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Dynamique moléculaire, meta-dynamics et RMN en phase solide : approches convergentes pour l’étude de différentes problématiques chimiques

Jérôme Cuny, ETH-Zurich (Lugano/Zurich, Suisse)

Séminaire LCPQ

Salle de séminaire IRSAMC

La résonance magnétique nucléaire (RMN) est une technique incontournable pour l’étude de différents systèmes chimiques. Quand elle est appliquée aux composés de l’état solide c’est un outil d’importance croissante pour la caractérisation structurale et dynamique d’une large gamme de matériaux : matériaux inorganiques, organiques, hybrides organiques/inorganiques, poreux ou fonctionnalisés, ... Malheureusement, la complexité des spectres RMN obtenus expérimentalement limite très souvent la quantité d’informations physico-chimiques que l’on peut en extraire. En effet, la superposition des parties isotropes et anisotropes des tenseurs d’interaction ainsi que les distributions statiques et dynamiques rendent difficile l’analyse des spectres expérimentaux. Il a cependant été démontré que l’association d’une démarche de modélisation utilisant les outils de la chimie quantique permettait en grande partie de résoudre ce problème. Au cours de ma présentation, je tenterais de démontrer comment une approche couplant dynamique moléculaire ab-initio, meta-dynamics et calcul de paramètres RMN peut être efficacement mise en oeuvre pour aider à l’interprétation et à la compréhension de mesures expérimentales. Pour cela je m’appuierai sur divers exemples de la chimie de la matière condensée. Dans un premier temps, je présenterai l’étude de composés de métaux de transition, principalement des composés de clusters de molybdène, par RMN 95Mo. Dans un second temps, je développerai l’étude d’hydrates d’acide chlorhydrique qui me permettra de mettre en évidence l’influence des effets de température et des effets quantiques nucléaires sur les propriétés RMN 1H de ces composés. Enfin, je tenterai de démontrer succinctement comment l’étude de systèmes amorphes peut être mise en oeuvre efficacement en utilisant une approche nouvelle basée sur l’utilisation de réseaux de neurones.