已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

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:298
标识
DOI:10.1088/1361-648x/ab7fd8
摘要

Abstract 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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
mumu_2025000完成签到,获得积分10
刚刚
优秀的莞发布了新的文献求助30
1秒前
卧室哒帅哥完成签到,获得积分20
2秒前
NKTreg完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
完美世界应助容我想想采纳,获得10
4秒前
Linking发布了新的文献求助10
5秒前
小嗝嗝发布了新的文献求助30
7秒前
黄晃晃完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
顺心夜南完成签到,获得积分0
8秒前
充电宝应助优秀的莞采纳,获得30
9秒前
9秒前
10秒前
小蘑菇应助lx采纳,获得10
10秒前
尤里有气完成签到,获得积分10
10秒前
在水一方应助asdasd采纳,获得10
10秒前
辉辉完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
王十二完成签到 ,获得积分10
13秒前
长情箴完成签到 ,获得积分10
14秒前
一夜轻舟完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
容我想想完成签到,获得积分10
15秒前
无花果应助Linking采纳,获得30
15秒前
15秒前
Zhang完成签到 ,获得积分10
15秒前
艾斯比完成签到,获得积分10
16秒前
英姑应助大桶茄子采纳,获得10
17秒前
18秒前
容我想想发布了新的文献求助10
21秒前
爱吃芒果的张小宇完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
24秒前
25秒前
今后应助中将采纳,获得10
25秒前
26秒前
小马甲应助知行合一采纳,获得10
26秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
理系総合のための生命科学 第5版〜分子・細胞・個体から知る“生命"のしくみ 800
普遍生物学: 物理に宿る生命、生命の紡ぐ物理 800
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5606375
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690746
关于积分的说明 14865520
捐赠科研通 4704841
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542593
邀请新用户注册赠送积分活动 1508069
关于科研通互助平台的介绍 1472245