JPS63111429A - 赤外線スペクトルの検索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、赤外線スペクトル分析結果からパーソナルコ
ンピュータを用いて未知化合物を同定する検索方法に関
するものである。

〔従来技術〕

周知のとおり赤外線スペクトルは、有機又は無機の化合
物に赤外線を当てたときの赤外線の吸収量を赤外線の波
長に対応させて目盛ったものであり、そのスペクトルの
パターンがその化合物特有のパターンを示すために、有
機又は無機化合物の分析に広く用いられている。しかし
ながら、赤外線スペクトル測定装置から得られたチャー
トを解読して対象とする試料がどのような化合物である
かを分析することは容易な作業ではな（、永年の経験や
熟練が必要であるために、初心者には非常に困難な作業
であった。

ところで、各化合物の赤外線スペクトルは、多くの場合
、全チャートによらなくとも、い（つかの特定の波長領
域に特有の吸収特性を示すピーク値、平坦な吸収特性を
示す無ピーク波長領域によって特徴付けることができる
ために、従来からコンピュータを用い、大量の既知化合
物についての赤外線スペクトルを格納したデータベース
を作成しておき、未知試料のスペクトルに合致するデー
タを特定の波長領域のデータだけから検索することが行
われている。

しかしながら、このような大量の化合物についての赤外
線スペクトルのデータベースは非常に大規模なものとな
るために、従来の検索システムは大型コンピュータによ
るもののみが提供されていたために、利用者はこのよう
な大型コンピュータにアクセスできる者に限られるとい
う不便があった。

〔発明の目的〕

本発明は、近年コンピュータ技術の急激な進歩により、
パーソナルコンピュータでもメガバイト級のメモリ、更
にはもっと大容量のメモリを持つものが市販されるよう
になり、大規模データベースを取り扱うことが可能にな
ったことに着目して成されたものであって、その発明の
目的とするところは、前記問題点を解消するためにパー
ソナルコンピュータを用い、未塾練者にも簡便に操作で
きる赤外線スペクトルの検索方法を提供することを目的
としている。

〔発明の構成〕

前記目的を達成するための本発明の赤外線スペクトルの
検索方法は、既知物質の赤外線スペクトルデータを集約
的に記憶する外部記憶手段ａと、未知化合物の赤外線ス
ペクトルの検索データと操作用のコマンドとを入力する
入力手段すと、パーソナルコンピータＣとから成り、前
記パーソナルコンピュータＣが、前記外部記憶手段ａか
らデータを読み込む読込み手段ｄと、前記読込み手段ｄ
によって読み込まれた前記データから順次１づつの既知
化合物の赤外線スペクトルのデータを読み出す読出し手
段ｅと、順次読み出された前記データについて検索対象
の波長毎に所定の検索内容に合致するデータが存在する
か否かを判別する手段ｆと、この判別手段ｒで肯定結果
が得らたデータについて所定の計算式に基づき類似の度
合を表す評点を算出する手段ｇと、前記検索内容に合致
した前記既知化合物と前記評点とを所定の手段で表示す
る表示手段りとを備えたことを特徴とするものである。

本発明方法によって検索する際に使用するデータの内容
は、赤外線スペクトルのピーク値又は無ピーク領域のデ
ータを用いることができる。

本発明に使用する前記外部記憶手段ａには、通常パソコ
ンに使用するフロッピディスク又はハードディスクを使
用することができる。

又、本発明に用いる前記データベースは、化合物ファイ
ル、検索用ファイル、表示用ファイルの３つを入力し、
それぞれの目的に応じてパーソナルコンピュータ（以下
パソコンと略称する）が使い分けるようにプログラムす
ることが好ましい。

