計算機化學(Computational Chemistry)是套用計算機研究化學反應和物質變化的科學。以計算機為技術手段，建立化學化工信息資源化和智慧型化處理的理論和方法。
基本介紹
- 中文名：計算機化學
- 外文名：Computational Chemistry
- 類別：學科
- 方式：計算機
涉及領域,路線設計,發展前景,套用,
涉及領域
計算機化學圍繞著 “化學信息”這一核心，從計算機化學的基本概念、方法入手，將實驗數據、量測信號、紅外光譜圖、分子結構、化學知識和Internet這一系列看似零散但卻有著內在聯繫的內容串聯起來。展現了計算機化學在數據處理、信號分析、結構解析、有機合成、分子設計等諸多方面的套用。認識物質、改造物質、創造新物質和認識反應、控制反應過程和創造新反應、新過程是計算機化學研究的主體。它的興起與發展是與計算機技術的發展和計算機的普及緊密聯繫的。計算機化學覆蓋的領域主要有：(1)化學數據挖掘(Data mining)；(2)化學結構與化學反應的計算機處理技術；(3)計算機輔助分子設計；(4)計算機輔助合成路線設計；(5)計算機輔助化學過程綜合與開發；(6)化學中的人工智慧方法等。
路線設計
以邏輯的方法而不是單憑經驗和直覺來尋找合成設計路線是化學家長期以來的一個理想。儘管已有大量數據可供參考，化學反應體系的高度複雜性決定了難於用純理論方法來解決合成路線設計問題，還只能從已知知識中找出共同規律，或從類比推測中來近似地解決這些問題。基於前者的方法，發展了檢索型的合成設計，反應資料庫就是這種方法的典型。基於後者的方法是推理型的計算機輔助合成設計。在這一領域當前的主要研究方向有：反應數據挖掘和反應知識發現、反應知識模型的表述和反應知識庫的建立、化合物反應性能的預測、化學知識的類比推理等。
發展前景
計算機化學由於它的誕生迎合了時代發展的需要，在七十年代和八十年代得到了較大發展，至九十年代它已完全成為一門獨立的學科，受到了國際化學界的廣泛重視。它是與數學、計算機科學、物理學、藥物學、材料科學等學科高度交叉、相互滲透的新的生長點，是許多實用技術的基礎，並深受當今計算機與網路通訊技術飛速發展的影響，而處在迅速發展和不斷演變之中。計算機化學的這個特點決定了它在化學中的地位，是要幫助化學家，促進化學界的研究方法和工業界的生產方式不斷革新。同時它與迅速崛起的高科技關係密切，是綠色化學和綠色化工的基礎，是聯繫化學化工為國民經濟可持續性發展服務的橋樑。因此，計算機化學對化學學科發展的促進作用不可低估，沒有它的發展就沒有現代化學。
今天，以計算機及其網路深入到社會的各個層面為標誌的數位化新世紀已經到來，也將使傳統化學發生深刻的變化。化學已由只實驗不計算，演變為先實驗再計算，也必將逐步演變為先計算再實驗；計算機化學和計算化學的結合已開始孕育一個新的更帶數位化色彩的學科方向-Model Chemistry(模型化學，Pople語)；基於web技術的化學套用軟體已經出現。這些都表明數位化化學將與數位化社會一起到來。面對化學的數位化進程，首先撲面而來的是集成多種關鍵軟體的虛擬現實化學實驗室概念。不失時機地在計算機輔助結構解析、分子設計和合成路線設計等研究成果的基礎上，儘快建立數位化虛擬化學實驗室就顯得十分重要和更為現實。因為唯有通過計算機才有可能對浩如煙海的化學知識進行有效地處理，對結構變化引起的屬性變化進行系統地搜尋，並用智慧型程式來模仿化學家的思維活動進行高速的推理(分子正確結構的確定、具備某種性質的化合物分子結構的預測和合成路線的確定等)。