CC BY
15Новые технологии
УДК 539.194.01
Компьютерная интерпретация инфракрасных спектров высокотоксичных соединений
Б. Ф. Мясоедов, А. И. Павлючко, И. В. Рыбальчеико, В. Н. Суворкин, Т. В. Дуброва
БОРИС ФЕДОРОВИЧ МЯСОЕДОВ — доктор химических наук, профессор, академик РАН, научный руководитель Межведомственного центра аналитических исследований в области физики, химии и биологии при Президиуме РАН (МЦАИ РАН). Область научных интересов: радиохимия, аналитическая химия.
АНАТОЛИЙ ИВАНОВИЧ ПАВЛЮЧКО — доктор химических наук, профессор Волгоградского государственного технического университета. Область научных интересов: молекулярная спектроскопия, квантовая химия.
ИГОРЬ ВЛАДИМИРОВИЧ РЫБАЛЬЧЕНКО — доктор химических наук, профессор Военной академии радиационной, химической и биологической (РХБ) защиты. Область научных интересов: аналитическая химия высокотоксичных соединений.
ВЛАДИМИР НИКОЛАЕВИЧ СУВОРКИН — кандидат химических наук, старший научный сотрудник Военной академии РХБ защиты. Область научных интересов: аналитическая хроматография, масс- и ИК-спек-трометрия.
ТАТЬЯНА ВЛАДИМИРОВНА ДУБРОВА — старший научный сотрудник МЦАИ РАН. Область научных интересов: аналитическая хроматография.
117333 Москва, ул. Вавилова, 44, МЦАИ РАН, тел./факс (495)135-20-58, E-mail mzairan@ipiran.ru
Введение
В 1993 г. введена в действие международная Конвенция «О запрещении разработки, производства, накопления и применения химического оружия и о его уничтожении» [1], однако применение высокотоксичных соединений в террористических целях продолжает оставаться реальной угрозой. В связи с этим сохраняется необходимость пристального внимания к методам достоверного выявления, идентификации и нейтрализации такого рода веществ.
К группе наиболее опасных супертоксикантов [2] относятся О-алкил-алкилфторфосфонаты RP(0)F(0R'). Один из представителей этой группы — О-изопропил-метилфторфосфонат (зарин) был дважды использован террористами в Японии. Первый инцидент, произошедший в Мацумото в июне 1994 г., привел к 200 жертвам среди мирных жителей, включая 7 человек с летальным исходом. Второй инцидент в токийском метро 20 марта 1995 г. потребовал медицинской помощи для 5150 человек, из них 20% были госпитализированы, 12 человек погибли.
Одной из первых в ряду мер по ликвидации последствий химического теракта является идентификация использованного токсичного соединения с точностью до молекулярной структуры.
Для распознавания органических соединений по их молекулярным спектрам, в частности по ИК спектру
— своеобразным «отпечаткам пальцев» конкретного вещества, требуется знание спектров всех «подозреваемых» соединений. В настоящее время доступные спектральные библиотеки ведущих зарубежных фирм содержат порядка нескольких десятков тысяч И К спектров, реальные же потребности для исследовательских и аналитических целей оцениваются миллионами соединений.
Системы библиотечного поиска в сочетании со специализированными базами спектральных данных до настоящего времени остаются наиболее надежным инструментом для достоверной идентификации соединений различных классов. Работы по созданию таких структур стимулируются не только широким использованием во многих областях науки и техники измерительно-вычислительных комплексов «хроматограф-спектрометр-ЭВМ», доступностью средств ведения персональных баз данных, но и потребностями аналитической практики. Сопоставление зарегистрированного пользователем ИК спектра поглощения исследуемой пробы после ее хроматографического разделения на индивидуальные компоненты с эталонными ИК спектрами стало распространенным приемом установления состава и строения вещества. Информативность И К спектра настолько высока, что при полном совпадении спектра индивидуального соединения с одним из эталонных спектров можно с уве-
ренностью утверждать, что соединение идентифицировано. Именно это обстоятельство и привело к созданию больших коллекций ИК спектральных данных. Разнообразные коллекции спектральных данных (атласы спектров, картотеки, каталоги на микрофишах и др.) в сочетании с известными спектроструктурными корреляциями и в «докомпьютерный» период оказывали помощь химикам и спектроскопистам в интерпретации спектров [3—5]. Эти коллекции и сегодня продолжают пополняться спектральными данными по вновь появившимся соединениям [6].
