对元素进行新的排序有助于发现具有良好性能的材料

元素周期表可能是最具代表性的元素排序方式，但它不一定是最有用的。元素可能并排排列，化学性质几乎没有相似之处，甚至列并不总是反映出最接近的相似性——例如碳和铅。莫斯科的两位科学家现在提出了一种新的方法，将元素排列成单一线性序列，每对连续元素之间的性质变化最小。¹他们说，利用这一方案，将有可能预测哪些简单化合物将具有类似的特征，有助于识别具有硬度或磁性等有用性能的新候选材料。

这种排序并不新鲜。1984年，理论化学家大卫Pettifor伦敦帝国理工学院的研究人员利用简单二元化合物的经验数据得出了元素的比例。²序列中的顺序位置称为元素的门捷列夫数(MN)。在二维图中，每个轴上都有mn，二元化合物的化学空间被排列成化合物共享性质的区域。

此后又提出了其他几种方案，它们根据价电子的数量来定义mn类型的排名^3.或者晶体结构。⁴然而，这些方法依赖于经验定义，因此取决于哪些数据是可用的以及在哪些条件下进行测量的。Zahed Allahyari而且Artem Oganov莫斯科斯科尔科沃科学技术研究所的科学家们说，最好从元素的基本性质来定义MN，这样就可以在所有条件下计算所有元素的基本性质。

奥加诺夫说，“以前所有的MN方案都是经验的”，因此对于用于计算它们的集合之外的数据来说，可靠性降低了。我们的MN是非实证的，应该同样适用于任何类型的数据。

有用的指数

两位研究人员说，元素最重要的化学性质是原子半径、价、电负性和极化性。然而，最后两个因素是紧密相关的，所以只要一个就足够了。因为一个给定元素的价电子有时会变化，所以它是模棱两可的。他们只根据半径(R)和电负性(χ)，由莱纳斯·鲍林介绍的刻度给出。一种元素的原子半径在不同的化合物中也可能不同，但对于它们RAllahyari和Oganov在元素的简单立方结构中使用了原子间距离的一半。这两个量也是松散相关的，给出了线性回归。研究人员定义了他们的MN，他们称其为元素的通用序列(Use)指数，从χ相对图中的元素的顺序R投影到回归线上。

为了评估他们的定义与之前的mn类型测量方法相比有多有效，他们收集了1591种二元化合物和80种纯元素的晶体结构信息，以及它们的焓、原子能、硬度和磁化率的信息。具有可比特性的材料将在二元化合物的二维空间中为每种特性形成簇或岛。为了找到可能与已知物质行为相似的新物质，探索同一岛屿上的其他物质就足够了。

奥加诺夫说:“这些星团表明了值得探索的化学物质。”“你可以设计一种计算策略，首先发现星系团，然后放大它们，发现最好的物质。“MN的定义越有效，岛屿的数量就越少。为了评估这一点，Allahyari和Oganov使用了一种检测集群的算法。他们发现，对于这些化合物的每一个属性，与其他数字相比，Use数字在这方面表现得很好，并且总体上是最好的。

探索化学空间

阿尔瓦雷斯西班牙巴塞罗那大学的无机化学家说，像这样的方法“可能对材料发现有用，因为它们极大地减少了化学空间的探索部分”。他警告说，目前对二元化合物的限制是一个严重的限制。但奥加诺夫说，这种方法也适用于三元或更复杂的系统，尽管所得到的空间将是多维的，因此很难将结果可视化。

他说，将一种元素的所有相关化学特征压缩成一个数字总是有风险的，这会丢失一些信息betway必威游戏下载大全吉尔勒莫雷斯特雷波德国莱比锡马克斯·普朗克科学数学研究所的教授，他探索了其他元素分类方案。但他说，元素周期表也强加了这样的排名，根据原子序数，这肯定也不是完美的。

但雷斯特雷波说，如果有的话，哪种订购方案是最好的，还有待观察。如果一个简单的线性序列只给每个元素分配两个相邻元素，可能会错过一些有趣的关系。雷斯特雷波说:“一种元素可能与不止一种元素最相似，也可能有几种元素与一种元素最相似。”

这种方法也可能有助于解决长期以来关于元素周期表本身结构的争论——比如氢应该放在哪里。奥加诺夫说:“从MNs的角度来看，氢比碱更接近卤素。”

雷斯特雷波说:“所有这些工作都有助于更好地理解化学的复杂性。”“化学是如此复杂，我们无法将其复杂性简化为一种性质。甚至所谓的周期律也不是普遍的——只有少数性质实际上是随原子量或原子序数周期性变化的。”

“但这并不意味着没有这种基本的化学性质，”他补充道。“也许它一直就在那里，等着被发现。“如果几个这样的方案都集中在一个关键参数上，那就太好了。雷斯特雷波说:“如果是这样的话，我们就会发现化学的一个基本性质。”“如果这个性质被证明是电负性，那太好了!”这将证实鲍林的天才。”

更正:本文于2020年11月20日更新，以澄清门捷列夫数一词的使用