弱C–H酸/锂化物种的pKa值的计算测定

《Journal of Chemical Information and Modeling》：Computational Determination of pKa Values for Weak C–H Acids/Lithiated Species

研究提出锂化物种ArLiL2（L为溶剂）的改进计算方法，结合溶剂化与聚集效应，显著提升弱C-H酸pKa预测精度，尤其在邻位导向基团芳香体系中与实验结果吻合度更高。通过对比四类功能化配体的计算与实验数据，验证该方法在预测还原电位及Fries重排反应趋势方面的优势，同时减少溶剂效应对计算结果的影响。摘要：研究提出锂化物种ArLiL2（L为溶剂）的改进计算方法，结合溶剂化与聚集效应，显著提升弱C-H酸pKa预测精度，尤其在邻位导向基团芳香体系中与实验结果吻合度更高。通过对比四类功能化配体的计算与实验数据，验证该方法在预测还原电位及Fries重排反应趋势方面的优势，同时减少溶剂效应对计算结果的影响。

　　

对于弱C–H酸（尤其是在锂化反应的背景下），准确计算其pK_a值仍然是一个挑战，因为有机锂物种的溶剂化和聚集行为非常复杂。本研究采用了一种改进的方法，使用锂化后的物种ArLiL₂(L = 溶剂)而非“裸”阴离子来提高五类芳香底物的pK_a值的计算精度。结合溶剂化和聚集效应的密度泛函理论计算表明，该方法与实验结果在区域选择性方面更为吻合，尤其是对于含有邻位导向基团的底物。通过对一系列官能化的铁茂和二硫烷衍生物的比较分析，发现锂化方法显著减少了传统阴离子模型在区域选择性和绝对pK_a值方面的差异。此外，将计算得到的pK_a值与铁茂基团的氧化还原电位进行关联，有助于预测阴离子-Fries重排过程中的反应趋势，从而增强了预测能力，并重新评估了常用导向基团的邻位导向性质。所提出的模型为合成化学家提供了一种更可靠的工具，用于评估基于锂化的官能化过程中的CH酸度，并有助于预测脱质子反应的结果。该方法对溶剂效应的敏感性较低，在DLPNO–CCSD(T)计算中的绝对误差也比双杂化泛函更小。