[拼音]：jisuanji zai huaxue zhong de yingyong

[外文]：application of computers in chemistry

计算机是一种多功能的设备，可用于计算、拟合、模拟、制表、绘图、选择、判别、存贮、检索、统计、管理、自动控制、人工智能、专家系统等方面。计算机在化学中的应用可从不同角度分类：按化学体系，可从解决化学各分支学科的问题分类；按应用方法，则是从计算机的功能应用来分类。

简称计算分析，其内容有：

利用一元统计，可对同一项目的若干次测量数据进行统计处理，计算置信区间、标准误差、变动系数等。利用二元统计，可以计算含量与滴定体积或浓度与吸光度之间的直线方程（线性回归法）。用程序型计算器也能迅速完成这些计算。

根据溶液平衡原理，考虑副反应系数校正，形成精确的数学模型，可对化学分析条件进行预测，例如显色反应最合适的pH的预测、离子交换色谱法中淋洗液浓度和用量的预测等。在较复杂的情况下，可以利用计算数学方法。设有10种金属离子与10种络合剂共存，它们之间的竞争反应可用迭代法预测，计算机对每种络合物用迭代法处理，获得收敛结果的报出答案，迭代999次仍不收敛者弃去，总共不多于10万个数据的计算。按常法以每个数据平均费时6分钟计，一个人要三年半才能算完，用计算机处理不到 1小时可得出答案，为化学分析中哪种离子参加反应、哪些离子被掩蔽等条件，获得可靠的预测效果。

即准确测定指定的组分，消除干扰。一般可概括为下列两种模型：

（1）平衡模型，以各种平衡常数为依据，把共存的每种平衡都写成一个方程式，形成一组方程。在测得某些未知量之后，就可把被测物质的共存干扰物质的含量一起计算出来。这种模型适于处理化学分析问题，但受到平衡常数的精密度和高浓度溶液中活度校正的准确度的限制。

（2）当量模型，以广义的当量关系，即测定信息与被测物含量的关系为依据。这些测定信息可以是滴定体积、沉淀重量、吸收、发射、电流、电压、波峰的高度或面积等。将它们组成方程组，可把多种组分的含量一起计算出来。这种模型适用于化学分析和各种仪器分析，准确度高于平衡模型，但也受到某些限制。

此外，国内还研究了在多波长光度法中用计算机选择波长对（或波长组），以及无机红外光谱等方法，来提高测定性质相近元素的选择性。

改善信噪比、提高分辨率，常采用数学方法，使原来测量不出来的量能被测出。其方法有累加平均法、导数光谱法、傅里叶变换法、信号相关法和卷积法等。

仪器自动化发展迅速，内容包括数据采集（将仪器测得的模拟量通过模数转换电路转换为数字，以便计算机处理）、数据处理（自动记录、换算、校正、平滑）、自动控制（用程序控制进样、加液、升温、调节等操作），以及屏幕指导（操作人员不用带纸笔和操作规程，一切工作都由屏幕提示，人机对话，操作过程和结果都由机器打印记录）等。

仪器智能化是一个新的课题，是仪器自动化并配备专家系统的产物，其低级阶段是配备小型数据库，能选择实验条件，存贮、调用谱图等；其高级阶段是用专家系统指导人们工作，检查仪器，对操作人员辅导、答疑等。

简称计算有机，其内容有：

物质的不同结构引起谱图上的不同特征。因此，谱图的检索就成为有机分析的重要手段，常用的有红外、核磁、质谱等谱图。例如，由实验测出未知物的红外谱图，把它和标准谱图对照，参照质谱数据求得分子量，就可求得未知物的组成和结构。但是，标准谱图数量太大，如果有18万张标准谱图，每2秒种翻阅1张，一个人要半个月才能翻完一遍，还谈不上思考和比较。若将谱图信息数字化，用计算机进行检索，就可以迅速指出实测谱图与哪一张标准谱图相同，或与哪几张标准谱图相似程度较大，这将为分析者提供解决问题的线索。

实测谱图的可靠性通常存在一些问题，如溶剂、基体的影响，共存物质的干扰等。一般试样本身就是未知物，欲将它提纯为纯化合物测谱是困难的，这就产生了差谱技术，即用差减的方法产生相应于纯化合物的谱图。

传统的差谱是用光学方法，如利用参比溶液。双光束补偿等方法，对于识别未知含量的干扰物质有困难。利用计算机执行差谱程序，可将干扰物质的标准谱图通过换算，与试样的谱图进行差减，达到扣除基体、数据平滑、多组分逐级差谱等效果，为有机物的成分、结构分析提供新的手段。

