本节摘要:绝大多数化学反应发生在溶液中,溶剂和扩散会深刻影响速率。由扩散控制的反应速率可由斯莫卢霍夫斯基方程估算,量级约 10⁷–10⁹ L/(mol·s),代表"一碰就反应"的物理上限。溶剂通过介电常数、粘度、离子强度改变速率:离子强度通过德拜-休克尔动力学盐效应影响带电粒子反应,溶剂的介电与极性影响中间体的稳定。理解这些,才能解释为什么同一个反应换溶剂或加盐后速率会成数量级变化。
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速率常数 k 有一个由扩散决定的上限。若反应物只要一相遇(碰撞接触)就立刻反应,那么速率就只由"碰撞频率"决定——这由扩散控制。斯莫卢霍夫斯基给出估算:k_diff ≈ 4πN_A D r_eff,对典型小分子量级约为 10⁹ L/(mol·s)。若实际测到的 k 远小于这个上限,那说明反应由化学活化控制而不是扩散控制。这条判断标准是解释"为什么有些反应快如闪电、有些却慢到测不到"的出发点。
对带电粒子反应,溶液的离子强度 I 会通过德拜-休克尔理论改变活度系数,进而影响速率常数。其对数形式的美妙在于,把 ln k 对 √I 作图往往得到直线,斜率由反应物的电荷乘积 z_A·z_B 决定。规则很直观:若反应物同号电荷(z_A·z_B > 0),增加离子强度因屏蔽斥力而加速;异号电荷(z_A·z_B < 0)则减速;至少一种反应物不带电(z_A·z_B = 0)则几乎无影响。下面这段代码把这个"盐效应"算出来展示给读者看。
import numpy as np import math # 德拜-休克尔动力学盐效应(近似): ln k = ln k0 + 2·zA·zB·A·√I A = 0.509 # 25°C 水中的德拜常数 I = np.array([0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 0.3]) # 离子强度 mol/L def logk_ratio(zAzB, I): return 2*A*zAzB*math.sqrt(I) print("离子强度 I 同号电荷(zAzB=+2) 异号电荷(zAzB=-2) 中性(zAzB=0)") for i in I: print(f"{i:8.3f} {logk_ratio(+2,i):+8.3f} {logk_ratio(-2,i):+8.3f} {logk_ratio(0,i):+6.3f}")
同一套离子强度,若改变反应物电荷,速率常数的走势可以完全相反。因此在设计离子型反应的实验条件时,"加盐到底提速还是降速"必须看反应物的电荷,这是个容易出错的坑。
溶剂通过两个渠道影响速率:一是介电常数与极性决定离子中间体是否被稳定;二是粘度决定扩散速率。对形成电荷分离的过渡态或中间体的反应(如 SN1 类型的离子型过渡态),高介电溶剂(水)能稳定离子中间体、大幅降低活化能而加速反应;而对以非极性过渡态为主的反应,换介电常数低的溶剂反而可能有利。溶剂效应往往带来几个数量级的变化,比任何温度微调都剧烈。
在高分子自由基聚合中,链增长的终止就是典型的扩散控制——自由基浓度低、每步"一碰就反应"。随着转化率升高、体系变粘,终止速率显著下降,活性自由基存活更久,这导致聚合速率出现"自加速"现象(凝胶效应)。工艺上靠控制温度和转化率来避免凝胶失控。这类扩散-反应强耦合,直接决定了分子量分布,是塑化与高分子从业者的日常关切。

溶液反应的盐效应建立在第2.5 节活度与活度系数的热力学基础上;扩散本身则牵连界面与传递现象(第8 章)。凝胶效应这类工艺问题又把动力学与高分子表征联系起来。可以说,5.4 把"分子在溶剂里怎么跑"这一物理过程接进了化学动力学。