化学计量学在分析化学中的应用

1、化学计量学在分析化学中的应用摘要：化学计量学是化学量测的基础理论与方法学，运用数学、统计学、计算机科学以及其他相关学科的理论与方法，优化化学量测量过程，并从化学量测数据中最大限度地获取有用化学信息的科学。化学计量学很多研究内容都涉及分析化学基础性问题，如样品的采样理论、分析方法的灵敏度、检出限等。在本文主要从最优化方法、多元校正分析法、模式识别法、化学定量构效关系等方面对化学计量学在分析化学中的应用进行了综述。阐明了化学计量学在分析化学中的作用及广阔的应用前景。关键词：化学计量学分析化学应用1. 引言19世纪70年代，瑞典科学家S.Wold首次提出“化学计量学”，随后化学计量学在我国发展有二十

2、余年，已然成为分析化学的一个重要分支。它主要运用数学、统计学、计算机科学以及其他相关学科的理论与方法,优化化学量测过程,并从化学量测数据中最大限度地提取有用的化学信息。20世纪80年代,在分析测试或化学量测中,人们第一次发现,取得数据甚至大量数据已不是最困难的一步。最难解决的瓶颈问题是这些数据的解析及如何从中提取所需的有用化学信息1。计算机的出现推动了化学计量学的发展，化学家、分析化学家利用可在计算机上实现许多强有力的数学方法，包括一些相关学科发展的数据与信号处理新方法，从多维化学量测数据中提取有用的相关化学信息。其方法贯穿了分析量测中“采样-测量-数据处理”的各个部分,包括采样理论、实验设计

3、、选择和优化实验条件、单变量和多变量信号处理以及数据分析2。2. 化学计量学在分析化学中的应用2.1最优化方法在化学实验中，经常使用最优化方法，分为局部最优和全局最优。而在化学研究的实践中，很多目标函数非常复杂，采用简单的局部最优方法很难奏效3。常用的全局优化算法有模拟退火法、遗传算法、人工神经网络等。这里主要介绍人工神经网络。现代生物学研究在不断研究人脑组织后,提出了人工神经网络这一概念。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是用模拟生物神经元的某些基本功能元件（即人工神经元）5,按各种不同的联结方式组成的一个网络。人工神经网络是十分复杂的网络，它是由大量

4、简单的处理单元连接而成的，并且可以模拟大脑的行为。人工神经网络（ANN）能够对数据模式进行有效地分类与解析，它比较适合处理结果与原因关系不确定的非线性测量数据，许多化学问题都是由于这种不确定性产生的，所以它成功地应用于很多化学领域6。人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布和结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其他神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个权系数。目前人工神经网络在谱图分析、药物分子药效预测和蛋白质结构预测方面的应用已有报道。此外，ANN还促进了仪器联机与实验室自动化，并卓有成效地控制或指导生产，提高和保证了生产质量。

5、2.2多元校正分析法的应用多元校正与分辨一直就是分析化学计量学研究的主要内容。随着多元分析不断开发和逐步崛起，研究目标及对象越来越复杂，要求分析工作者给出快速准确的定性、定量及结构分析的结果。多元校正法则是对现代分析仪器所提供大量的量测数据进行解析的数学统计方法8。多元分析校正一直都是化学计量学的主体部分，主要研究如何从量测数据中提取化学体系的定性与定量分析信息，这一领域业已形成了化学计量学极富特色与代表性的分支分析化学计量学9-11。现代分析化学的两大重要特征，即分析手段仪器化和化学体系复杂化促进了这一形成。分析手段仪器化这一特征指的是，近几十年来，在计算机技术的推动下，随着分析仪器不断进步

