基于炼金术自由能方法的全氟碳化合物中O2、N2和CO2溶解度预测及其对PFAS环境迁移影响的研究

《Physical Chemistry Chemical Physics》：Alchemical free energy methods for solubility of O2, N2 and CO2 in perfluorocarbonsOpen Access

　　

气体在液体中的溶解度受静电相互作用、熵和分子极化率的复杂相互作用控制。对于O2、N2和CO2等难溶气体，溶剂结构的微小变化可导致溶解度的巨大差异，直接影响化学反应性和传输过程。氟化有机溶剂的气体溶解度远高于水，使其在医学、能源和材料加工领域具有广泛应用。然而，准确预测不同氟化溶剂中的气体溶解度仍是一项重大挑战，限制了改进、增强或替代现有氟化溶剂的努力。在此，研究人员提出了一种新的计算方法，用于预测O2、N2和CO2在17种化学性质多样的氟化溶剂及其水混合物中的溶解度。研究人员识别了现有炼金术自由能方法的关键局限性，并通过引入量子力学和经验修正加以克服，实现了溶剂化自由能精度优于1 kcal mol?1。为展示更广泛的相关性，研究人员将该方法应用于研究溶解氧对四种常见全氟和多氟烷基物质（PFAS）：4:2、6:2、8:2和10:2氟调聚醇的环境迁移行为的影响。结果表明，溶解氧影响PFAS在空气和水之间的分配，并同时影响盐析和盐溶效应。值得注意的是，氧气和PFAS在远低于临界胶束浓度阈值的情况下似乎共同定位，表明气体/溶质相互作用在PFAS在水环境中的迁移和分布中发挥了未被充分认识的作用。这项工作推进了预测性溶解度建模，并为持久性环境污染物的气体介导迁移机制提供了新见解。

论文解读：基于炼金术自由能方法的全氟碳化合物中气体溶解度预测及其对PFAS环境迁移影响的研究

一、研究背景与科学问题

气体在液体中的溶解度是一个复杂的物理化学过程，受到静电相互作用、熵变以及分子极化率等多重因素的调控。对于O₂、N₂和CO₂这类难溶性气体而言，溶剂结构的细微变动即可引发溶解度的显著变化，进而对化学反应活性和物质传输产生直接影响。氟化有机溶剂因其卓越的气体溶解能力而备受关注，其气体溶解度远高于水，这使其在人工血液、液体呼吸、医疗造影剂、电化学储能、强化采油以及工业加工等多个关键领域展现出广阔的应用前景。

然而，尽管气体与全氟碳化合物（PFC）的相互作用在工业和医学领域应用广泛，但系统地研究其起源和性质的成果却相对有限，且多集中于医学领域。环境相关性高的PFC结构在很大程度上被忽视。特别是对于环境中广泛存在的全氟和多氟烷基物质（PFAS），其种类繁多（保守估计超过4000种），传统的实验研究方法难以应对如此庞大的筛选需求。现有的计算模型，如定量构效关系（QSAR）、多参数线性自由能关系（PPLFER）、标度粒子理论（SPT）和状态方程（EOS）等方法，通常需要大量实验数据进行训练，而这恰恰是PFAS研究所欠缺的。此外，这些自上而下的方法在处理非均相溶液中的熵贡献时也面临困难。因此，亟需开发一种能够高效、准确地预测气体在各类氟化溶剂及复杂环境基质中溶解度的计算方法，以弥补理论与应用之间的鸿沟，并为理解PFAS的环境行为和归趋提供新的工具。

