабировhttps://journals.eco-vector.com/2686-9535/article/view/651941

The indices based of information entropy are widely used as structural descriptors in chemistry. The change in information entropy in a chemical reaction is calculated as the deference between the values that correspond to the ensemble of products and ensemble of reactants. For the generalized scheme of a catalytic reaction, we derived the analytical expressions that connect its information entropy with the parameters of separate stages and corresponding summative equation. As found, the sum of the parameters of separate stages is proportional to the information entropy change in the formal non-catalytic reaction, and the fraction of the atoms of reacting (forming) molecules in the ensemble of initial substances (or products).

В качестве структурных дескрипторов широко используются индексы на основе информационной энтропии. Изменение информационной энтропии в химической реакции рассчитывается как разность значений, соответствующих ансамблю продуктов и ансамблю реагентов. Для обобщенной схемы каталитической реакции выведены аналитические выражения, связывающие ее информационную энтропию с параметрами отдельных стадий и соответствующим суммарным уравнением. Установлено, что сумма параметров отдельных стадий пропорциональна изменению информационной энтропии в формальной некаталитической реакции, а коэффициентом пропорциональности является доля атомов, приходящихся на реагирующие (образующиеся) молекулы в ансамбле исходных веществ (или продуктов).

information entropycooperative entropymolecular ensemblechemical reactioncatalysiselementary stagesинформационная энтропиякооперативная энтропиямолекулярный ансамбльхимическая реакциякатализэлементарные стадииСтанкевич М.И., Станкевич И.В., Зефиров Н.С. // Усп. хим. 1988. Т. 57. С. 191–208. https://doi.org/10.1070/RC1988v057n03ABEH003344Sabirov D.S., Shepelevich I.S. // Entropy. 2021. V. 23. P. 1240. https://doi.org/10.3390/e23101240Barigye S.J., Marrero-Ponce Y., Pérez-Giménez F., Bonchev D. // Mol. Divers. 2014. V. 18. P. 673. https://doi.org/10.1007/s11030-014-9517-7Basak S.C., Harriss D.K., Magnuson V.R. // J. Pharm. Sci. 1984. V. 73. P. 429. https://doi.org/10.1002/jps.2600730403Жданов Ю.А. Энтропия информации в органической химии. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1979. 56 с.Sabirov D., Koledina K. // EPJ Web Conf. 2020. V. 244. P. 01016. https://doi.org/10.1051/epjconf/202024401016Castellano G., Torrens F. // Phytochemistry. 2015. V. 116. P. 305. https://doi.org/10.1016/j.phytochem.2015.05.008Sabirov D.Sh., Ori O., László I. // Fullerene Nanotube Carbon Nanostruct. 2018. V. 26. P. 100. https://doi.org/10.1080/1536383X.2017.1405389Sabirov D.Sh., Tukhbatullina A.A., Shepelevich I.S. // Symmetry. 2022. V. 14. P. 1800. https://doi.org/10.3390/sym14091800Krivovichev S.V. // Mineral. Mag. 2013. V. 77. P. 275. https://doi.org/10.1180/minmag.2013.077.3.05Аксенов С.М., Ямнова Н.А., Боровикова Е.Ю., Стефанович С.Ю., Волков А.С., Дейнеко Д.В., Димитрова О.В., Гурбанова О.А., Хиксон A.E., Криво-вичев С.В. // Журн. структ. хим. 2020. Т. 61. № 11. С. 1856. https://doi.org/10.26902/JSC_id63255Banaru D.A., Hornfeck W., Aksenov S.M., Banaru A.M. // CrystEngComm. 2023. V. 25. P. 2144. https://doi.org/10.1039/D2CE01542KBanaru A.M., Aksenov S.M., Krivovichev S.V. // Symmetry. 2021. V. 13. P. 1399. https://doi.org/10.3390/sym13081399Sabirov D.S., Ori O., Tukhbatullina A.A., Shepele-vich I.S. // Symmetry. 2021. V. 13. P. 1899. https://doi.org/10.3390/sym13101899Sabirov D.Sh. // Comput. Theor. Chem. 2016. V. 1097. P. 83. https://doi.org/10.1016/j.comptc.2016.10.014Bonchev D.G. // Bulgar. Chem. Commun. 1995. V. 28. P. 567.Nagaraj N., Balasubramanian K. // Eur. Phys. J. Special Topics. 2017. V. 226. P. 3251. https://doi.org/10.1140/epjst/e2016-60347-2Basak S.C. Chemoinformatics and bioinformatics by discrete mathematics and numbers: an adventure from small data to the realm of emerging big data. In: Big data analytics in chemoinformatics and bioinformatics (With applications to computer-aided drug design, cancer biology, emerging pathogens and computational toxicology). Basak S.C., Vračko M. (Eds.). Elsevier, 2023. P. 3–35.Bertz S.H. // New J. Chem. 2003. V. 27. P. 860. https://doi.org/10.1039/B210843GDehmer M., Mowshowitz A. // Inf. Sci. 2011. V. 181. P. 57. https://doi.org/10.1016/j.ins.2010.08.041Смоленский Е.А., Чуваева И.В., Лапидус А.Л. // Докл. АН. 2011. Т. 437. № 5. С. 651. https://doi.org/10.1134/S0012500811040100Rashevsky N. // Bull. Math. Biophys. 1955. V. 17. P. 229. https://doi.org/10.1007/BF02477860Karreman G. // Bull. Math. Biol. 1955. V. 17. P. 279. https://doi.org/10.1007/BF02477754Кобозев Н.И. // Журн. физ. химии. 1966. Т. 40. С. 281.Кобозев Н.И., Страхов Б.В., Рубашов А.М. // Журн. физ. химии. 1971. Т. 45. С. 86.Кобозев Н.И., Страхов Б.В., Рубашов А.М. // Журн. физ. химии. 1971. Т. 45. С. 375.Ugi I., Gillespie P. // Angew. Chem. 1971. V. 10. P. 914. https://doi.org/10.1002/anie.197109141Sabirov D.Sh. // Comput. Theor. Chem. 2020. V. 1187. P. 112933. https://doi.org/10.1016/j.comptc.2020.112933Sabirov D.S. // Comput. Theor. Chem. 2018. V. 1123. P. 169. https://doi.org/10.1016/j.comptc.2017.11.022Нильсен М., Чанг И. Квантовые вычисления и квантовая информация. Пер. с англ. М.: Мир, 2013. 822 с. (пер. с англ.: Nielsen M.A., Chuang I.L. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press, 2001).Sabirov D.S., Tukhbatullina A.A., Shepelevich I.S. // J. Mol. Graph. Model. 2022. V. 110. P. 108052. https://doi.org/10.1016/j.jmgm.2021.108052Sabirov D.Sh., Terentyev O.A., Sokolov V.I. // RSC Adv. 2016. V. 6. P. 72230. https://doi.org/10.1039/C6RA12228KТухбатуллина А.А., Шепелевич И.С., Сабиров Д.Ш. // Вестн. Башкирск. ун-та. 2022. Т. 27. № 2. С. 349. https://doi.org/10.33184/bulletin-bsu-2022.2.16Özbek M.O., van Santen R.A. // Catal. Lett. 2013. V. 143. P. 131. https://doi.org/10.1007/s10562-012-0957-3Xie Y.-P., Shen Y.-L., Duan G.-X., Han J., Zhang L.-P., Lu X. // Mater. Chem. Front. 2020. V. 4. P. 2205. https://doi.org/10.1039/D0QM00117A