[发明专利]一种黄铜矿抑制剂的量子化学高通量筛选方法

权利要求书

1.一种黄铜矿抑制剂的量子化学高通量筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1建立浮选药剂的分子数据库，所述分子数据库中的分子为典型药剂官能团与烷基基团组合而成的烷基-官能团；

S2对S1得到的分子数据库进行粗优化，得到优化分子数据库；

S3取S2得到的优化分子数据库内的分子作为初始结构，针对所述初始结构在中性和失去一个质子的两种状态下的分子分别制作对应的Gaussian或ORCA输入文件，得到第一分子数据库；

S4将S2得到的优化分子数据库内的分子与金属离子对接形成烷基-官能团-金属，得到第二分子数据库；

S5在不低于B3LYP/DEF2TZVP，考虑经验色散及SMD溶剂化模型的计算水平下对所述第一分子数据库和第二分子数据库内分子进行优化并做分析，获得量子化学参数及log文件；

其中，优化具体为：以不低于B3LYP方法和6-311G*基组，考虑第三代经验色散作用下，在SMD隐式水溶剂化模型下，对所述第一分子数据和第二分子数据库内分子进行结构优化；

分析具体为：以不低于B3LYP方法和DEF2TZVP基组，考虑第三代经验色散作用下，在SMD隐式水溶剂化模型下，对所述第一分子数据和第二分子数据库内分子进行振动分析和自然电荷布居分析；

S6利用GaussView分子轨道模块中的NBO软件读取S5得到的log文件中的能量信息和波函数信息，得到输出文件，通过分析所述输出文件，提取分子结构性质参数；

S7根据S6得到的分子结构性质参数，预测所述第一分子库中分子与不同金属离子结合的反应吉布斯自由能，根据反应吉布斯自由能筛选浮选药剂；

其中，筛选浮选药剂具体为：取第一分子库中分子与Cu²⁺的反应吉布斯自由能G₁以及该分子与其他金属离子的反应吉布斯自由能G₂，计算G₁和G₂的差值并取绝对值后除以化学作用能50Kcal/mol再乘以100得到该分子对Cu²⁺和其他金属离子的选择性得分，根据所述选择性得分筛选浮选药剂。

2.根据权利要求1所述的黄铜矿抑制剂的量子化学高通量筛选方法，其特征在于，所述S1中的烷基基团为乙基。

3.根据权利要求1所述的黄铜矿抑制剂的量子化学高通量筛选方法，其特征在于，所述S2中的粗优化具体为：使用GaussView、Materials Studios、Jmol、Avogadro或者ChemDraw的分子动力学工具采用分子力学方法筛选构型稳定的分子。

4.根据权利要求1所述的黄铜矿抑制剂的量子化学高通量筛选方法，其特征在于，所述S4中的金属离子包括Cu²⁺以及Cu⁺、Fe²⁺和Fe³⁺中的一种或多种。

5.根据权利要求1所述的黄铜矿抑制剂的量子化学高通量筛选方法，其特征在于，所述步骤S6中的分子结构性质参数包括：原子种类及个数、原子Mulliken电荷布居、自然电荷布居、APT电荷布居分子、矫正后热力学自由能、结构电子能量、零点振动能以及所述第二分子数据库内分子的最短键长、次最短键长。

6.根据权利要求1所述的黄铜矿抑制剂的量子化学高通量筛选方法，其特征在于，所述S7中预测所述第一分子库中分子与不同金属离子结合的反应吉布斯自由能具体为：取第一分子库中的分子以及与其对应的若干个所述第二分子数据库内的分子的矫正后热力学自由能，分别计算差值后得到第一分子库中分子与不同金属离子结合的反应吉布斯自由能。

7.根据权利要求1至6任一所述的黄铜矿抑制剂的量子化学高通量筛选方法，其特征在于，所述S1和S4使用GaussView、Materials Studios、Jmol、Avogadro或者ChemDraw建立分子数据库。