二、研究内容与核心结论

为解决上述问题，本研究开发并优化了一套专门针对大气气体（CO₂、O₂、N₂）在全氟碳化合物及其水混合物中溶解度预测的炼金术自由能方法。研究人员首先组装了一个包含17种化学多样性氟化溶剂和73个数据点的基准测试集，系统评估了现有方法的性能。研究发现，基线方法系统性高估了气体溶解度，尤其是对CO₂的预测误差更大（RMSE约3 kcal mol^?1）。通过标度粒子理论（SPT）能量分解分析，研究人员揭示了误差根源：对于双原子气体（O₂、N₂），排斥力主导溶剂化能；而对于CO₂，则是大的吸引能和排斥能相互抵消后的精细平衡，因此对力场参数更为敏感。进一步研究表明，力场参数化，特别是Lennard-Jones（LJ）参数和电荷模型，以及溶质电子云的极化效应是关键影响因素。为此，研究人员引入了量子力学极化率校正和一项经验性线性校正，最终将整体预测精度提升至小于1 kcal mol^?1的均方根误差（RMSE）。

作为方法应用的示范，研究人员将优化后的方法应用于研究溶解氧对四种典型氟调聚醇（4:2、6:2、8:2和10:2 FTOH）环境迁移行为的影响。结果表明，溶解氧与溶解态PFAS之间存在协同效应：即使微量的PFAS也能显著增加氧气的溶解度，反之，溶解氧的增加也会提高长链FTOH的溶解度，尤其是在盐水体系中。这种效应在远低于临界胶束浓度（CMC）的浓度下即已显现。研究人员基于热力学数据提出了分子层面的机理解释，认为低电荷密度的O₂可作为“缓冲剂”，屏蔽PFAS与水及离子之间的不利焓相互作用，从而促进PFAS的溶解，即表现出“盐溶”效应。而在无氧条件下，高电荷密度的盐离子则倾向于“盐析”PFAS。这一发现揭示了溶解气体在PFAS环境归趋中可能扮演着此前被低估的重要角色。

三、关键技术方法概述

本研究采用的核心技术方法是炼金术自由能计算，该方法基于热力学状态参数的路径无关性原理。具体实现上，研究人员在GROMACS 2024.3软件中实施了源自FreeSolv数据库的方法，通过引入20个中间“炼金术”状态，逐步改变溶质分子的库仑和Lennard-Jones（LJ）参数，以实现从完全溶剂化到完全去溶剂化的转变。为评估和改进模型，研究人员还运用了以下关键技术：

1. 1.
   量子化学计算：使用ORCA 6软件包进行结构优化和单点能计算。采用PBE0/aug-cc-PVTZ等高精度方法计算溶质在不同介电常数溶剂中的极化能，并拟合至Born方程以获得极化率校正项。
2. 2.
   力场参数化：采用通用琥珀力场（AMBER-GAFF）描述所有分子。比较了半经验的AM1-BCC电荷模型和量子力学衍生的限制静电势（RESP）电荷模型对计算结果的影响。
3. 3.
   标度粒子理论（SPT）分析：开发了一种适用于任意复杂体系的改良版SPT，用于将溶剂化自由能分解为形成空腔的排斥能贡献和其余部分的吸引能贡献，从而揭示不同气体溶解行为的驱动力差异。
4. 4.
   分子动力学（MD）系统构建与模拟：利用PACKMOL程序根据实验密度填充周期性盒子，并经过能量最小化、NVT和NPT系综的平衡后，再进行炼金术自由能计算。

四、研究结果分述

1. 基准方法性能（Baseline method performance）

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  基线方法（使用AMBER-GAFF力场和AM1-BCC电荷）预测的气体溶剂化自由能系统性低于实验值，表明模型高估了气体溶解度。O₂和N₂的偏差约为1 kcal mol^?1，而CO₂的偏差更大（RMSE约3 kcal mol^?1）。
• •
  通过SPT能量分解发现，O₂和N₂的溶剂化能由排斥力主导，而CO₂的溶剂化能是巨大的吸引能与排斥能相互抵消的结果，因此对力场参数误差更为敏感。
• •
  改用RESP电荷模型仅在氟化醇溶剂中对CO₂的计算有所改善，但对整体精度提升有限。增加解耦步数改善了相空间重叠，但总自由能几乎不变，证明原方法收敛性良好。

