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化工计算器app

计算机在化学中的应用

按化学体系分类

计算机在分析化学中的应用

数据处理

条件预测

提高选择性

提高灵敏度

实现仪器自动化和智能化

计算机在有机化学中的应用

谱图检索

差谱技术

结构解析

合成路线设计

按计算机应用方法分类

数值计算

化学模似

实时控制

模式识别

数据库

专家系统━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

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。

按化学体系分类

计算机在分析化学中的应用简称计算分析，其内容有：

数据处理利用一元统计，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。

条件预测根据溶液平衡原理，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。

提高选择性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。

提高灵敏度改善信噪比、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。

实现仪器自动化和智能化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。

计算机在有机化学中的应用简称计算有机，其内容有：

谱图检索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最大，这将为分析者提供解决问题的线索。

差谱技术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。

结构解析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。

合成路线设计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，让机器从中选出最符合要求（例如:成本最低，产率最高，方法最简,污染最少）的合成路线。

按计算机应用方法分类

数值计算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。

化学模拟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。

实时控制即仪器联机和自动化。

模式识别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。