王炸组合：DeepSeek+红外光谱+核磁+···！成分分析逆袭宝典！

DeepSeek从过年以来火遍全网，但你知不知道它在科研领域还有隐藏玩法？除了生成文案和写代码，它还能帮你搞定复杂的材料成分分析！今天，我们就来实测一下：用DeepSeek辅助完成某材料的红外光谱与核磁氢谱解析，看看它到底是‘王炸神器’还是‘翻车王’？准备好了吗？一起揭开AI在科学分析中的神秘面纱！

         

推理分析

       

图1 某物质的红外光谱图

图2 某物质的核磁氢谱图

经核对，该物质为1,4-丁二醇，而非乙醇，更准确的分析还需要结合更多的结构表征来综合判定。但DeepSeek能够在较短的时间内，帮助工程师对应谱图中的特征峰，能够加快材料分析速度。

尽管DeepSeek在初步谱图解析中未完全识别出准确物质，但其在高通量数据处理和模式识别算法上的技术突破，仍为传统成分分析提供了革命性助力。传统谱图解析需依赖分析人员逐峰比对标准数据库（如NIST IR Library、SDBS NMR库），耗时长达数小时。而DeepSeek通过预训练的卷积神经网络（CNN），可在毫秒级时间内完成以下操作：

• 特征峰提取：自动识别红外光谱中的官能团区（4000-1500 cm⁻¹）和指纹区（1500-400 cm⁻¹），并标记关键吸收峰（如3300 cm⁻¹宽峰→羟基，1050 cm⁻¹→C-O）。

  
  

• 化学位移关联：将核磁氢谱的δ值、积分面积、裂分模式与化合物结构数据库匹配，生成候选物质列表（如δ 3.6 ppm三重峰→-O-CH₂-，关联至二醇类物质）。

  
  

• 实验数据表明，AI可将候选化合物范围缩小至人工筛选量的15%-20%，显著降低人工试错成本。

在成分分析领域，AI技术（如DeepSeek）虽然展现了强大的数据处理与模式识别能力，但其本质仍是辅助工具，而非独立解决方案。国高材分析测试中心成分分析平台配备光谱、色谱、质谱、热分析、核磁共振波谱和显微成像等先进分析设备，精确测定材料中的元素组成、成分分析含量，为材料质量控制，研发、生产、失效分析和逆向剖析等提供重要指导作用。