铁配合物合成与性质探究的数智化改进——大学化学实验中“磺基水杨酸合铁配合物的组成与稳定常数的测定”的创新设计

引用本文: 王思寒, 余晨曦, 冉术彰, 陈家伟, 饶守佟, 梁昕旖, 董睿祺, 曾桂香, 王国强, 马晶. 铁配合物合成与性质探究的数智化改进——大学化学实验中“磺基水杨酸合铁配合物的组成与稳定常数的测定”的创新设计[J]. 大学化学, 2026, 41(5): 36-49. doi: 10.12461/PKU.DXHX202511137 shu

Citation: Sihan Wang, Chenxi Yu, Shuzhang Ran, Jiawei Chen, Shoutong Rao, Xinyi Liang, Ruiqi Dong, Guixiang Zeng, Guoqiang Wang, Jing Ma. 铁配合物合成与性质探究的数智化改进——大学化学实验中“磺基水杨酸合铁配合物的组成与稳定常数的测定”的创新设计[J]. University Chemistry, 2026, 41(5): 36-49. doi: 10.12461/PKU.DXHX202511137 shu

铁配合物合成与性质探究的数智化改进——大学化学实验中“磺基水杨酸合铁配合物的组成与稳定常数的测定”的创新设计

王思寒 ^1, ,
余晨曦 ^1, ,
冉术彰 ^1, ,
陈家伟 ^1, ,
饶守佟 ^1, ,
梁昕旖 ^1, ,
董睿祺 ^2, ,
曾桂香 ^{2,
,} ,
王国强 ^{1,
,} ,
马晶 ^{1,
,}

1.
南京大学化学化工学院, 江苏南京 210023;
2.
南京大学匡亚明学院, 江苏南京 210023

通讯作者: 曾桂香,E-mail:gxzeng@nju.edu.cn; 王国强,E-mail:wangguoqiang710@nju.edu.cn; 马晶,E-mail:majing@nju.edu.cn

基金项目:
教育部基础学科和交叉学科突破计划(JYB2025XDXM309)；南京大学本科教育教学改革课题(0205-145011)

摘要: 本项目针对“基础化学实验”中磺基水杨酸合铁配合物测定实验存在的技术瓶颈，如本底吸光干扰、无法确认未知配位体系的配位比n以及实验效率低(单次实验只测1种配体)，开展了系统性改进。在实验方法上，通过建立包含所有组分吸光度的方程组进行求解，有效消除了本底吸光的干扰效应，使单次实验可测配体种类由1种提升至11种。在分析技术方面，引入机器学习算法构建配合物稳定常数预测模型，协助探明实验体系中的配位比n，结合紫外-可见光谱实测数据进行验证分析，通过特征重要性分析揭示配位作用的关键影响因素，为配位场理论的教学提供实证依据。在教学方法方面，构建智能实验教学平台，有效降低师生数智化技术门槛，促进改进实验方法的推广应用。改进后的实验在保持分析精度的同时，显著提高了通量性和普适性，通过探究式教学模式有效培养了学生的数据解析能力和复杂化学问题的解决能力。

关键词:

English

铁配合物合成与性质探究的数智化改进——大学化学实验中“磺基水杨酸合铁配合物的组成与稳定常数的测定”的创新设计

1.
School of Chemistry and Chemical Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, Jiangsu Province, China;
2.
Kuang Yaming Honors School, Nanjing University, Nanjing 210023, Jiangsu Province, China

Corresponding author: Guixiang Zeng, ; Guoqiang Wang, ; Jing Ma,

Received Date: 20 November 2025
Revised Date: 25 February 2026
Available Online: 20 March 2026

Abstract: 本项目针对“基础化学实验”中磺基水杨酸合铁配合物测定实验存在的技术瓶颈，如本底吸光干扰、无法确认未知配位体系的配位比n以及实验效率低(单次实验只测1种配体)，开展了系统性改进。在实验方法上，通过建立包含所有组分吸光度的方程组进行求解，有效消除了本底吸光的干扰效应，使单次实验可测配体种类由1种提升至11种。在分析技术方面，引入机器学习算法构建配合物稳定常数预测模型，协助探明实验体系中的配位比n，结合紫外-可见光谱实测数据进行验证分析，通过特征重要性分析揭示配位作用的关键影响因素，为配位场理论的教学提供实证依据。在教学方法方面，构建智能实验教学平台，有效降低师生数智化技术门槛，促进改进实验方法的推广应用。改进后的实验在保持分析精度的同时，显著提高了通量性和普适性，通过探究式教学模式有效培养了学生的数据解析能力和复杂化学问题的解决能力。

Key words:

1. [1]
  R.H. Elattar, S.F. El-Malla, A.H. Kamal, F.R. Mansour, Coordin. Chem. Rev. 2024, 501, 215568.R.H. Elattar, S.F. El-Malla, A.H. Kamal, F.R. Mansour, Coordin. Chem. Rev. 2024, 501, 215568.
2. [2]
  N. Sanosa, D. Dalmau, D. Sampedro, J.V. Alegre-Requena, I. Funes-Ardoiz, Artif. Intell. Chem. 2024, 2, 100068.N. Sanosa, D. Dalmau, D. Sampedro, J.V. Alegre-Requena, I. Funes-Ardoiz, Artif. Intell. Chem. 2024, 2, 100068.
3. [3]
  D. Welsh, A. Husbands, A. Frei, Angew. Chem. Int. Ed. 2025, 64, e202420204.D. Welsh, A. Husbands, A. Frei, Angew. Chem. Int. Ed. 2025, 64, e202420204.
4. [4]
  A.P. Bento, A. Hersey, E. Félix, G. Landrum, A. Gaulton, F. Atkinson, L.J. Bellis, M. De Veij, A.R. Leach, J. Cheminf. 2020, 12, 1.A.P. Bento, A. Hersey, E. Félix, G. Landrum, A. Gaulton, F. Atkinson, L.J. Bellis, M. De Veij, A.R. Leach, J. Cheminf. 2020, 12, 1.
5. [5]
  L. Prokhorenkova, G. Gusev, A. Vorobev, A.V. Dorogush, A. Gulin, Adv. Neural Inf. Process. Syst. 2018, 31, 6639.L. Prokhorenkova, G. Gusev, A. Vorobev, A.V. Dorogush, A. Gulin, Adv. Neural Inf. Process. Syst. 2018, 31, 6639.
6. [6]
  F. Zahariev, T. Ash, E. Karunaratne, E. Stender, M.S. Gordon, T.L. Windus, M. Pérez García, J. Chem. Phys. 2024, 160, 042502.F. Zahariev, T. Ash, E. Karunaratne, E. Stender, M.S. Gordon, T.L. Windus, M. Pérez García, J. Chem. Phys. 2024, 160, 042502.
7. [7]
  S. Tosonian, C.J. Ruiz, A. Rios, E. Frias, J.F. Eichler, Open J. Inorg. Chem. 2013, 3, 7.S. Tosonian, C.J. Ruiz, A. Rios, E. Frias, J.F. Eichler, Open J. Inorg. Chem. 2013, 3, 7.

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

铁配合物合成与性质探究的数智化改进——大学化学实验中“磺基水杨酸合铁配合物的组成与稳定常数的测定”的创新设计

通讯作者: 曾桂香,E-mail:gxzeng@nju.edu.cn; 王国强,E-mail:wangguoqiang710@nju.edu.cn; 马晶,E-mail:majing@nju.edu.cn

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