1、化學計量學在分析化學中的應用摘要：化學計量學是化學量測的基礎理論與方法學，運用數學、統計學、計算機科學以及其他相關學科的理論與方法，優化化學量測量過程，并從化學量測數據中最大限度地獲取有用化學信息的科學。化學計量學很多研究內容都涉及分析化學基礎性問題，如樣品的采樣理論、分析方法的靈敏度、檢出限等。在本文主要從最優化方法、多元校正分析法、模式識別法、化學定量構效關系等方面對化學計量學在分析化學中的應用進行了綜述。闡明了化學計量學在分析化學中的作用及廣闊的應用前景。關鍵詞：化學計量學分析化學應用1.引言19 世紀70年代，瑞典科學家S.Wold首次提出“化學計量學”，隨后化學計量學在我國發展有二十

2、余年，已然成為分析化學的一個重要分支。它主要運用數學、統計學、計算機科學以及其他相關學科的理論與方法，優化化學量測過程,并從化學量測數據中最大限度地提取有用的化學信息。20 世紀80年代，在分析測試或化學量測中，人們第一次發現，取得數據甚至大量數據已不是最困難的一步。最難解決的瓶頸問題是這些數據的解析及如何從中提取所需的有用化學信息。計算機的出現推動了化學計量學的發展，化學家、分析化學家利用可在計算機上實現許多強有力的數學方法，包括一些相關學科發展的數據與信號處理新方法，從多維化學量測數據中提取有用的相關化學信息。其方法貫穿了分析量測中“采樣-測量-數據處理”的各個部分，包括采樣理論、實驗設計

3、、選擇和優化實驗條件、單變量和多變量信號處理以及數據分析2,2.化學計量學在分析化學中的應用1.1 最優化方法在化學實驗中，經常使用最優化方法，分為局部最優和全局最優。而在化學研究的實踐中，很多目標函數非常復雜，采用簡單的局部最優方法很難奏效網。常用的全局優化算法有模擬退火法、遺傳算法、人工神經網絡等。這里主要介紹人工神經網絡。現代生物學研究在不斷研究人腦組織后，提出了人工神經網絡這一概念。人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork,簡稱ANN足用模擬生物神經元的某些基本功能元件（即人工神經元）5,按各種不同的聯結方式組成的一個網絡。人工神經網絡是十分復雜的網絡，它是由大量簡

4、單的處理單元連接而成的，并且可以模擬大腦的行為。人工神經網絡（ANN能夠對數據模式進行有效地分類與解析，它比較適合處理結果與原因關系不確定的非線性測量數據，許多化學問題都是由于這種不確定性產生的，所以它成功地應用于很多化學領域6。人工神經網絡由神經元模型構成，這種由許多神經元組成的信息處理網絡具有并行分布和結構。每個神經元具有單一輸出，并且能夠與其他神經元連接；存在許多（多重）輸出連接方法，每種連接方法對應一個權系數。目前人工神經網絡在譜圖分析、藥物分子藥效預測和蛋白質結構預測方面的應用已有報道7。止匕外，ANNa促進了儀器聯機與實驗室自動化，并卓有成效地控制或指導生產，提高和保證了生產質量。

5、1.2 多元校正分析法的應用多元校正與分辨一直就是分析化學計量學研究的主要內容。隨著多元分析不斷開發和逐步崛起，研究目標及對象越來越復雜，要求分析工作者給出快速準確的定性、定量及結構分析的結果。多元校正法則是對現代分析儀器所提供大量的量測數據進行解析的數學統計方法網。多元分析校正一直都是化學計量學的主體部分，主要研究如何從量測數據中提取化學體系的定性與定量分析信息，這一領域業已形成了化學計量學極富特色與代表性的分支一一分析化學計量學9-11。現代分析化學的兩大重要特征，即分析手段儀器化和化學體系復雜化促進了這一形成。分析手段儀器化這一特征指的是，近幾十年來，在計算機技術的推動下，隨著分析儀器不

6、斷進步和聯用技術的采用，現代分析儀器都具有強大的數據產生能力。一般地，對單個樣品通常可以產生得到多元乃至多階量測數據信息。經典分析化學的校正方法的基點以單點數據（標量），如某一物理或化學的信號與分析系統中某一待測物質存在某種對應的數量關系，借此可以對該化學物質進行定性或定量分析。目前多元校正是從幾個響應測量點來求解的傳統多分組同時測定的簡單推廣，從標量校正向矢量、矩陣，張量數據解析的概念性飛躍。多元校正中常用的多變量建模的方法有主成份回歸（principalcomponentregression,PCR,偏最小二乘（partialleastsquares,PLS）12和人工神經網絡13等。其中