6、和联用技术的采用，现代分析仪器都具有强大的数据产生能力。一般地，对单个样品通常可以产生得到多元乃至多阶量测数据信息。经典分析化学的校正方法的基点以单点数据(标量)，如某一物理或化学的信号与分析系统中某一待测物质存在某种对应的数量关系，借此可以对该化学物质进行定性或定量分析。目前多元校正是从几个响应测量点来求解的传统多分组同时测定的简单推广，从标量校正向矢量、矩阵，张量数据解析的概念性飞跃。多元校正中常用的多变量建模的方法有主成份回归(principalcomponentregression,PCR)，偏最小二乘(partialleastsquares,PLS)和人工神经网络13等。其中PLS和

7、PCR是最常用的线性方法。PCR可通过对量测信息矩阵进行特征提取来减少输入变量,并用所提取的特征变量作为回归分析的输入变量。在PCR算法中,主成份的提取仅仅考虑了化学量测信息,而并未纳入响应变量的信息，这样使得PCR算法在实际应用中受到了一定的限制。PLS最初由Wold和Martens在1983年引入到化学中来，由于它本身固有的优点：即适合于解决高维、共线性严重且样本个数少于变量个数的数据，而成为多元校正中很受欢迎的建模技术。然而它本身也存在一定的缺点，如难拟合强非线性关系、易引入过多的隐变量而导致过拟合、受奇异值及方差异质影响严重等，因此，它的改进也成了一系列研究的主题。总之，多元校正方法的

8、性能在很大程度上决定了分析化学工作者能否准确地解析数据、获取数据中蕴含的最大信息。多元校正方法的改善是化学计量学中非常活跃的领域，既丰富了多元校正的基础理论体系，又提升了多元校正在各个领域中的应用价值，为实际复杂多组分分析体系的直接快速定性定量分析的研究提供了有力武器。2.3模式识别法的应用模式识别法是根据化学量测数据矩阵,将样本集按样本的某种性质进行分类及特征选取的方法。解决模式识别的方法14很多,可分为两类,一类是统计模式识别,化学模式识别即属此范围;另一类是句法模式识别,它主要用于图像识别等方面。统计模式识别从计算机模式识别学习过程又可分为有监督方式和无监督方式,其中有监督方式的方法包括

9、贝叶斯（Bayes）法和Fisher判别法等。另一类无监督方式中重要的一种是聚类分析,它具有很大的实用价值,特别是当模式类数事先并不知道时更为有用。其它常用的方法还有：K-最近邻法、SMICA法（又称相似分析）、非线性映照法（NLM）、势函数法和最小生成树法等。另外,与模糊数学相结合建立在最大隶属度原则和择近原则基础上的模糊模式识别15近几年也日益受到重视,其中模糊聚类分析及模糊理论与神经网络结合产生的新算法16得到了广泛应用。另外人工神经网络（ANN）法17也正受到化学计量学学者的极大重视，它是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机。其中Thomas等同时应用K-最邻近

10、法和线性学习机从伏安波中区分重叠伏安响应信号，将K-邻近法18用于电位阶伏安波和微分电毛细管曲线的分类，可对有机化合物构效关系进行表征。SMICA法可用在食品鉴定、加入赋形剂的药品近红外光谱识别以及环境等方面。2.4定量构效关系化学的一个基本准则就是，化合物的结构决定化合物的性质，化学结构与化学性质之间的关系一直是化学最基本的研究内容之一。定量构效关系（QSAR）就是研究化学结构的表征以及性质与结构之间关系的科学，它是化学计量学研究的一个重要分支。它的本质为采用数理统计的方法，揭示化合物生物活性等性质与结构特征的变化规律，并以某种数学模型概括来表达构效关系的量变规律，借以预测未知物的活性及指导

11、新化合物的合成b，在定量构效关系（QSAR）研究中，可采用图论和数值方法结果表征各种化合物分子,并将计算结果与实际量测化合物的物理、化学和生物学特性结合起来，以明确的定量关系代替含糊的定性描述，使经验规则演进为半理论规律。目前化学定量构效关系的研究把全局最优算法引入分子力学的寻优，以指导最佳先导化合物的寻找，并已广泛应用于实践中。在分子模拟与定量构效关系（QSAR）研究相结合，并直接用于指导实际的药物合成，我国取得很好的研究成果13。定量构效关系研究结构和效能之间的关系，通常是定量的建立在它们之间的数学模型。这就需要合理的、全面的给出化学结构的描述方法。为了建立定量关系模型，必须将化学结构数字