建立數位化虛擬化學實驗室就是要融合計算機技術、數學、化學及其相關學科的最新理論成就，通過對某些傳統概念的重新評估、更新和非經驗化，開發一系列綜合性的數位化工具，來實現由未知化合物的光譜性質確定其分子結構；通過對分子結構進行系統化的規律性變化，研究並找出性質與結構之間的相互關係模型，用於結構修飾和分子設計，高效地預測具有某種關健性質的分子結構，使得合成更有明確的目的性；將理論化學方法、資料庫技術與合成設計緊密結合，建立高效的反應知識檢索系統，尋找預測反應性能的可靠方法，最終建成實用的計算機輔助合成設計系統。數位化新世紀的化學不僅要靠“濕”實驗室來發展，同時也要依賴於“乾”實驗室。所謂“乾”化學實驗室就是指數位化虛擬化學實驗室。“乾”、“濕”相結合才能更高效地孕育出新的化學實體，才能促進化學由實驗科學向嚴密科學轉化，才能大大提高化學非凡的創造力！
化學的主要作用之一是為滿足人類生存與發展的各種需要而發現或創造具備各種可用性質的化合物；要解決的問題可分為三類：未知化合物結構的測定，具備某種特定性質的化合物分子結構的預測和化合物的製備方法。這三個問題對整個化學來說是永久性的。由於化學體系的高度複雜性，面對計算機輔助結構解析、計算機輔助分子設計和計算機輔助合成路線設計這三個問題往往仍難提出一個系統化的解決辦法，還只能從已知知識（數據）中找出一些共同規律，或從類比推測中來近似地解決這些問題。因此，計算機輔助結構解析、分子設計和合成路線設計的研究就顯得十分重要。因為只有通過計算機才有可能對浩如煙海的化學知識進行有效地處理，對結構變化引起的屬性變化進行系統地搜尋，並用智慧型程式模仿化學家的思維活動進行高速的推理（分子正確結構的確定、具備某種性質的化合物分子結構的預測和合成路線的確定等）。因此，可以說在今後的一段時期內，計算機輔助結構解析、分子設計和合成路線設計將是計算機化學的主題。
套用
計算機輔助分子設計和模擬
工程方面的計算機輔助設計已是大家所熟悉的了，化學由於它的特殊性使得計算機輔助化學設計相對來說發展相對較晚，但化學家已在分子設計和有機合成設計兩個主要領域取得較大進展並日益發展。
分子設計和模擬的目標是預測具有指定性質（或性能）的可能分子的結構。它們主要套用於醫藥（藥物設計）和農用化學品（除草劑設計、農藥設計、殺蟲劑設計等）領域，在實驗室內分子設計主要套用蛋白質、酶、核酸等大分子的設計。以前發現一個有套用價值的新化合物主要是憑化學家的經驗和靈感，最常用和最有效的方法就是採用費錢費時的篩選法，已開始採用對分子結構進行系統的有規律的變化，尋找性質與結構變化之間的相關關係，從而建立結構-性質關係模型以用於分子設計。圍繞計算機輔助分子設計，要開展一系列的基礎研究工作，主要有結構-性質關係研究、三維動態分子模型化方法、分子形狀和活性關係、構象分析、生物大分子的結構-功能關係，以及分子設計方法在藥物、材料設計中的套用研究等。
化學結構與化學反應的計算機處理技術
長期以來化學家在套用計算機解決化學問題中遇到的第一個困難就是化學結構的計算機處理的問題。可以說化學的一切領域無一不與化合物的結構密切相關。在過去的30多年中，這一問題得到了廣泛的重視和深入的研究，從而形成了計算機化學的一個重要的研究領域。經過多年努力，化學結構計算機處理中的理論和絕大部分技術問題已基本得到解決。然而，這些方法還是有局限性的；難以套用於諸如族性結構處理、結構-活性相關的自動化研究和反應機理研究等方面。即使對確定結構處理中的問題，現有的解決方案仍不為所有化學家所接受。因此，確定結構的計算機處理仍有一些難題，如無機化合物、金屬有機化合物、互變異構的化學結構等，需要做更深入的研究。同時應當看到這些問題又是計算機化學中諸多領域的基礎，它們的完全解決將有利於計算機化學的發展。
化學反應的處理問題
