計算機在化學中的應用
計算機在化學中的應用
計算機是一種多功能的設備,可用於計算、擬合、模擬、製表、繪圖、選擇、判別、存貯、檢索、統計、管理、自動控制、人工智慧、專家系統等方面。計算機在化學中的應用可從不同角度分類:按化學體系,可從解決化學各分支學科的問題分類;按應用方法,則是從計算機的功能應用來分類。
目錄
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按化學體系分類
計算機在分析化學中的應用
數據處理
條件預測
提高選擇性
提高靈敏度
實現儀器自動化和智能化
計算機在有機化學中的應用
譜圖檢索
差譜技術
結構解析
合成路線設計
按計算機應用方法分類
數值計算
化學模似
實時控制
模式識別
資料庫
專家系統
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按化學體系分類
計算機在分析化學中的應用 簡稱計算分析,其內容有:
數據處理 利用一元統計,可對同一項目的若干次測量數據進行統計處理,計算置信區間、標準誤差、變動係數等。利用二元統計,可以計算含量與滴定體積或濃度與吸光度之間的直線方程(線性回歸法)。用程序型計算器也能迅速完成這些計算。
條件預測 根據溶液平衡原理,考慮副反應係數校正,形成精確的數學模型,可對化學分析條件進行預測,例如顯色反應最合適的pH的預測、離子交換色譜法中淋洗液濃度和用量的預測等。在較複雜的情況下,可以利用計算數學方法。設有10種金屬離子與10種絡合劑共存,它們之間的競爭反應可用迭代法預測,計算機對每種絡合物用迭代法處理,獲得收斂結果的報出答案,迭代999次仍不收斂者棄去,總共不多於10萬個數據的計算。按常法以每個數據平均費時6分鐘計,一個人要三年半才能算完,用計算機處理不到 1小時可得出答案,為化學分析中哪種離子參加反應、哪些離子被掩蔽等條件,獲得可靠的預測效果。
提高選擇性 即準確測定指定的組分,消除干擾。一般可概括為下列兩種模型:①平衡模型,以各種平衡常數為依據,把共存的每種平衡都寫成一個方程式,形成一組方程。在測得某些未知量之後,就可把被測物質的共存干擾物質的含量一起計算出來。這種模型適於處理化學分析問題,但受到平衡常數的精密度和高濃度溶液中活度校正的準確度的限制。②當量模型,以廣義的當量關係,即測定信息與被測物含量的關係為依據。這些測定信息可以是滴定體積、沉澱重量、吸收、發射、電流、電壓、波峰的高度或面積等。將它們組成方程組,可把多種組分的含量一起計算出來。這種模型適用於化學分析和各種儀器分析,準確度高於平衡模型,但也受到某些限制。
此外,國內還研究了在多波長光度法中用計算機選擇波長對(或波長組),以及無機紅外光譜等方法,來提高測定性質相近元素的選擇性。
實現儀器自動化和智能化 儀器自動化發展迅速,內容包括數據採集(將儀器測得的模擬量通過模數轉換電路轉換為數字,以便計算機處理)、數據處理(自動記錄、換算、校正、平滑)、自動控制(用程序控制進樣、加液、升溫、調節等操作),以及屏幕指導(操作人員不用帶紙筆和操作規程,一切工作都由屏幕提示,人機對話,操作過程和結果都由機器列印記錄)等。
儀器智能化是一個新的課題,是儀器自動化並配備專家系統的產物,其低級階段是配備小型資料庫,能選擇實驗條件,存貯、調用譜圖等;其高級階段是用專家系統指導人們工作,檢查儀器,對操作人員輔導、答疑等。
計算機在有機化學中的應用 簡稱計算有機,其內容有:
譜圖檢索 物質的不同結構引起譜圖上的不同特徵。因此,譜圖的檢索就成為有機分析的重要手段,常用的有紅外、核磁、質譜等譜圖。例如,由實驗測出未知物的紅外譜圖,把它和標準譜圖對照,參照質譜數據求得分子量,就可求得未知物的組成和結構。但是,標準譜圖數量太大,如果有18萬張標準譜圖,每2秒種翻閱1張,一個人要半個月才能翻完一遍,還談不上思考和比較。若將譜圖信息數字化,用計算機進行檢索,就可以迅速指出實測譜圖與哪一張標準譜圖相同,或與哪幾張標準譜圖相似程度最大,這將為分析者提供解決問題的線索。
差譜技術 實測譜圖的可靠性通常存在一些問題,如溶劑、基體的影響,共存物質的干擾等。一般試樣本身就是未知物,欲將它提純為純化合物測譜是困難的,這就產生了差譜技術,即用差減的方法產生相應於純化合物的譜圖。
傳統的差譜是用光學方法,如利用參比溶液。雙光束補償等方法,對於識別未知含量的干擾物質有困難。利用計算機執行差譜程序,可將干擾物質的標準譜圖通過換算,與試樣的譜圖進行差減,達到扣除基體、數據平滑、多組分逐級差譜等效果,為有機物的成分、結構分析提供新的手段。
