分析化学的任务

在化学的世界里，常常需要回答两个最朴素也最关键的问题：手里的这份东西“是什么”，以及它“有多少”。一杯看起来透明的水，可能是纯净的，也可能溶进了对人体有害的重金属；一袋标着“纯度 99%”的食盐，标签上的数字是否可信，也需要有人去核实。分析化学正是专门研究怎样可靠地回答这两个问题的方法。

它不像合成那样去“造出新物质”，而是像一名细心的侦探，借助化学反应、仪器和数据，把物质内部隐藏的信息一点点揭示出来。理解分析化学要做的事情，是后面学习误差、有效数字、滴定和各种测定方法的起点，因为所有这些技巧，最终都服务于“准确地知道是什么、有多少”这一个目标。

物质信息要回答的两个问题

任何一次分析，归根结底都在围绕“成分”和“含量”展开。前者关心物质由哪些组分构成，后者关心每种组分占了多少。这两个问题分别对应分析化学里最基本的两大分支：定性分析与定量分析。

它们之间有清晰的先后顺序。只有先弄清楚样品里“有什么”，才谈得上去测“有多少”；如果连成分都没搞明白，得到的数字往往没有意义。下面的对照可以把这层关系看得更直观。

举一个生活里的对照：医院化验血液时，先要确认血样中含有葡萄糖这一成分，这属于定性的判断；而真正写进化验单的“血糖 5.6 毫摩尔每升”，则是定量的测定结果。两步合在一起，才构成一份有用的报告。

定性分析：辨别物质的身份

定性分析关心的是组分的“身份”，它依靠的是不同物质会发生不同的、可被观察到的现象。颜色的改变、沉淀的生成、气体的逸出、特殊的气味，都是判断成分的线索。把这些现象和已知规律对应起来，就能推断样品里含有哪些组分。

最常见的一类方法是利用特征沉淀。某些离子遇到特定试剂时会生成颜色和状态都很有特点的沉淀，这种现象专一性强，很适合用来确认离子是否存在。

例题　取一份无色溶液，怀疑其中含有氯离子。向其中滴入硝酸银溶液，立即出现白色沉淀，且加入稀硝酸后沉淀不溶解。能否判断该溶液含有氯离子？

解析　氯离子与银离子相遇会生成不溶于稀硝酸的白色氯化银沉淀，反应可写成

白色沉淀的出现说明溶液中存在能与银离子结合的离子，而沉淀不溶于稀硝酸这一条，又排除了碳酸根等会被酸溶解的干扰。两个现象同时满足，可以判断溶液中确实含有氯离子。这里要注意，单看“出现白色沉淀”并不充分，必须结合“不溶于稀硝酸”才能下结论，这正是定性分析强调现象组合、避免误判的地方。

另一类直观的方法是焰色反应。把含有某些金属元素的物质放到火焰上灼烧，火焰会染上特定的颜色，据此就能判断元素的种类。下表列出几种常见元素的焰色，这类现象在烟花和路灯里也经常见到。

定量分析：测定物质的多少

确认了成分之后，下一步就是把“有多少”用具体数字表达出来。定量分析的结果通常以含量来呈现，最常用的表达方式是质量分数，也就是某组分的质量占样品总质量的比例，写成

这个式子看起来简单，却是整个定量分析的核心思路：先想办法把目标组分的质量测出来，再除以样品的总质量。无论方法多复杂，最后大多回到这一步上来。

例题　称取一份食盐样品 $2.00\ \mathrm{g}$，经过测定，其中氯化钠的质量为 $1.96\ \mathrm{g}$。求这份食盐中氯化钠的质量分数。

解析　把数据代入质量分数公式：

结果说明这份食盐中氯化钠约占 $98.0\%$，其余约 $2\%$ 是水分和杂质。一个值得留意的细节是，结果写成 $98.0\%$ 而不是 $98\%$，因为测量数据带着两位小数的精度，保留到这一位才如实反映测量的可靠程度。这种对数字位数的讲究，后面在有效数字里会专门展开。

定量分析的结果还可以用浓度来表示，尤其在处理溶液时更方便。比如要表达水中某种物质的多少，常用“每升溶液里含多少毫克”这样的形式，记作 $\mathrm{mg/L}$，它在环境检测里几乎随处可见。

化学分析与仪器分析

按照所依靠的手段不同，分析方法大体分成两条路线。一条是化学分析，主要凭借化学反应和称量、量取来获得结果，所用器材相对简单，原理也比较直观；另一条是仪器分析，借助专门的仪器去测量物质的某种物理性质，比如对光的吸收、导电能力等，再把这些性质换算成含量。

两者并不是互相取代的关系，而是各有所长。化学分析在测定含量较高的组分时既准确又经济，仪器分析则擅长捕捉极其微量的成分。下表把它们的差别整理在一起。

例题　要测定一块铁矿石中铁的含量，矿石中铁占比较高；另外要检测一瓶饮用水里铅的含量，铅的含量极低。应分别优先考虑哪一类方法？

解析　铁矿石中铁的含量高，用化学分析中的滴定就能做得既准确又省钱，没必要动用昂贵仪器。饮用水里的铅属于痕量级别，化学反应产生的现象太微弱、难以察觉，这时仪器分析的高灵敏度优势就显现出来。可见选方法不能只看“准不准”，还要结合组分含量的高低和现实条件来权衡。