（実施例〕 以下添付の図面と対照して一実施例により本発明を説明
する。

第１図は、本実施例に使用する検索システムの構成を示
すブロック図であり、パソコン１はＣＰＵ２、ＲＯＭ３
及びＲＡＭ４から成る基本構成に既知化合物の赤外線ス
ヘクトルデータをテンポラリに記す、Ｉ！する大力バッ
ファ５を設けたものであり、これに、外部装置として既
知化合物の赤外線スペクトルデータベースを記録するフ
ロッピディスク６と、検索対照の未知化合物の赤外線デ
ータの検索対照データ、コマンド等を入力する入力部７
と、プラウジ管、プリンタその他の所定の手段による表
示部８とによって構成されている。

本実施例の前記データベースは、化合物乞ファイル、検
索様ファイル及び表示ファイルから成ものであり、次の
仕様により入力されている。

ｔａ）　　化合物乞ファイル データベースに格納した既知化合物の名称を収録するフ
ァイルであり、検索結果を表示する際に用いられる。但
し、化合物乞が、２００文字を超えるような長い名前の
化合も存在するが、本実施例では８０文字を限度として
入力した。

なお、本実施例では、この格納した化合物に化合物番号
を付け、この番号を前記入力部７から入力することによ
り該化合物の赤外線スペクトルをブラウン管上に表示す
るようにした。

（ｂｌ　　検索ファイル 既知化合物の標準試料から得た赤外線スペクトルのチャ
ートから、ピークの横軸（周波数）及び縦軸（強度、吸
光度単位）のデータを読み取って格納した。なお、前記
横軸のデータは４桁の整数で格納し、縦軸のデータはス
ペクトル内の最大ピークの強度を整数１００とする相対
値で格納したので、それぞれ２バイトのデータとして格
納した。

（Ｃ）　　表示ファイル 周波数領域は、４０００〜２０００ｃｍ−’はＩＱＣｓ
−’おきに、又、２０００〜４００ｃｆｆｌ−’は５ｃ
ｍ　’おきのスペクトルデータを格納する。したがって
、１スペクトル当りのデータ点数は５２０点であり、又
、データは最大値を整数１００とする相対値で格納した
ので１バイトを割当た。

したがって、１スペクトル当りのデータ量は５２０バイ
トであった。

検索プログラムを作成するに当り、コマンド及び入力デ
ータの入力方式を以下のようにした。

■　コマンド 検索は総て会話型で行えるように検索プログラムを作成
し、次のようなコマンドを用怠した。

Ｓ：新規入力データによる検索 Ｄ：化合物番号入力 Ｅ：検索終了 ■　入力データ 本実施例の検索システムは、次の２通りのデータの入力
を可能とするようにプログラムした。

（イ）ピークのデータ人カニ　未知試料のスペクトルか
ら主要な数本のピークの横軸（周波数）と縦軸（透過率
）とを読み取り、入力部７から入力する。

（ロ）無ピーク領域のデータ入カニ　ピークのない領域
の両端のピーク周波数を入力部７から入力する。

■　検索論理 ピークデータ入力については、その横軸の値に例えば１
０ｃｍ−’の周波数幅のような一定の許容範囲を設定し
、その中にピークを有するもののみを検索する。又、無
ピーク領域のデータ入力については、その範囲内にピー
クを有するものは除外する。このような論理で入力デー
タを検索し、条件を満たした既知データについて縦軸の
入力データを用い前記試料の入力データとのスペクトル
間の類似度を判定する評点を一定の方式により算出する
。

本実施例では、次に説明する算出方法によって評点を算
出した。即ち、入力データのピークの強度をＩｓ、検索
ファイルのピークの強度をＩｆ、その本数をＮとすると
評点の計算式は次のようになる。

■　検索結果の表示 総ての標準化合物に対する検索が終了したら、計算され
た評点の高い順に化合物と評点とを表の形でブラウン管
上に表示する。なお、本実施例では、前記表示化合物の
所望の化合物について、前記化合物番号を入力すること
により、そのスペクトルを画面に表示するようにプログ
ラムした。