1985年已知有机化合物约有600万种，但已见报道的谱图库收集的谱图一般少于20万种。可以预料，谱图检索是不能完全解决问题的。结构解析方法利用已有的光谱、波谱数据，由人工归纳出结构单元与谱图性质关系的“知识规则”，存入计算机，作为逻辑判断的标准。试样数据输入时，计算机推理判断，指出试样的结构的若干种可能方案。这种方法模拟了化学专家的智能，属于“化学专家系统”的研究。

结构解析的理想目标是结构自动分析，将未知物在红外光谱仪、核磁共振谱仪等几台仪器上同时测谱，所得数据联机送入计算机进行实时处理。在屏幕上显示出平面或立体结构图形，不过这种工作仅在小范围内实现，要处理天然有机化合物等复杂问题为时尚早。

文献中已有大量有机合成路线，这是进行新物质合成的基础，但是人们难以全部掌握这样多的合成方法。利用数据库方法把已有合成路线存入计算机中，可从不同途径加以利用：

（1）逆向追溯，提出欲合成某种目标物质时，机器从已有合成路线追溯，知道该物质可由A、B两物质在什么条件下合成；进一步追溯A可由C和D合成，B可由E和F合成，如此一直找到一些廉价易得的物质作为合成原料；

（2）顺向预测，已有大批原料，让计算机判断用这些原料能合成什么有用物质；

（3）途径选择，机器找出一批合成路线后，让机器从中选出很符合要求（例如:成本较低，产率很高，方法最简，污染最少）的合成路线。

主要是利用计算数学方法，对化学各专业的数学模型进行数值计算求解。例如量子化学、结构化学中的一些演绎性的计算、分析化学中的条件预测、化工中的各种应用计算等。

模似是计算机应用的重要方面，主要有：

（1）数值模拟，例如，欲从工作曲线测量数据归纳成数学公式，可用曲线拟合法。这是较简单的模拟。有时用一种数值计算方法就能完成任务。

（2）过程模拟，欲总结某一复杂过程的测试数据，形成整套的规律和数学模型时，可能涉及许多种数值模拟工作。过程模拟能预测反应效果，在生产中起重要指导作用。

（3）实验模拟，例如，为了弄清几种参数（反应物浓度、温度、压力）对产量的影响，可在建立数学模型后，逐个改变参数，让机器回答其产量。这样，若干小时或若干天才能完成的实验，在计算机上用若干分钟就能得出结果。

模拟实验的另一种形式，是在屏幕上显示反应设备和反应现象的实体图形，或反应条件（数据）与反应结果(数据)的坐标图形。将一种操作方法或条件输入，屏幕上即显示相应的实验效果，通常用于计算机辅助教学中。

即仪器联机和自动化。

在化学中应用较广的是统计模式识别法。这是一种统计处理数据，按专业要求进行分类判别的方法，适于处理多因素的综合影响。例如，根据人的毛发、血、尿中微量元素含量诊断疾病，根据油田水的化学成分探测油矿，根据物性数据设计新的功能材料等。

数据库是一种综合服务性的软件工程。这里所谓数据是广义的。在化学数据库中，数据、常数、谱图、文摘、操作规程、应用程序……都是“数据”。数据库能存贮大量信息，并可根据不同需要进行检索。研究者为了查明有关领域的国际现状，并在此水平上提高一步，通常要费大量劳动去查阅文献，常常要求涉及某几个关键词的文献，或某人在某年间的文献等。建成了化学文献库，在使用时可以任意指定领域、要求。在一、二小时内拿到全部打印资料，完成常人半年查阅文献的工作量。

专家系统是数据库与人工智能结合的产物，它把“知识规则”作为程序，让机器模拟专家的分析、推理过程，达到用机器代替或部分代替专家的效果。具体例子有：

（1）酸碱平衡专家系统，内容包括知识库和检索系统，提出问题时，机器自动查出数据，找到程序，进行计算、绘图、选择判断等处理，并用专业内行的语言回答问题，例如，任意溶液（包括任意种组分的混合溶液）的pH值计算，任意溶液用酸、碱进行滴定时操作规程的设计等。

（2）定性分析专家系统，用帕斯卡语言编写了阳离子硫化氢系统和阴离子消去法系统，学生拿到未知试样，不用学习和查阅这种古老系统，只须按照机器提示的手续进行操作，所得现象再输入机器，如此逐步处理，就会得出“试样是什么化合物”的结论。

专家系统可以移植，利用一个专家系统的框架，改变其数据库、知识库内容，就可形成另一专业的专家系统。

专家系统有“学习”功能。如果知识库不够全面，或形势发展、情况有变化，机器输出的答案不正确时，使用者可以随时按键纠正。机器“学习”了新的知识后，下次回答同样问题就不再出错。

专家系统是软件系统，可以复制交流。如果各单位根据自己的专长，设计相应的专家系统，则经过复制交流，每个单位都可掌握许多“专家”，形成强大的智力资源。

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