分子静电势（Molecular Electrostatic Potential, MEP）是基于量子化学计算的电子密度与原子核电荷共同作用在空间任意一点所产生的静电势分布函数，是刻画分子外部电场特征及反应性的重要工具。
它反映了分子中正、负电荷分布的不均匀性，能够直观揭示亲电、亲核反应的易发位置，预测分子与离子、分子之间的非共价相互作用模式。MEP的理论基础是库仑定律与电子密度的结合，即通过对分子体系所有电荷分布的空间积分得到静电势函数。
该物理量不仅在物理化学和计算化学中具有基础意义，也在药物设计、催化剂活性位分析、分子识别与材料界面科学等领域广泛应用。在理论计算中，MEP通常由量子化学软件基于优化后的几何结构与电子波函数进行计算，并映射到电子密度等值面或空间网格上，从而得到可视化的三维静电势分布图。
不同颜色区域对应不同符号与大小的静电势值，正电势区域通常代表亲核攻击位点，负电势区域对应亲电攻击位点。通过对比不同分子或同一分子在不同反应阶段的MEP分布，可以深入分析电子转移、极性变化及反应活化过程。
本文华算科技将从MEP的物理定义与理论基础、计算方法与可视化策略、分析方法与定量指标、在高水平论文中的典型应用及未来发展方向等方面系统论述，并结合实例探讨其在化学反应性预测中的价值。
分子静电式的物理定义与理论基础
分子静电势的定义源于经典静电学和量子化学的结合。在量子化学框架下，分子静电势
可表示为：
其中第一项为分子中各原子核的库仑势贡献，第二项为电子密度的库仑势贡献。该式表明，MEP是原子核产生的正电势与电子云产生的负电势的叠加结果。因此，空间中接近带正电的原子核的区域往往具有较高的正静电势，而电子云密度较高的区域则呈现负静电势。
DOI:10.1080/00268976.2016.1178822
理论上，MEP的分布反映了分子对外界试探电荷的作用力大小与方向。如果在某一点放置一个假设的正试探电荷，正的静电势值意味着它将受到排斥力（表明该处电子密度低，亲核性强），而负的静电势值意味着它将受到吸引力（电子密度高，亲电性强）。因此，MEP的空间分布是化学反应性、分子间作用力和选择性识别的重要指纹信息。
计算方法与可视化策略
分子静电势的计算通常在量子化学软件（如Gaussian、ORCA、NWChem、VASP）中基于优化后的分子几何结构进行。
常用的电子结构计算方法包括 Hartree–Fock（HF）、密度泛函理论（DFT）以及后Hartree–Fock方法（如 MP2、CCSD）。
在计算完成后，软件会输出分子周围的空间点的静电势值，这些值可投影到分子电子密度等值面上，或绘制成二维切片图、三维空间彩色映射图。
DOI:10.1038/s41598-020-58138-9
在可视化过程中，通常会设定一个电子密度等值面（如 0.001 e/Bohr³），将静电势值映射为颜色：红色代表负静电势（电子富集，亲电性高），蓝色代表正静电势（电子缺乏，亲核性高），绿色和黄色代表静电势接近零的中性区域。
为了确保计算结果的可比性，需要在不同分子或同一分子不同状态下使用相同的等值面和色标范围。此外，为了获得更细致的分析，还可以输出静电势的数值数据，并在反应路径或分子表面进行剖面分析，从而揭示静电势随位置的变化规律。
DOI:10.1007/s00214-023-03080-y
分析方法与定量指标
在分析MEP时，除了通过可视化观察静电势的空间分布，还可以提取定量指标来表征分子反应性。
一个重要的参数是最大负静电势值（V_min），它对应分子上电子密度最集中的位置，通常是亲电试剂最易进攻的区域；另一个是最大正静电势值（V_max），代表分子中电子密度最低的部位，通常是亲核试剂进攻的首选位置。
DOI:10.1007/s11224-018-1259-1
此外，可以通过静电势极值的空间位置来判断反应位点的立体选择性。例如，在药物分子中，结合位点的V_min与受体分子阳离子基团的几何位置相匹配时，往往有利于分子–受体结合。
对于催化剂表面，可以通过比较不同吸附构型下反应物附近的V_min与V_max分布，推断最有利的吸附与活化方式。更进一步，结合静电势剖面曲线与分子轨道分析（如 HOMO/LUMO）可以从电场分布与电子能级双重角度解释反应机理。
DOI:10.1038/srep35262
典型应用
在有机化学中，MEP被广泛用于预测亲核取代和亲电取代反应的位点选择性。例如，2021年Journal of Organic Chemistry报道的多取代芳环反应研究中，作者利用DFT计算得到的MEP分布准确预测了亲电取代反应中活化位置的顺序，并与实验产物分布高度一致。
在催化科学中，MEP可用于分析催化剂表面的反应物活化能力。例如，2022年ACS Catalysis的一项研究中，研究者计算了单原子催化剂在吸附CO₂前后的静电势变化，发现吸附后表面负静电势区域明显向CO₂分子偏移，说明电子从催化剂转移到CO₂的反键轨道，有助于活化C=O键。
在药物化学与分子识别领域，MEP被用来优化配体与受体的静电互补性，提高结合自由能与选择性，这类策略在Journal of Medicinal Chemistry上多有报道。
总结
随着计算化学与可视化技术的进步，MEP的分析方法正趋向精细化与高通量化。一方面，结合从头算分子动力学（AIMD）与瞬时静电势分布的计算，可以捕捉溶剂化效应与热力学波动对分子静电势的动态影响。
另一方面，借助机器学习与大数据分析，可以从大规模MEP数据集中提取结构–性能关联规律，实现新分子的快速筛选与性质预测。
未来，MEP分析将更多地与其他电子结构表征方法（如差分电荷密度、Bader电荷分析、非共价相互作用指数NCI、电子局域函数ELF）结合，从多维度刻画分子反应性。
同时，原位谱学（如 XPS、红外差谱）与MEP理论计算的联合将为复杂体系的静电场分布提供更强的实验验证，进一步拓展MEP在催化、药物设计、材料界面科学等领域的应用边界。