of the UV–vis spectra by the DFT/TDDFT calculation, and by the prediction of the Soret band maximum using machine learning methods, namely the consensus models based on the data of over 10000 porphyrin free bases and their complexes with metals was performed. The absorption maximum wavelength (Soret band) of porphyrins predicted with machine learning methods showed better agreement with the experimental
在这项工作中,两个
卟啉带有 [3,6-di-tert-butyl-carbazol-9-yl-benzoyloxy)]- (1) 和 [3,6-bis(3',6'-di( tert-丁基)-9′H-
咔唑)-9H-
咔唑苯甲酰氧基]苯基(2)基团及其
锌(1Zn,2Zn)/
钴(1Co,2Co)配合物通过实验和理论方法合成和研究。观察了化合物的光谱参数(紫外-可见吸收/飞秒瞬态吸收/荧光、IR、1H NMR、质谱)。它们的结构也通过 DFT 方法进行了检查。通过 DFT/TDDFT 计算对 UV-vis 光谱的比较研究,以及通过使用机器学习方法预测 Soret 带最大值,即基于 10000 多种
卟啉游离碱及其与
金属的配合物数据的共识模型,执行。与 DFT/TDDFT 计算相比,机器学习方法预测的
卟啉吸收最大波长(Soret 波段)与实验数据的一致性更好。https://ochem.eu/article/145340