[发明专利]染料的筛选方法

权利要求书

1.染料的筛选方法，其特征是：设计染料结构后，预测染料溶液的紫外-可见吸收光谱，并由其确定染料的颜色，再筛选出颜色满足要求的染料；

预测过程为：首先获取染料溶液中的染料分子的构象，然后先后利用量子化学程序结合半经验级别的量子化学方法和量子化学程序结合DFT级别的量子化学方法在隐式溶剂模型下对构象进行优化，最后根据优化后的构象的玻尔兹曼分布比例绘制构象权重平均光谱得到紫外-可见吸收光谱；

DFT级别的量子化学方法所配合使用的基组为3-zeta或者2-zeta加弥散的基组；

所述量子化学程序为Gaussian、ORCA、MOPAC和GAMESS-US中的一种；所述半经验级别的量子化学方法为PM7、PM6-D3H4、PM6-D3和PM6-DH+中的一种；所述DFT级别的量子化学方法为B97-3c、PBEh-3c、PW6B95-D3、M06-2X-D3、ωB97XD和B3LYP-D3中的一种；

所述隐式溶剂模型为PCM、COSMO、CPCM和SMD中的一种；

所述3-zeta或者2-zeta加弥散的基组为6-311G**、6-31+G**、6-311+G**、ma-def2-SVP、def2-TZVP和def2-QZVPP中的一种；

预测步骤如下：

(1)使用3D分子绘图软件画出染料分子结构，获得三维坐标；

(2)将含有染料分子三维坐标的文件导入到分子动力学模拟程序中，构建染料分子在有机小分子力场下的拓扑和结构文件；

(3)利用结构文件构建染料水溶液模型，根据拓扑的参数定义模型中每个分子的相互作用，后使用周期性退火的方法获得染料分子在25℃下水溶液中的m个构象；

(4)利用量子化学程序结合半经验级别的量子化学方法在隐式溶剂模型下对所有构象进行初步优化，并按照能量大小进行排序；

(5)取能量最低的前n个构象，利用量子化学程序结合DFT级别的量子化学方法在隐式溶剂模型下对这些构象进行深度优化；

(6)计算每种构象在25℃的温度条件下的玻尔兹曼分布比例；

(7)利用量子化学程序结合含时密度泛函级别的方法、含有35％～50％HF成分的密度泛函方法和3-zeta或者2-zeta加弥散的基组在隐式溶剂模型下计算玻尔兹曼分布比例非0的构象的激发态电子信息；

(8)根据玻尔兹曼分布比例和每个构象的激发态电子信息使用Multiwfn程序绘制构象权重平均光谱，即得紫外-可见吸收光谱；

mn，当染料原子数小于等于50时，m＝50～100，n＝5～10；当50染料原子数≤100时，m＝100～200，n＝10～15；当100染料原子数≤200时，m＝200～300，n＝15～20；当染料原子数200时，m＝300～500，n＝20～50。

2.根据权利要求1所述的染料的筛选方法，其特征在于，所述染料的结构为偶氮类或蒽醌类，类型为活性染料，颜色覆盖整个可见光波段；

预测得到的紫外-可见吸收光谱与测试得到的紫外-可见吸收光谱最大吸收波长差值的绝对值小于等于8nm。

3.根据权利要求1所述的染料的筛选方法，其特征在于，所述分子动力学模拟程序为Amber、Gromacs、Lammps、NAMD和Materials Studio中的一种；

所述有机小分子力场为GAFF、GAFF2、OPLS、CgenFF和COMPASS中的一种。

4.根据权利要求1所述的染料的筛选方法，其特征在于，所述周期性退火的退火周期时间为100～500ps，退火温度范围为25～100℃。

5.根据权利要求1所述的染料的筛选方法，其特征在于，所述含时密度泛函级别的方法为TD-DFT、sTDA和sTDDFT中的一种；所述含有35％～50％HF成分的密度泛函方法为PBE38、mPW1K、BB1K、BMK、MPW1K、MPWB1K、MN15、PWB6K、BHANDHLYP和M06-2X中的一种。