iLEGO: Uma ferramenta em Python para construir o espaço químico de líquidos Iônicos baseado em descritores quânticos e na abordagem GFN2-xTB - Brum, Jonathan de Brito (2025)
Oslíquidos iônicos (LIs) são conhecidos por suas propriedades físico-químicas únicas, tal como baixa pressão de vapor e volatilidade reduzida, sendo constituídos por cátions orgânicos e ânions de diferentes naturezas. Embora apresentem um espaço químico de mais de 108 espécies, devido ao elevado custo computacional, menos de 104 dessas es pécies foram investigadas até o momento. Buscou-se analisar o método semiempírico GFN2-xTB e o método da equalização da eletronegatividade aplicados em líquidos iôni cos (LIs), estruturar um banco de dados de descritores quânticos de estabilidade para LIs, edesenvolver umaferramenta depré-otimização estrutural em Python, que busque arran jos estáveis de pares iônicos utilizando o método semiempírico. Para análise do método GFN2-xTB comparou-o com métodos mais sofisticados, como a Teoria do Funcional da Densidade (DFT), utilizando o nível de teoria ωB97XD3/cc-pVTZ, além de dados experi mentais e/ou da literatura. Foram usados 174 cátions e 78 ânions isolados para a criação do banco de dados, com os descritores HOMO, LUMO, potencial de ionização, afinidade eletrônica, índice de eletrofilicidade global e dureza. Para auxiliar na otimização da com binação entre cátions e ânions isolados, foi desenvolvido o programa iLEGO-building, em Python, na qual são utilizados vetores de translação otimizados e matrizes de rotação de corpos rígidos para determinar o arranjo geométrico, utilizado como arquivo de en trada para os métodos GFN0-xTB e GFN2-xTB. Os arranjos mais estáveis entre os pares iônicos foram encontrados a partir da otimização e cálculo de energia, reduzindo signifi cativamente o custo computacional empregado.