12、化，通常用结构描述符来描述化学结构。常见的化学描述符有拓扑指数、量子化学描述符、物理化学性质描述符等。在定量构效关系中最简单、使用最广的描述符是拓扑指数，拓扑指数直接产生于化合物的分子结构，它从化合物分子结构的直观概念出发采用图论的方法以数量来表征分子结构。这些参数可以反应分子中键的性质、原子间的结合顺序、分支的多少以及分子的形状等拓扑信息。根据这些信息可以得到分子的某些性质、活性等。目前已有200余种指数，其中著名的有Wiener指数、Hosoya指数、Randic-Kier指数、Balaban指数等，这些指数在物质的QSPR研究领域中发挥了重要的作用。Wiener拓扑指数也称Wiener指

13、数，1947年由美国化学家Wiener在研究烷烃（即石蜡）分子沸点的过程中，对烷烃分子中键空间相互作用与物理性质的关系进行研究的基础上提出的，是一种重要的分子拓扑指标，也是最古老的一个分子拓扑指数。Wiener指数是用来描述有机化合物的物理化学性质与它们的分子图的拓扑结构之间关系的一种不变量。Wiener指数自提出后就在化学和数学等方面得到了广泛的应用和研究a。Wiener指数定义为：分子中所有不同碳原子之间的距离的总和。如2-甲基戊烷，Wiener指数：W=l+2+3+4+2+l+2+3+l+l+2+2+l+3+4=32。也可以将距离矩阵的右上三角阵所有元素相加起来计算Wiener指数，又因

14、为距离矩阵是对称矩阵，因此，Wiener指数也等于距离矩阵所有元素加和的一半，W=1/2EdoWiener指数反映了分子的某ij些特性，如饱和烷烃的沸点与Wiener指数之间表现了较好的线性关系。Hosoya指数概念是由Hosoya于1971年在日本杂志BullChemSoc中提出的,这个指数与分子图的特征多项式紧密相关，是研究物质分子结构与物理和化学性质之间关系的拓扑参数。Hosoya指数是用来研究分子图的独立集总数，它们与分子的总n-电子能、沸点等物理化学性质有密切的关系。近年来，许多数学家和化学家对Hosoya指数进行了研究和刻划，从而达到对某类分子的一些化学性质的研究。定量构效关系从众

15、多的参数中得到简洁而准备的关系表达式,对化学计量学有很大的促进作用。3. 结语化学计量学的发展将对分析化学产生深刻影响,已构成分析化学第二层次基础理论和方法学的重要组成部分1。并将为分析化学及分析仪器的智能化提供新理论和新方法,为新型高维联用仪器的构建提供新思路,是21世纪分析仪器软件主体化发展的新的突破口22。而且化学计量学的应用已经越来越广,特别是在分析化学中的应用。并且,化学计量学还和其他的一些化学学科分支有着较为紧密的联系,如化学计量学在食品化学、医药化学、环境化学、农业化学和化学工程学等学科中的应用。随着科学技术的不断发展,化学合成技术的逐渐优化,以及分析技术理念与分析仪器的进步,相

16、信未来还会有很多新的分析模式于化学计量法的研究领域中展开。4. 参考文献：1 梁逸曾，吴海龙，沈国励等.分析化学计量学的若干新进展J.中国科学B辑,2006,36(2):93-100.2 潘荣荣，曲刚莲，马果花等化学计量学在分析化学中的应用J.化学分析计量，2007，16(2):76-78.3 俞汝勤.化学计量学导论.长沙:湖南教育出版社,1991.谢进.用于分析化学中的最优化方法及发展简史J.北京化工学院学报，1985，04:97-100.5 许禄,胡昌玉.化学中的人工神经网络法J.化学进展,2000,12(1):18-31.6 ZupanJ，etal.AnalyticaChimicaAct

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