为什么学习化学计量学

1.1　为什么学习化学计量学

现代科学技术、计算机和互联网、多媒体的飞速发展与普及，给人类生活、工作和科学研究带来极大便利的同时也使我们面临着信息爆炸和信息泛滥的困惑。在各行各业的生产实践与各种实验性学科研究中，经常会产生大量类型不同的实验或测试数据。例如，一个现代化化工厂就有成千上万个传感器不断记录生产数据；医疗、环保、地质勘探领域每天也在积累大量数据。随着计算机技术的进步与互联网的普及，大批数据库（Data base）已经建立。这些数据中蕴藏着大量宝贵信息，为我们认识事物的性质、规律提供了丰富的材料与科学依据，犹如有价“矿藏”有待开发挖掘。它能够快速有效地从铺天盖地的数据与信息中抽提有用的、重要的信息与规律，以指导生产实践与经济、科研活动，成为现代科技人才应当具备的重要技能和素质。

化学是一门理论与实验并重的学科，化学领域工作者每天会面对大量的实验数据。实验数据的种类很多，按基本物性分为物理和化学两大类。如物质的硬度、尺寸、密度、质量、沸点、压强等属于物理性能数据；化学数据主要反映关于化学性能方面的性质，如样品中所含物质的结构、组成（含量）、相对分子质量、化学反应速率常数等。此外，既有以离散形式体现的化学信息，如活化能、化合物（物质）含量等；也有以连续的谱图体现的化学信息，如红外、紫外光谱等。在样品的质量分析、检测过程中大量使用各种光谱、色谱甚至联用仪器方法来获取样品的化学信息，这些化学信息通常以兆为单位，以向量或矩阵、张量等形式存储在计算机中。采用简单的分析方法很难从中找到有效解决方案和所需的信息，化学计量学则可以为这类复杂数据的解析和信息抽提提供解决方法。

一个化学问题的研究过程一般如下。

以往的化学工作者对研究过程中的预处理及实验过程研究较多（即虚线方框内的内容），其主要精力放在如何获得实验数据上。而对方法选择、数据处理及结果解释（椭圆框内的内容）方面的研究较少，往往不能很好地从实验数据中提取有用的化学信息。传统的化学教育侧重于对化学原理、知识、方法的传授和对学生实验技能的培养、实验数据的获取上，在数据的处理、结果分析和解释方面的相关教育和培训较少，学生往往不能很好地从实验及测试数据中提取有用的信息。

在实际化学问题的解决过程中，实验只是其中的一个步骤，与之同样重要的还有实验方案的设计与选择、数据处理和实验结果中化学信息的提取等。实验结果的不合理解释会歪曲隐含在实验数据中的化学信息，导致错误的结论。

此外，目前各类现代分析仪器都配有专门的软件处理和分析测试数据。如果对软件中所用的数据处理方法缺乏必要的了解，不但难以理解、利用和解释软件提供的分析结果而且不易掌握软件中各个功能、参数的使用与设置。此外，商业软件有时不能满足分析者的特定需求或并不能提供用户所需要和关心的某些特定信息（或某些中间过程的信息），需要分析人员对相关数据另外进行分析处理。所以，如何从大量化学实验及测试数据中获取有用的信息，为生产实践、科研和质量控制提供服务是化学工作者及相关领域技术人员所面临的共同难题。

本书主要介绍以数字形式为载体或可化为数字形式的化学实验数据的处理方法及其应用，在化学领域中这些方法通常称为化学计量学方法。希望通过本书的学习和实践，使学生掌握从实验（测试）数据中抽提出所需要的信息、建立可正确反映研究对象的数学模型（规律）的方法及如何求解这些数学模型。