次に、前記の検索プログラムによる検索システムの動作
を第２図に示すピーク値検索によるフローチャートによ
って説明する。

試料赤外線データを入力部７から入力し、ブログラムを
スタートさせるコマンドＳを入力すると、パソコン１は
、まずフロッピディスク６からデータを読み込みデータ
バンクを構成する入力バッファ５に記憶させ（ステップ
■）、所定の順序で前記データバンクから１つの既知化
合物のスペクトルデータを読み出しくステップ■）、次
いで指定されたピーク値の周波数範囲のうち低い周波数
範囲のものから周波数範囲を読出しくステップ■）、ス
テップ■で前記読み出し周波数範囲内にステップ■のス
ペクトルデータにピークが入っているか否かを判別し、
肯定結果が得られたら、ステップ■に進み検索対象に指
定された全周波数範囲について検索が終了したかを判別
し、否定結果が得られたときは、ステップ■に戻り、ス
テップ■で肯定結果が得られるまで順次検索対象の周波
数範囲についてステ・７ブ■〜■を繰り返す。ステップ
■と■とが前記判別手段「を構成する。

ステップ■で肯定結果が得られるとステップ■で読み出
された当該既知化合物は試料化合物と同じ化合物と推定
されることとなり、ＲＡＭ４に割り当てられたメモリ領
域にその化合物が記憶され（ステップ■）、ステップは
■に進みデータバンクに記憶される全データが検索終了
したかを判別する。否定結果が得られるとプログラムは
ステップ■に戻り、次の順番の既知化合物を前記データ
バンクから読み出し前回と同様の順序で検索動作を繰り
返す。前記ステップ■と■とが前記読出し手段ｅを構成
する。

その間に、ステップ■で、否定結果、即ち、検索する周
波数範囲にピーク値が存在しないと判定されると、ステ
ップ■でステップ■と同様に全データについて検索が終
了したかを判別し、否定結果が得られるとステップ■に
戻って検索動作が続行され、肯定結果が得られると所定
の表示手段により「該当化合物なし」のメソセージを表
示しくステ・ノブ■）でプログラムは終了する。

ステップ■で肯定結果が得られると、即ち、全検索が終
り、しかも試料の未知化合物と同じ化合物と推定される
化合物が存在する場合には、ステ・ノブ［相］でメモリ
に入力したデータについて予め定められた計算方式によ
り評点を算出し、評点の高い順序により表示する表形式
により表示しくステップ０）、プログラムは終了する。

〔検索例１〕 １９２０の既知化合物の赤外線スペクトルデータを用い
第３図に示す赤外線スペクトルの未知試料についての結
果を説明する。第３図からピークの入力データとして１
６９０ｃｍ”’　　（強度二６）及び１１５０ｃｍ’　
　（強度：１５）の２本を用い検索したところ、全数１
９２０の化合物のうち、この検索条件に該当するものは
化合物番号２０番のトランス−２−ブチナール（評点：
６７．４）、とイソフタルアルデヒド（評点：６３、８
　’）の２つの化合物が検索された。この結果を前記Ｄ
コマンドにより表示させた結果を第４図に示す。このス
ペクトルは第３図のスペクトルと殆ど一致していること
から本検索例に使用した未知化合物はトランス−２−ブ
チナールであることが結論された。

〔検索例２〕 同様に第５図に示すスペクトルの未知化合物について、
６９５ｃｍ−’（強度：１０）と６１５■−１（強度：
１５）との２本のピークについて検索例１と同様のデー
タベースにより検索したところ、化合物番号がそれぞれ
２４番（評点：８７．０・α、α、α′、α′−テトラ
ブロモーｍ−キシレン）、１２４番（評点６３．３・１
゜１．２−トリブロモエタン）、１８１０番（評点：５
７．５・９−フェニルアントラセン）、６４５番（評点
＝５３．５・５ｙ１１！−シフ、ｚ−ルチオウレア）が
検出され、２４番のスペクトルとの比較から未知試料が
α、α、α′、α′−テトラブロモーｍ−キシレンであ
ることが分った。