7、PLS和PCR是最常用的線性方法。PCR可通過對量測信息矩陣進行特征提取來減少輸入變量，并用所提取的特征變量作為回歸分析的輸入變量。在PCR算法中，主成份的提取僅僅考慮了化學量測信息，而并未納入響應變量的信息，這樣使得PCR算法在實際應用中受到了一定的限制。PLS最初由Wold和Martens在1983年引入到化學中來，由于它本身固有的優點：即適合于解決高維、共線性嚴重且樣本個數少于變量個數的數據，而成為多元校正中很受歡迎的建模技術。然而它本身也存在一定的缺點，如難擬合強非線性關系、易引入過多的隱變量而導致過擬合、受奇異值及方差異質影響嚴重等，因此，它的改進也成了一系列研究的主題。總之，多元校

8、正方法的性能在很大程度上決定了分析化學工作者能否準確地解析數據、獲取數據中蘊含的最大信息。多元校正方法的改善是化學計量學中非常活躍的領域，既豐富了多元校正的基礎理論體系，又提升了多元校正在各個領域中的應用價值，為實際復雜多組分分析體系的直接快速定性定量分析的研究提供了有力武器1.3 模式識別法的應用模式識別法是根據化學量測數據矩陣，將樣本集按樣本的某種性質進行分類及特征選取的方法。解決模式識別的方法到很多，可分為兩類，一類是統計模式識別，化學模式識別即屬此范圍；另一類是句法模式識別，它主要用于圖像識別等方面。統計模式識別從計算機模式識別學習過程又可分為有監督方式和無監督方式，其中有監督方式的方

9、法包括貝葉斯（Bayes）法和Fisher判別法等。另一類無監督方式中重要的一種是聚類分析，它具有很大的實用價值,特別是當模式類數事先并不知道時更為有用。其它常用的方法還有：K-最近鄰法、SMICA法（又稱相似分析）、非線性映照法（NLM）、勢函數法和最小生成樹法等。另外,與模糊數學相結合建立在最大隸屬度原則和擇近原則基礎上的模糊模式識別15近幾年也日益受到重視，其中模糊聚類分析及模糊理論與神經網絡結合產生的新算法16得到了廣泛應用。另外人工神經網絡（ANN）法仞也正受到化學計量學學者的極大重視，它是基于模仿生物大腦的結構和功能而構成的一種信息處理系統或計算機。其中Thomas等同時應用K-最

10、鄰近法和線性學習機從伏安波中區分重疊伏安響應信號，將K-鄰近法18用于電位階伏安波和微分電毛細管曲線的分類，可對有機化合物構效關系進行表征。SMICA&可用在食品鑒定19、加入賦形劑的藥品近紅外光譜識別以及環境等方面。1.4 定量構效關系化學的一個基本準則就是，化合物的結構決定化合物的性質，化學結構與化學性質之間的關系一直是化學最基本的研究內容之一。定量構效關系（QSAR就是研究化學結構的表征以及性質與結構之間關系的科學，它是化學計量學研究的一個重要分支。它的本質為采用數理統計的方法，揭示化合物生物活性等性質與結構特征的變化規律，并以某種數學模型概括來表達構效關系的量變規律，借以預測未

11、知物的活性及指導新化合物的合成3,在定量構效關系（QSAR刻究中,可采用圖論和數值方法結果表征各種化合物分子，并將計算結果與實際量測化合物的物理、化學和生物學特性結合起來，以明確的定量關系代替含糊的定性描述，使經驗規則演進為半理論規律。目前化學定量構效關系的研究把全局最優算法引入分子力學的尋優，以指導最佳先導化合物的尋找，并已廣泛應用于實踐中。在分子模擬與定量構效關系（QSAR冊究相結合,并直接用于指導實際的藥物合成,我國取得很好的研究成果13。定量構效關系研究結構和效能之間的關系，通常是定量的建立在它們之間的數學模型。這就需要合理的、全面的給出化學結構的描述方法。為了建立定量關系模型，必須將

