Distinguishing between chemical bonding and physical binding using electron localization function (ELF)

范德瓦尔斯力 电子定域函数 化学键 离子键合 化学物理 结合能 氢键 化学 非共价相互作用 密度泛函理论 电子密度 伦敦分散部队 电子 分子 分子中的原子 原子物理学 共价键 计算化学 物理 离子 量子力学 有机化学
作者
Κωνσταντίνος Κουμπούρας,J. Andreas Larsson
出处
期刊:Journal of Physics: Condensed Matter [IOP Publishing]
卷期号:32 (31): 315502-315502 被引量:172
标识
DOI:10.1088/1361-648x/ab7fd8
摘要

To distinguish between chemical bonding and physical binding is usually simple. They differ, in the normal case, in both interaction strength (binding energy) and interaction length (structure). However, chemical bonding can be weak (e.g. in some metallic bonding) and physical binding can be strong (e.g. due to permanent electrostatic moments, hydrogen binding, etc) making differentiation non-trivial. But since these are shared-electron or unshared-electron interactions, respectively, it is in principle possible to distinguish the type of interaction by analyzing the electron density around the interaction point(s)/interface. After all, the former should be a contact while the latter should be a tunneling barrier. Here, we investigate within the framework of density functional theory typical molecules and crystals to show the behaviour of the electron localization function (ELF) in different shared-electron interactions, such as chemical (covalent) and metallic bonding and compare to unshared-electron interactions typical for physical binding, such as ionic, hydrogen and Keesom, dispersion (van der Waals) binding and attempt to categorise them only by the ELF and the electron population in the interaction region. It is found that the ELF method is not only useful for the characterization of covalent bonds but a lot of information can be extracted also for weaker types of binding. Furthermore, the charge integration over the interaction region(s) and tracing the ELF profile can reveal the strength of the bonding/binding ranging from the triple bonds to weak dispersion.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
zc98完成签到,获得积分10
1秒前
ygr应助Hao采纳,获得10
1秒前
NEMO发布了新的文献求助10
2秒前
李爱国应助神勇的戒指采纳,获得10
2秒前
3秒前
思源应助kekao采纳,获得10
3秒前
3秒前
tengli发布了新的文献求助10
3秒前
SHIKAMARU完成签到,获得积分10
5秒前
杨尚朋完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
Akim应助esdeath采纳,获得10
6秒前
科研通AI5应助Inahurry采纳,获得10
6秒前
小赵完成签到,获得积分10
7秒前
zhui发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
sakurai应助Maxw采纳,获得10
8秒前
xiangxl发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
UGO发布了新的文献求助10
9秒前
lh发布了新的文献求助10
9秒前
乐乐应助个性尔槐采纳,获得10
9秒前
希望天下0贩的0应助瑶625采纳,获得10
10秒前
tengli完成签到,获得积分20
10秒前
劲秉应助坚定迎天采纳,获得20
10秒前
桐桐应助杨枝甘露樱桃采纳,获得10
11秒前
搜集达人应助zhuzhu采纳,获得20
11秒前
LiShin发布了新的文献求助10
12秒前
末岛发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
coffee完成签到,获得积分10
13秒前
李来仪发布了新的文献求助10
13秒前
长安完成签到,获得积分10
14秒前
Hao完成签到,获得积分10
14秒前
JamesPei应助王小志采纳,获得10
14秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527849
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107938
关于积分的说明 9287239
捐赠科研通 2805706
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540033
邀请新用户注册赠送积分活动 716893
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709794