Внедрение вычислительной техники в аналитическую химию позволило оптимально использовать спектральные данные: хранить их на электронных носителях и осуществлять автоматизированную обработку данных. Современные базы данных по масс- и ИК-спектрометрии наряду с обширным массивом спектральных данных содержат информацию о структурных формулах индивидуальных соединений и ряд других сведений, относящихся к соединению. Наличие в базах данных информации о структурной формуле соединения и его регистрационного номера не только обеспечивает оперативное предоставление эксперту-аналитику необходимой справочной информации, но и дает возможность проверки эффективности самих поисковых алгоритмов, новых теоретических описаний структур и изучения взаимосвязи свойств и строения молекул.
Поддержка, пополнение существующих баз данных и расширение доступа к ним, несомненно, остаются актуальной задачей, но ее решение затрудняют определенные сложности [7]: большая себестоимость и трудоемкость работы по пополнению баз данных и сложность хранения и обработки информации из-за ее большого объема.
Таким образом, создание крупных специализированных баз по ИК-спектрометрии и их расширение — чрезвычайно ресурсоемкая задача, связанная с необходимостью синтеза каждого вещества, спектральные характеристики которого предполагается включить в базу данных [8]. В случае высокотоксичных соединений эффективность такого подхода представляется проблематичной. В частности, ряд 0-алкил-(<С10, включая циклоалкил)алкил(Ме,Е1, я-Рг или изо-Рт)-фторфосфонатов входит в ограничительный Список 1 Конвенции о запрещении химического оружия и включает 24956 наименований потенциально опасных соединений. На сегодняшний день зарегистрированы и включены в базы данных ИК спектры конденсированной и паровой фаз лишь около ста соединений из этого списка, так что требуются новые подходы к формированию спектральных библиотек.
Фрагментарные неэмпирические к ва н то во химические вычисления ИК спектров О-алкил-алкилфторфосфонатов
Предсказание спектра соединения — одна из самых сложных задач молекулярной спектроскопии. Это вызвано тем, что рассчитать ИК спектр — значит воспользоваться моделью молекулы и определить все уровни колебательной энергии для соответствующей квантовой системы и вероятности переходов между уровнями. Это эквивалентно решению уравнения Шрёдингера для данной молекулярной системы. Не-
возможность его точного решения заставляет прибегать к последующим приближениям. Расчет осложнен тем обстоятельством, что в подавляющем числе случаев неизвестны потенциальные и электрооптические функции основных структурных групп, входящих в молекулу, и, кроме того, ограничена возможность их распространения на весь ряд соединений с использованием традиционных подходов.
Нами предложен метод расчета колебательных ИК спектров паровой фазы ряда О-алкил-алкилфтор-фосфонатов, основанный на фрагментарном способе нахождения потенциальной и электрооптической функций молекулы из функций более простых молекул [9, 10]. Главным достоинством метода является малое время предсказания ИК спектра. Применительно к О-алкил-алкилфторфосфонатам этот метод представляется наиболее приемлемым, так как в данном случае молекула состоит из двух больших фрагментов (О-алкила и алкилфторфосфоната), слабо влияющих друг на друга. Подробно предложенный метод расчета описан в статье, опубликованной ранее [11].
Рассчитанные по данному методу значения интегральной интенсивности поглощения О-алкильного и алкилфторфосфонатного фрагментов для ряда О-ал-кил-алкилфторфосфонатов в области 650—3100 см-1 представлены в табл. 1. На основе этих данных были найдены эмпирические потенциальные и электрооптические функции алкилфторфосфонатных фрагментов (метилфторфосфонат, этилфторфосфонат, изопро-пилфторфосфонат и пропилфторфосфонат), а также О-алкильных фрагментов (О-метил, О-этил, О-изо-пропил, О-пропил, О-изобутил, О-бутил и О-цик-логексил). Полученные эмпирические потенциальные и электрооптические функции этих фрагментов, без какой-либо дополнительной корректировки, обеспечивают хорошее соответствие рассчитанных и экспериментальных ИК спектров молекул О-алкил-алкилфторфосфонатов. В области 800—4000 см-1 среднее расхождение между рассчитанными и экспериментальными частотами полос поглощения составляет 5 см-1, а среднее расхождение между рассчитанными и экспериментальными интенсивностями полос поглощения — 5%. Таким образом, рассчитанные И К спектры в этой области могут быть использованы для идентификации молекул.
Один из вариантов последовательности операций по идентификации О-алкил-алкилфторфосфонатов может быть следующим.
1. Проводится сравнение экспериментального ИК спектра изучаемого соединения с ИК спектрами, имеющимися в базе данных [12]. Если соединение не идентифицировано, то переходят к следующим шагам алгоритма.