一次完整分析的工作步骤

一份可靠的分析结果，从来不是某一步“测一下”就能得到的，而是一连串环环相扣的工作累积出来的。任何一环出了问题，最终的数字都可能失真。把整个流程拆开来看，大致经历下面几个阶段。

这五步里，取样常被初学者忽视，却往往最关键。如果取来的样品本身就不能代表整体，那么后面测得再精细，结论也是错的。

例题　要测一仓库小麦的含水量，有人只在仓库门口随手抓了一把麦子去测。这样的做法妥当吗？

解析　不妥当。门口的麦子可能因为靠近出入口而偏干或偏湿，单独一把并不能代表整仓的平均情况。正确做法是从仓库不同位置、不同深度多处取样，再混合均匀后取出一份来测。这正说明“取样要有代表性”并不是一句空话，它直接决定了整次分析是否有意义。

测量结果为什么要带着可信度

分析得到的数字，看起来干脆利落，背后却没有绝对的“精确无误”。同一份样品，换不同的人、不同的仪器、甚至同一个人重复几次去测，得到的结果常常略有差别。这并不是谁做错了，而是测量本身就带着无法完全消除的微小波动。承认这一点，正是分析化学务实的地方。

正因为如此，一个负责任的分析结果，往往不会只甩出一个孤零零的数字，而会同时交代它有多可靠。比如检测报告里写“含铁 $16.8\%$”，这个 $16.8$ 里的每一位数字都不是随便写的，它既反映了真实测量的水平，也暗示了结果大致可信到哪一位。

例题　两个人测同一份样品的纯度，甲报告“纯度 $90\%$”，乙报告“纯度 $89.7\%$”。在数据允许的情况下，哪种写法更能体现测量的精细程度？

解析　在测量数据本身能支持到小数点后一位时，乙的写法 $89.7\%$ 更可取，因为它如实保留了测量能达到的精度；而 $90\%$ 看不出究竟精细到哪一位。当然，如果原始数据只够支撑到整数位，那硬写成小数反而是夸大了可靠程度。数字写几位、怎么取舍，本身就是分析化学要认真对待的内容，后面会专门用有效数字来规范它。

分析化学就在身边

分析化学听起来像是实验室里的专门工作，实际上它的成果渗透在日常生活的许多角落。一份食品能否上市、一条河流是否安全、一张化验单上的数字是否可信，背后都离不开它。下面这张表把几个常见领域里它所承担的任务列在一起。

例题　超市里一盒牛奶标注“蛋白质含量 $3.0\ \mathrm{g}/100\ \mathrm{mL}$”。要核实这个标注，需要先做定性还是定量？

解析　标注上的 $3.0\ \mathrm{g}/100\ \mathrm{mL}$ 是一个具体数值，核实它属于定量分析的任务。当然在测定之前，已经默认牛奶中确实含有蛋白质这一前提，这一前提靠的是定性的认识。由此能再次看出，定性是定量的基础，二者在真实检测中总是配合出现。

把这些例子串起来看，分析化学其实一直在替人们“把关”：让吃进嘴里的、喝进肚里的、用在身上的东西，都有可信的数据支撑。学好它的方法，也就掌握了一种用证据说话的能力。

练习题

一、选择题

1. 下列任务中，属于定性分析的是（　　）。

A. 测定矿石中铁的质量分数　　B. 判断某溶液中是否含有氯离子

C. 计算样品里氯化钠的百分含量　　D. 测出河水里铅的浓度

2. 检验某溶液中是否含有氯离子，最合适的一组操作是（　　）。

A. 加入硝酸银溶液　　B. 加入硝酸银溶液，再加稀硝酸观察沉淀是否溶解

C. 直接灼烧观察焰色　　D. 测量溶液的质量

3. 要检测一瓶饮用水中含量极低的铅，较为合适的方法是（　　）。

A. 化学分析中的滴定　　B. 仪器分析

C. 用天平称量　　D. 焰色反应

4. 关于一次完整分析的工作步骤，下列说法正确的是（　　）。

A. 取样是否有代表性对结果影响不大

B. 只要测定仪器精密，取样可以随意

C. 取样要有代表性，否则后续测定再准确结论也可能是错的

D. 数据处理可有可无

二、计算题

5. 称取一份铁矿石样品 $5.00\ \mathrm{g}$，经测定其中含铁 $0.84\ \mathrm{g}$。求这份矿石中铁的质量分数。

6. 取某河水样品 $500\ \mathrm{mL}$，测得其中含有钙离子 $0.025\ \mathrm{g}$。求这份水样中钙离子的质量浓度，结果用 $\mathrm{mg/L}$ 表示。

所以矿石中铁的质量分数约为 $16.8\%$。

所以水样中钙离子的质量浓度为 $50\ \mathrm{mg/L}$。