12、化學結構數字化，通常用結構描述符來描述化學結構。常見的化學描述符有拓撲指數、量子化學描述符、物理化學性質描述符等。在定量構效關系中最簡單、使用最廣的描述符是拓撲指數，拓撲指數直接產生于化合物的分子結構，它從化合物分子結構的直觀概念出發采用圖論的方法以數量來表征分子結構。這些參數可以反應分子中鍵的性質、原子間的結合順序、分支的多少以及分子的形狀等拓撲信息。根據這些信息可以得到分子的某些性質、活性等。目前已有200余種指數，其中著名的有Wiener指數、Hosoya指數、Randic-Kier指數、Balaban指數等，這些指數在物質的QSPRF究領域中發揮了重要的作用。Wiener拓撲指數也稱W

13、iener指數，1947年由美國化學家Wiener在研究烷姓:（即石蠟）分子沸點的過程中，對烷姓:分子中鍵空間相互作用與物理性質的關系進行研究的基礎上提出的，是一種重要的分子拓撲指標，也是最古老的一個分子拓撲指數。Wiener指數是用來描述有機化合物的物理化學性質與它們的分子圖的拓撲結構之間關系的一種不變量Wiener指數自提出后就在化學和數學等方面得到了廣泛的應用和研究200Wiener指數定義為：分子中所有不同碳原子之間的距離的總和。如2-甲基戊烷，Wiener指數:W=1+2+3+4+2+1+2+3+1+1+2+2+1+3+4=32可以將距離矩陣的右上三角陣所有元素相加起來計算Wiene

14、r指數，又因為距離矩陣是對稱矩陣，因此，Wiener指數也等于距離矩陣所有元素加和的一半，W=1/2Edj。Wiener指數反映了分子的某些特性，如飽和烷姓:的沸點與Wiener指數之間表現了較好的線性關系。Hosoya指數概念是由Hosoya于1971年在日本雜志BullChemSoc»中提出的，這個指數與分子圖的特征多項式緊密相關，是研究物質分子結構與物理和化學性質之間關系的拓撲參數。Hosoya指數是用來研究分子圖的獨立集總數，它們與分子的總冗-電子能、沸點等物理化學性質有密切的關系。近年來，許多數學家和化學家對Hosoya指數進行了研究和刻劃，從而達到對某類分子的一些化學性質

15、的研究。定量構效關系從眾多的參數中得到簡潔而準備的關系表達式，對化學計量學有很大的促進作用。3 .結語化學計量學的發展將對分析化學產生深刻影響，已構成分析化學第二層次基礎理論和方法學的重要組成部分10并將為分析化學及分析儀器的智能化提供新理論和新方法，為新型高維聯用儀器的構建提供新思路，是21世紀分析儀器軟件主體化發展的新的突破口田。而且化學計量學的應用已經越來越廣，特別是在分析化學中的應用。并且，化學計量學還和其他的一些化學學科分支有著較為緊密的聯系，如化學計量學在食品化學、醫藥化學、環境化學、農業化學和化學工程學等學科中的應用。隨著科學技術的不斷發展，化學合成技術的逐漸優化，以及分析技術理

16、念與分析儀器的進步，相信未來還會有很多新的分析模式于化學計量法的研究領域中展開。4 .參考文獻：1梁逸曾，吳海龍，沈國勵等.分析化學計量學的若干新進展J.中國科學B輯,2006,36(2):93-100.2潘榮榮，曲剛蓮，馬果花等.化學計量學在分析化學中的應用J.化學分析計量,2007,16(2):76-78.3俞汝勤.化學計量學導論.長沙：湖南教育出版社，1991.4謝進.用于分析化學中的最優化方法及發展簡史J.北京化工學院學報,1985,04:97-100.5許祿，胡昌玉.化學中的人工神經網絡法J.化學進展，2000,12(1):18-31.6ZupanJ,etal.AnalyticaCh

17、imicaActa,1991,248:1-120.7LucasiusC,etal.TrendsinAnalyticalChemistry,1991,10:254-3128袁洪福，等.現代科學儀器M,北京：化工出版社，1998:6-8.9MartensH,NsT.Multivariatecalibration.Chichester:JohnWileyandSons,198910LorberA.Errorpropagationandfiguresofmeritforquantificationbysolvingmatrixequations.AnalyticalChemistry,1986,58(6):1167-117211BookshKS,KowalskiBR.Theoryofanalyticalchemistry.AnalyticalChemistry,1994,66(15):782-791A12趙靜.化學計量學多元校正技術結合紫外分光光度法在藥品檢測中的應用研究D.廣西大學,2009.13劉華銀，等.計算機與應用化學,1999,16:349.14江海燕，等.巢湖學院學報，2005,7(3):100-102.15張俊富，鄧本讓，朱玉仙，劉啟本編，應用模糊數學，北京：地質出版社,1988.16WalcZakB,WegschedierW.;Ch