2. Экспериментальный ИК спектр в области 600— 1350 см-1 сравнивается с ИК спектрами молекул О-алкил-алкилфторфосфонатов среднего размера, например О-пентил-метилфторфосфоната, О-пентил-этилфторфосфоната, О-пентил-изопропилфторфосфо-ната и О-пентил-пропилфторфосфоната. Сопоставление ИК спектров в этой области позволяет установить, входит ли изучаемое соединение в ряд О-алкил-метилфторфосфонатов, О-алкил-этилфторфосфонатов, О-алкил-изопропилфторфосфонатов или О-алкил-пропилфторфосфонатов.
Таблица 1
Рассчитанная интегральная интенсивность полос поглощения О-алкильного и алкилфторфосфонатного фрагментов
в ряду О-алкил-алкилфторфосфонатов
Молекула Фрагмент
650-800 800-900
Спектральный диапазон, см 1 900-1000 1000-1100 1100-1250 1250-1350 1350-1500 2800-3100
Интегральная интенсивность поглощения в 10 8 см2/(моль • с)
о 1 -р 1 P 9,9 103,5 85,0 400,1 0,0 140,4 3,3 0,9
A 0,0 0,0 0,0 0,0 10,2 0,0 3,0 21,6
o3i-pl P 25,3 72,1 37,0 599,2 0,0 151,2 5,9 0,8
A 0,0 0,5 19,8 7,3 12,9 0,4 15,2 64,2
o3n-pl P 24,6 94,0 57,9 452,8 0,0 150,4 3,1 0,9
A 0,3 1,2 0,0 2,5 0,0 0,1 17,8 127,0
обс-pl P 39,2 78,1 87,7 599,6 0,0 138,5 3,1 0,8
A 0,4 12,2 3,3 15,1 35,5 20,5 22,1 188,4
ol-p2 P 12,1 200,0 1,3 514,6 7,4 130,0 5,1 22,0
A 0,0 0,0 0,0 0,0 0,4 0,0 3,0 22,0
оЗп-р2 P 28,3 163,4 5,1 524,9 1,2 135,4 5,1 22,0
A 0,4 0,0 0,0 2,9 0,0 6,8 17,2 128,3
о4п-р2 P 26,8 144,1 4,9 527,6 1,2 130,6 5,4 22,0
A 0,6 3,8 11,8 0,0 11,3 4,2 15,4 147,6
обс-р2 P 45,9 153,7 8,1 677,2 1,3 127,6 3,7 22,3
A 0,6 36,5 5,3 6,3 34,1 22,0 23,9 187,9
о 1 -p3i P 16,4 177,9 2,0 356,8 5,6 110,3 12,6 43,1
A 0,0 0,0 0,0 0,0 0,4 0,0 6,1 21,6
o4i-p3i P 37,6 125,5 2,1 521,7 0,9 120,4 13,3 42,8
A 4,6 7,2 18,1 12,6 0,3 7,5 19,4 104,3
o4n-p3i P 32,8 126,0 2,0 439,5 1,3 117,5 13,7 42,8
A 1,0 2,1 9,5 0,0 13,9 2,8 16,4 153,0
o6c-p3i P 59,2 152,8 1,9 579,7 27,1 107,8 9,7 42,8
A 1,0 17,9 6,5 11,5 13,1 31,8 29,9 189,3
ol-p3n P 11,0 137,3 0,0 374,0 19,5 99,3 8,6 45,4
A 0,0 0,0 0,0 0,0 0,4 0,0 3,0 11,0
o3i-p3n P 24,6 84,8 23,4 603,9 18,9 114,0 8,6 45,5
A 0,0 0,3 3,7 5,7 10,6 2,1 19,8 65,3
o4i-p3n P 18,8 91,9 13,4 565,0 16,5 105,4 8,5 56,2
A 3,2 13,3 21,9 9,0 0,2 7,0 19,2 98,1
o4n-p3n P 16,1 86,4 14,0 486,3 13,2 101,6 8,5 45,6
A 0,9 11,2 8,6 0,0 10,6 4,4 16,2 156,7
Принятые обозначения:
о1 — О-метил, о2 — О-этил, о31 — О-изопропил, оЗп — О-пропил, о41 — О-изобутил, о4п — О-бутил, обе — О-циклогексил, р1 — метилфторфосфонат, р2 — этилфторфосфонат, р31 — изопропилфторфосфонат, рЗп — пропил фторфосфонат.