由於可以將化學反應看成是一些化學結構向另一些化學結構的轉換，因此，化學反應的處理問題說到底是對化學結構的處理。但是，化學反應的計算機成立也有它自己特定的問題，如反應中心的自動識別、反應知識的發現、組織和利用、同類反應的自動產生等問題。這些問題是當前計算機處理化學反應領域內的主要研究方向，它們的解決一方面將推動化學反應資料庫向更高層次的發展，另一方面將通過與數據挖掘技術的結合，發現反應知識，使計算機輔助有機合成路線設計更有紮實的基礎，從而能得到更合理的解決。
族性結構的計算機處理問題
族性結構的計算機處理問題是一個比確定結構更富挑戰性的課題，但又是當今計算機化學必須解決的問題之一。與確定結構不同，族性結構由於在結構式中採用了可變部分而使得一個族性結構對應於一類物質。這類物質可以是有限個確定的化合物；而當採用了“烷基”或“含氮雜環”這類通式術語時，也可以代表無限個化學物質。族性結構的這一性質決定了相應的計算機處理系統的複雜性。族性結構的計算機處理，還只有一個方向性的解決辦法。但從大的方面來看，要解決能忠實於原來意義的族性結構的表述方法和族性結構的檢索兩個問題。如何根據族性結構的特徵；解決它的計算機表述方法是當前族性結構處理的核心問題。它解決得好，族性結構的檢索問題也將較易解決。族性結構的檢索問題與它的表述有密切聯繫，並可歸結為如下三類問題：①某一確定結構（化合物）是否被包含在一個族性結構中？②一個族性子結構是否部分或全部為另一族性結構所包含？③兩個不同的族性結構是否有共同的確定結構？族性結構處理中的主要問題已基本得到解決。最早的族性結構檢索系統，法國QUESTEL公司開發的Markush-DARC，已運行了15年。但是，現有系統都仍然存在一些不足，這些不足源於族性結構表述的固有困難。可以預見，它們的徹底解決將依賴於組合概念表述的革新，而不是基於現有概念的"打補丁"。這種概念的更新將有可能豐富和推動圖論、集合論等數學理論的發展，而且也將為性能更好的實用系統的建立奠定基礎。
人工智慧的化學套用
人工智慧技術已有40多年的歷史，它在化學中的套用也不是新鮮事了，因為DENDRAL系統就開始了人工智慧的化學套用，而且正是它的成功而開創了當代已得到蓬勃發展與廣泛套用的稱之為專家系統的人工智慧中的一個重要分支。但是，由於人工智慧技術是一個多學科的綜合研究領域，它的內容與套用常常難於理解，因此儘管人工智慧已經走出了它的嬰兒期而日趨成熟，但至今仍有許多人並不十分了解人工智慧的作用。作為事實科學的化學，儘管其理論近幾十年來得到了長足的進展，但是化學家解決問題主要還是依靠經驗和直覺。人工智慧正好能提供將理論與經驗結合起來的手段。因此，不少化學家與人工智慧專家都認為化學是人工智慧最理想的試驗場與用武之地。當前化學中人工智慧的主要研究有套用自然語言處理技術的化學文獻文摘的自動生成、化學數據中的智慧型檢索方法、化學實驗室的自動化與機器人、神經網路方法的化學套用、化學中的NP-完備性問題及其解決辦法、化工過程系統綜合、故障診斷、過程控制中的人工智慧方法等，其中最活躍而且也是最成功的是研究開發由譜圖數據，包括紅外、質譜、核磁共振，特別是從二維和高維核磁共振數據藉助於計算機快速推定未知化合物結構的解析系統。但是，儘管已有不少這類系統，但真正能解決實際問題的系統還不多，研製實用的結構解析系統是這一領域的重要課題。
計算機輔助化學過程綜合與開發
“過程概念設計”的提出是計算機輔助化學過程綜合與開發領域技術進步的一個重要標誌。然而，這種進步主要表現在知識的積累方面，而在計算機軟體方面，除在能量系統綜合外，似乎尚未取得突破性的進展。計算機化學至少可以從三個主要方面促進過程綜合與新流程的開發：①集中對化學過程的研究成果，形成資料庫和軟體包；②計算機輔助過程評估、系統設計、關鍵設備設計、動態控制和管理；③充分利用理論研究成果，減少放大步驟。
