[发明专利]染料的筛选方法

说明书

本发明涉及一种染料的筛选方法，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。本发明的筛选方法，普适性好，可适用于不同结构类型的染料；能得到准确的紫外‑可见吸收光谱进而精准反映染料的特征。

技术领域

本发明属于染料技术领域，涉及染料的筛选方法，特别涉及一种在染料设计过程中基于计算化学方法根据染料结构设计预测其颜色进而进行筛选的方法。

背景技术

染料是指能使其他物质获得鲜明而牢固色泽的一类有机化合物，其属于精细化学品，主要应用于纺织印染行业。由于现在使用的染料多都是人工合成的，所以也称为合成染料。随着人们物质生活水平的提高，人们对色彩提出了更高的要求，这也对染料的设计及筛选提出了更高的要求。目前染料的筛选都是在合成染料后配置成染料溶液，对溶液进行测试得到其色度范围。虽然这种筛选方法能够切实准确的反映染料的实际特征，但其耗时较长，成本较高，会给新染料的开发工作带来一定的困难。

近年来，随着计算化学领域的迅速发展和计算机运算能力的大幅提高，使得使用计算化学方法对染料进行筛选成为了可能。由于染料分子的特定分子结构(原子数较多、具有共轭结构)，密度泛函和含时密度泛函理论方法的提出及发展为直接基于染料的结构得到其激发态光谱提供了可能。但根据密度泛函和含时密度泛函理论方法得出的紫外-可见吸收光谱存在准确性不高和普适性不好的问题，计算模拟的结果并不能能真实准确的反映染料的实际特征。

因此，开发一种准确性和普适性好的基于计算化学方法的染料的筛选方法极具现实意义。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术准确性及普适性较差的缺陷，提供一种准确性和普适性好的基于计算化学方法的染料的筛选方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

染料的筛选方法，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。