2. 极化率校正（Polarizability corrections）

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  研究人员指出，经典分子动力学未考虑溶质进入不同介电溶剂时极化其电子云所需的量子力学能量。因此，他们测试了四种不同水平的量子力学方法计算极化能。
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  较低理论水平（HF/6-31G*）的极化率校正显著改善了CO₂的预测精度，使CO₂组的RMSE降至0.90 kcal mol^?1，低于O₂和N₂。
• •
  较高理论水平（PBE0/aug-cc-PVTZ）的校正使整个数据集呈现近乎线性的偏差。在此基础上施加一个1.22 kcal mol^?1的经验性线性校正后，整体RMSE达到最优：CO₂组<1 kcal mol^?1，O₂和N₂组<0.5 kcal mol^?1。

3. 气体与水性氟调聚醇的相互作用（Interaction of gases with aqueous fluorotelomer alcohols）

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  氧气在水性FTOH中的溶解度：模拟结果显示，随着溶液中FTOH摩尔分数的增加，氧气的溶解度呈近似指数增长。即使在非常低的FTOH浓度下，氧气溶解度也显著提高，表明溶解气体易于与溶解态PFAS共定位。
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  过量溶剂化能分析显示负值，表明真实混合物中氧气的溶解度高于理想混合物的预测值，证实了有利的缔合相互作用的存在。长链FTOH显示出更强的放大效应。

4. 方法对FTOH分配的适用性（Method applicability to fluorotelomer alcohol partitioning）

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  研究人员将方法应用于预测FTOH的空气-水分配系数（log K_aw）和辛醇-水分配系数（log K_ow）。
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  基线方法预测的log K_aw趋势与实验一致，但数值系统性偏低。应用之前确定的极化率和经验校正后，预测值显著改善，向实验值靠近约2个对数单位。
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  对于log K_ow，基线方法对长链FTOH的预测偏差较大，且经验校正因热力学循环而抵消，表明可能存在除溶质极化率之外的其他因素（如熵的估算错误）在起作用。

5. 氟调聚醇在含氧水中的溶解度（Solubility of fluorotelomer alcohols in oxygenated waters）

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  在纯水和模拟海水（3.5 wt% NaCl）中，溶解氧对短链FTOH（4:2 FTOH）的溶解度影响可忽略不计。
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  对于长链FTOH（10:2 FTOH），溶解氧浓度的增加导致其溶解度上升，尤其在盐水体系中效果更显著。这表明溶解氧促进了长链PFAS的“盐溶”效应。
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  基于热力学数据和前人理论，研究人员提出机理解释：低电荷密度的O₂充当“缓冲剂”，屏蔽PFAS与水及离子的不利相互作用，从而促进PFAS溶解；而高电荷密度的盐离子则倾向于“盐析”PFAS。

五、总结与结论

本研究首次构建了涵盖多种全氟碳化合物的气体溶解度基准测试集，揭示了现有炼金术自由能方法在预测此类体系时的关键缺陷，即AMBER-GAFF力场的参数化不足以及对溶质极化效应的忽视。通过引入量子力学极化率校正和经验性校正，研究人员成功将预测精度提升至小于1 kcal mol^?1，为后续研究提供了可靠的工具。

应用该方法于环境相关PFAS的研究得出了重要结论：溶解氧与溶解态PFAS之间存在显著的协同作用，即使在远低于临界胶束浓度（CMC）的条件下，两者也能发生共定位，从而影响PFAS的分配行为。溶解氧的存在会抑制PFAS的聚集，并促进其在水中的溶解，特别是在盐水环境中，呈现出“盐溶”效应。这一发现对理解PFAS在自然水体中的迁移、转化、微生物降解以及泡沫稳定性等关键环境过程具有重要意义。研究强调，未来的PFAS传输模型和降解研究必须充分考虑溶解气体的作用，这对于电解液应用、强化采油以及好氧条件下的工业流程同样具有启示价值。