〔検索例３〕 同様に第７図に示すスペクトルの未知化合物について、
１３５０ｃｍ−１（強度：１０）と１５５０ＣＩＩｌ−
１（強度：５）との２本のピークについて検索例１と同
様のデータベースにより検索したところ、化合物番号が
それぞれ２３番（評点：ＳＯ，Ｓ・１−クロロ−２，４
−ジニトロベンゼン）、９６６番（評点７９．４・２−
二トロプロパン）、１５３９番（評点ニア７．５・４，
６−シニトロー〇−クレゾール）、３４８番（評点ニア
６．０・２，４−へキサジエン酸カリウム、９６６番（
評点ニア１．８・２−ニトロプロパン）、１８９５番（
評点７１．０：ビタミンＢ２モノ燐酸ナトリウム塩）、
１６１６番（評点ニア０．９・ビタミンＢ２）、１７７
番（評点：６５．５・マレイン酸ヒドラジド）が検出さ
れ、スペクトルとの比較から未知試料が２３番の１−ク
ロロ−２，４−ジニトロベンゼンであることが分った。

〔発明の効果〕

本発明の赤外線スペクトル検索方法は、前記説明の構成
としたことにより、パソコンを使用して大型コンピュー
タによると同様の精度で分析ができるので、赤外線分析
の未熟練者によっても容易に、且つ迅速に化合物の同定
を行うことができるという効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は一実施例による検索に使用したパソコンの構成
を示すブロック図、第２図は前記実施例に使用したフロ
ーチャート図、第３図は検索例１に使用した未知化合物
Ｑ赤外線スペクトル図、第４図は検索例１の評点が最高
の化合物の赤外線スペクトル図、第５図は検索例２に使
用した未知化合物の赤外線スペクトル図、第６図は検索
例２の評点が最高の化合物の赤外線スペクトル図、第７
図は検索例３に使用した未知化合物の赤外線スペクトル
図、第８図は検索例３の評点が最高の化合物の赤外線ス
ペクトル図である。 ！・・・パソコン、２・・・ＣＰＵ、３・・・ＲＯＭ、
４・・・ＲＡＭ、５・・・入力データバンク、６・・・
フロッピディスク、７・・・入力部、８・・・表示部。 特許出願人　工業技術院長　　　飯塚幸三第１図 第２図 第３図 ％ 波　　数Ｃｍ−１ 第４図 波　　数　ｃｍ” 第す図 波　　数　ｃｍ’ 第６図 波　　数　ｃｍ１１

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、既知物質の赤外線スペクトルデータを集約的に記憶
   する外部記憶手段と、未知化合物の赤外線スペクトルの
   検索データ及び操作用のコマンドを入力する入力手段と
   、パーソナルコンピータとから成り、前記パーソナルコ
   ンピュータが、前記外部記憶手段からデータを読み込む
   読込み手段と、前記読込み手段によって読み込まれた前
   記データから順次１データづつ既知物質の赤外線スペク
   トルのデータを読み出す読出し手段と、順次に読み出さ
   れたデータについて検索対象の波長毎に検索内容に合致
   するデータが存在するか否かを判別する手段と、この判
   別手段で肯定結果が得られたデータについて所定の計算
   式に基づき類似の度合を表す評点を算出する手段と、前
   記の検索内容に合致した前記既知化合物と前記評点とを
   所定の手段で表示する表示手段とを備えたことを特徴と
   する赤外線スペクトルの検索方法。 ２、検索内容が赤外線スペクトルのピーク値であること
   を特徴とする特許請求の範囲第１項記載の赤外線スペク
   トルの検索方法。 ３、検索内容が赤外線スペクトルの無ピーク領域データ
   であることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の赤
   外線スペクトルの検索方法。