А — О-алкильный фрагмент, Р — алкилфторфосфонатный фрагмент.
3. Если предыдущий шаг показал, что изучаемое соединение входит в ряд О-алкил-алкилфторфос-фонатов, то по интенсивностям полос поглощения в областях 1350—1500 см-1 и 2800—3100 см-1 устанавливается предполагаемая величина О-алкильного фрагмента. Для определения интенсивностей полос поглощения в качестве внутреннего стандарта использу-
ется полоса поглощения в области 1250—1350 см соответствующей валентным колебаниям связи Р=0.
4. Путем сравнения ИК спектров изучаемого соединения с суммой ИК спектров спиртов, имеющихся в базе данных, и соответствующего О-пентил-алкилфторфосфоната устанавливается вероятное
строение О-алкильного фрагмента в О-алкил-алкилфторфосфонате.
Алгоритмы идентификации и создания банка данных расчетных ИК спектров О-алкил-алкилфторфосфонатов
В аналитической спектрометрии наиболее часто осуществляется автоматизированная интерпретация экспериментальных спектров с использованием информационно-поисковой системы [13]. Информационно-поисковая система по заложенным в нее алгоритмам вычисляет степень совпадения оцениваемого спектра со спектрами, содержащимися в банке данных (библиотеке). Для компьютерной идентификации О-алкил-алкилфторфосфонатов в качестве банка данных предлагается использовать ИК спектры, рассчитанные по указанному выше методу [11]. Алгоритм идентификации и создания банка данных ИК спектров можно представить в виде блок-схемы, показанной на рис. 1.
Источником исходных данных для постановки задачи идентификации высокотоксичных веществ, выбора начальных условий и учета ограничений по перечню классов и числу контролируемых соединений является ограничительный Список (приложение к Конвенции), в котором содержится описание как классов, так и индивидуальных токсичных соединений. На основе составленного описания токсичных соединений несложно сформировать полный перечень всех возможных структур, подлежащих идентификации. Существует серия алгоритмов и соответствующих программных продуктов, так называемых генераторов химических структурных формул, позволяющих выде-
Рис. 1. Блок-схема алгоритма идентификации использованием банка данных расчетных ИК спектров
соединении
лять структуры по заданным априорно ограничениям [14, 15]. Для всех возможных структур из сформированного перечня рассчитываются ИК спектры и из них создается банк спектральных данных. При интерпретации экспериментального спектра идентифицируемого соединения инструментом для сравнения экспериментального и библиотечных спектров может служить любая доступная для пользователя информационно-поисковая система.
Целью нашего эксперимента являлось, с одной стороны, оценка возможности применения массива расчетных ИК спектров в качестве банка данных для информационно-поисковых систем, а с другой — невизуальная (машинная) оценка схожести расчетных и экспериментальных спектров.
В качестве информационно-поисковой системы использовался программный пакет GRAMS/386 V.2.00F [16]. Эта программа позволяет производить сравнительную оценку двух спектров как по наличию определенных спектральных полос в режиме прямого и обратного поиска, так и поточечное сравнение двух спектральных кривых с использованием одной из математических характеристик, позволяющих выявить близость двух точек спектральной кривой в двумерном пространстве признаков. Возможно также смешанное использование двух подходов к сравнению спектров (рис. 2).
В нашем эксперименте информационно-поисковой системе предоставлялись экспериментальные ИК спектры О-алкил-алкилфторфосфонатов. Банком данных информационно-поисковой системы служила библиотека рассчитанных ИК спектров. Успешным результатом идентификации считался тот, когда система правильно распознавала соединение, т.е. ставила в соответствие его экспериментальному И К спектру расчетный библиотечный спектр, отвечающий этому же соединению, с лучшим качеством совпадения. При этом качество совпадения оценивалось суммой квадратов отклонений точек экспериментальной и расчетной спектральных кривых. Пример результата интерпретации ИК спектра О-изопропил-метил-фторфосфоната показан на рис. 3.
Результаты идентификации по 22 соединениям представлены в табл. 2. Из таблицы видно, что использование библиотеки расчетных спектров позволяет достоверно идентифицировать практически все соединения. Количество идентифицированных и неидентифицирован-ных соединений зависит от используемого алгоритма поиска. Судя по результатам идентификации, наиболее предпочтительным выглядит алгоритм поточечного сравнения спектральных кривых, осуществляемый по принципу поиска минимального значения функции абсолютного расстояния между точками (Absolute Value). Процент нераспознанных соединений, рассчитанный относительно суммы результатов, полученных по всем алгоритмам библиотечного поиска, составляет в среднем 13%. Оказалось, что сложнее всего информационно-поисковой системе интерпретировать спектры О-метил-этилфторфосфоната, О-бутил-этилфторфосфоната, О-бутил-изопро-пилфторфосфоната.