結構解析 1985年已知有機化合物約有600萬種,但已見報道的譜圖庫收集的譜圖一般少於20萬種。可以預料,譜圖檢索是不能完全解決問題的。結構解析方法利用已有的光譜、波譜數據,由人工歸納出結構單元與譜圖性質關係的“知識規則”,存入計算機,作為邏輯判斷的標準。試樣數據輸入時,計算機推理判斷,指出試樣的結構的若干種可能方案。這種方法模擬了化學專家的智能,屬於“化學專家系統”的研究。
結構解析的理想目標是結構自動分析,將未知物在紅外光譜儀、核磁共振譜儀等幾台儀器上同時測譜,所得數據聯機送入計算機進行實時處理。在屏幕上顯示出平面或立體結構圖形,不過這種工作僅在小範圍內實現,要處理天然有機化合物等複雜問題為時尚早。
合成路線設計 文獻中已有大量有機合成路線,這是進行新物質合成的基礎,但是人們難以全部掌握這樣多的合成方法。利用資料庫方法把已有合成路線存入計算機中,可從不同途徑加以利用:①逆向追溯,提出欲合成某種目標物質時,機器從已有合成路線追溯,知道該物質可由A、B兩物質在什麼條件下合成;進一步追溯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價易得的物質作為合成原料;②順向預測,已有大批原料,讓計算機判斷用這些原料能合成什麼有用物質;③途徑選擇,機器找出一批合成路線后,讓機器從中選出最符合要求(例如:成本最低,產率最高,方法最簡,污染最少)的合成路線。
按計算機應用方法分類
化學模擬 模似是計算機應用的重要方面,主要有:①數值模擬,例如,欲從工作曲線測量數據歸納成數學公式,可用曲線擬合法。這是較簡單的模擬。有時用一種數值計算方法就能完成任務。②過程模擬,欲總結某一複雜過程的測試數據,形成整套的規律和數學模型時,可能涉及許多種數值模擬工作。過程模擬能預測反應效果,在生產中起重要指導作用。③實驗模擬,例如,為了弄清幾種參數(反應物濃度、溫度、壓力)對產量的影響,可在建立數學模型后,逐個改變參數,讓機器回答其產量。這樣,若干小時或若干天才能完成的實驗,在計算機上用若干分鐘就能得出結果。
模擬實驗的另一種形式,是在屏幕上顯示反應設備和反應現象的實體圖形,或反應條件(數據)與反應結果(數據)的坐標圖形。將一種操作方法或條件輸入,屏幕上即顯示相應的實驗效果,通常用於計算機輔助教學中。
實時控制 即儀器聯機和自動化。
模式識別 在化學中應用較廣的是統計模式識別法。這是一種統計處理數據,按專業要求進行分類判別的方法,適於處理多因素的綜合影響。例如,根據人的毛髮、血、尿中微量元素含量診斷疾病,根據油田水的化學成分探測油礦,根據物性數據設計新的功能材料等。
資料庫 資料庫是一種綜合服務性的軟體工程。這裡所謂數據是廣義的。在化學資料庫中,數據、常數、譜圖、文摘、操作規程、應用程序……都是“數據”。資料庫能存貯大量信息,並可根據不同需要進行檢索。研究者為了查明有關領域的國際現狀,並在此水平上提高一步,通常要費大量勞動去查閱文獻,常常要求涉及某幾個關鍵詞的文獻,或某人在某年間的文獻等。建成了化學文獻庫,在使用時可以任意指定領域、要求。在一、二小時內拿到全部列印資料,完成常人半年查閱文獻的工作量。
專家系統 專家系統是資料庫與人工智慧結合的產物,它把“知識規則”作為程序,讓機器模擬專家的分析、推理過程,達到用機器代替或部分代替專家的效果。具體例子有:①酸鹼平衡專家系統,內容包括知識庫和檢索系統,提出問題時,機器自動查出數據,找到程序,進行計算、繪圖、選擇判斷等處理,並用專業內行的語言回答問題,例如,任意溶液(包括任意種組分的混合溶液)的pH值計算,任意溶液用酸、鹼進行滴定時操作規程的設計等。②定性分析專家系統,用帕斯卡語言編寫了陽離子硫化氫系統和陰離子消去法系統,學生拿到未知試樣,不用學習和查閱這種古老系統,只須按照機器提示的手續進行操作,所得現象再輸入機器,如此逐步處理,就會得出“試樣是什麼化合物”的結論。
專家系統可以移植,利用一個專家系統的框架,改變其資料庫、知識庫內容,就可形成另一專業的專家系統。
專家系統有“學習”功能。如果知識庫不夠全面,或形勢發展、情況有變化,機器輸出的答案不正確時,使用者可以隨時按鍵糾正。機器“學習”了新的知識后,下次回答同樣問題就不再出錯。
專家系統是軟體系統,可以複製交流。如果各單位根據自己的專長,設計相應的專家系統,則經過複製交流,每個單位都可掌握許多“專家”,形成強大的智力資源。