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Computer-Aided Design of New Physical Solvents for Hydrogen Sulfide Absorption
Industrial & Engineering Chemistry Research ( IF 3.8 ) Pub Date : 2021-06-04 , DOI: 10.1021/acs.iecr.0c05923 Alexey A. Orlov 1 , Gilles Marcou 1 , Dragos Horvath 1 , Alvaro Echeverria Cabodevilla 2 , Alexandre Varnek 1, 3 , Frédérick de Meyer 2, 4
Industrial & Engineering Chemistry Research ( IF 3.8 ) Pub Date : 2021-06-04 , DOI: 10.1021/acs.iecr.0c05923 Alexey A. Orlov 1 , Gilles Marcou 1 , Dragos Horvath 1 , Alvaro Echeverria Cabodevilla 2 , Alexandre Varnek 1, 3 , Frédérick de Meyer 2, 4
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Treatment of hydrogen sulfide (H2S) is important in many industrial processes including oil refineries, natural and biogas processing, and coal gasification. The most mature technology for the selective capture of H2S is based on its absorption by chemical or physical solvents. However, only several compounds are currently used as physical (co)solvents in industry, and the search for new ones is an important task. The experimental screening of physical (co)solvents requires much time and many resources, while solubility modeling might enable one to reduce the number of solvents for the experimental evaluation. In this study, a workflow for the in silico discovery of new physical solvents for H2S absorption was suggested and experimentally validated. A data set composed of 99 H2S physical solvents was collected and predictive quantitative structure–property relationships for H2S solubility were built using a random forest algorithm and two types of molecular descriptors: ISIDA fragments and quantum-chemical descriptors. Virtual screening of industrially produced chemicals and their structural analogues enabled identification of the ones with predicted high solubility values. They can be suggested as starting points for further exploration of the H2S physical solvents chemical space. The predicted solubility value for one of the compounds found in virtual screening, 1,3-dimethyl-2-imidazolidinone, was confirmed experimentally.
中文翻译：
用于硫化氢吸收的新型物理溶剂的计算机辅助设计
硫化氢 (H 2 S) 的处理在许多工业过程中很重要，包括炼油厂、天然气和沼气加工以及煤气化。用于选择性捕获 H 2 S的最成熟技术是基于其被化学或物理溶剂的吸收。然而，目前工业中只有几种化合物用作物理（共）溶剂，寻找新的化合物是一项重要任务。物理（共）溶剂的实验筛选需要大量时间和资源，而溶解度建模可能使人们能够减少用于实验评估的溶剂数量。在本研究中，计算机发现 H 2的新物理溶剂的工作流程建议和实验验证 S 吸收。收集了由 99 种 H 2 S 物理溶剂组成的数据集，并使用随机森林算法和两种类型的分子描述符：ISIDA 片段和量子化学描述符构建了 H 2 S 溶解度的预测定量结构-性质关系。工业生产的化学品及其结构类似物的虚拟筛选能够识别具有预测高溶解度值的化学品。它们可以作为进一步探索 H 2 S 物理溶剂化学空间的起点。虚拟筛选中发现的一种化合物 1,3-二甲基-2-咪唑啉酮的预测溶解度值已通过实验得到证实。
更新日期：2021-06-17
中文翻译：
用于硫化氢吸收的新型物理溶剂的计算机辅助设计
硫化氢 (H 2 S) 的处理在许多工业过程中很重要，包括炼油厂、天然气和沼气加工以及煤气化。用于选择性捕获 H 2 S的最成熟技术是基于其被化学或物理溶剂的吸收。然而，目前工业中只有几种化合物用作物理（共）溶剂，寻找新的化合物是一项重要任务。物理（共）溶剂的实验筛选需要大量时间和资源，而溶解度建模可能使人们能够减少用于实验评估的溶剂数量。在本研究中，计算机发现 H 2的新物理溶剂的工作流程建议和实验验证 S 吸收。收集了由 99 种 H 2 S 物理溶剂组成的数据集，并使用随机森林算法和两种类型的分子描述符：ISIDA 片段和量子化学描述符构建了 H 2 S 溶解度的预测定量结构-性质关系。工业生产的化学品及其结构类似物的虚拟筛选能够识别具有预测高溶解度值的化学品。它们可以作为进一步探索 H 2 S 物理溶剂化学空间的起点。虚拟筛选中发现的一种化合物 1,3-二甲基-2-咪唑啉酮的预测溶解度值已通过实验得到证实。
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