GRAMS Library Search
X]
Use Search Limits Baseline Correct Unknown W lext Info Search P
попиковое сравнение ИК спектров
^Peak Searcj^^None С Forward С- Reverse ectral Search^ »Euclidian Distance
поточечное сравнение ИК спектров
Custom АВ Search Max Hjts Save IDS File
Euclidian Distance
Absolute Value 1st Deriv Abs Value Least Squares 1st Deriv Least Squares
Begin Search | Cancel |
Select Library
Configure Search Set Search Limits
Рис. 2. Диалоговое окно конфигурации библиотечного поиска программного пакета GRAMS/386 V.2.00F
File Edit View Peaks Report Arithmetic Options Help
[sl] |¡| i fz~| jj j ii [фТТТ^МГнТТ] * | * |~*T*1
C:\WORK\IR\PAVL\PAVLUC~1\SPECTRA\IR EX\P1-03I.SPC
Hit #1 O-iso-Propyl melhylphosphonofluorldate (P)
Library Hit Quality Number SPC identification
PAVL.LIBJÎ2 35Е-05 1 O-lso-Propyl melhylphosphonofluorldate
PAVL.LIBSS 61Е 05 2 O-iso-Propyl ethylphosphonotluoridate
PAVL.LIBJM 9 ЕЗЕ-05 3 O-iso-Propyl propylphosphonofluoridate
PAVL.LIBJM 4 Б9Е-05 4 O-isD-Propyl isopropylphosphonotluorldate
PAVL.LIBSB .DDI 09 5 O-c-Hexyl methyl phosphonofluoridate
PAVL.LIBJM г .00134 G O-c-Hexyl ethylphosphonafluoridate
PAVL.LIBJM 7 .00143 7 O-c-Hexyl Isopropylphosphonofluoridate
PAVL.LIBJM 0 .00217 0 O-lso-Buthyl ethylphosphonotluoridate
PAVL.LIBJM5 .00224 9 O-iso-Buthyl isopropylphosphonofluoridate
PAVL.LIBJÏ21 .00228 10 O-iso-Buthyl propylphosphonofluoridate
PAVL.LIBJM 1 .00230 11 O-Buthyl ethylphosphonotluoridate
р2=Мепи П Нгшг Р4=У1оу* И АМ Еи |п1о V! ^иЫг Ш /оот Р9=6о1о ир/Цп Шг Еэг^ЕхИ
Рис. 3. Пример результата интерпретации экспериментального ИК спектра О-изопропил-метилфторфосфоната с использованием библиотеки расчетных спектров в программном пакете вНАМ8/386 \ .2.00Р.
А — качество совпадения экспериментального и расчетного И К спектров, Б — результат интерпретации экспериментального ИК спектра
Таблица 2
Результаты идентификации О-алкил-алкилфторфосфонатов по экспериментальным спектрам с использованием библиотеки
расчетных спектров
Соединение NONE Euclidian Distance Absolute Value 1st Deriv Abs Value Least Squares 1st Deriv Least Squares
F R N F R N F R N F R N F R N F R
О- Метил-метилфторфосфонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О-Изопропил-метилфтор-фосфонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О-Пропил-метилфторфосфонат - - да да да да да да да да да да да да да да да
О- Изобутил - метилфторфос-фонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О- Бутил-метил фторфосфонат да да - - - да да да да да да да да да да да да
О-Циклогексил-метилфторфос-фонат — — да да да да да да да да да да да да да да да
О- Метил-этилфторфосфонат да да - - - да да да да да да
О-Изопропил-этилфторфос-фонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О-Пропил-этилфторфосфонат - - да да да да да да да да да да да да да да да
О- Изобутил-этилфторфосфонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О- Бутил-этил фторфосфонат да да - - - да да да да да да
О-Циклогексил-этилфторфос-фонат да да — — — да да да да да да да да да да да да
О-Метил-изопропил фторфосфонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О-Изопропил-изопропил фторфосфонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О-Изобутил-изопропил фторфосфонат да да да да да да да да да да да
О-Бутил-изопропилфторфос-фонат да да — — — да да да да да да
О- Циклогексил-изопропил-фторфосфонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О-Метил-пропилфторфосфонат да да да — — да да да да да да да да да да да да
О-Изопропил-пропилфторфос-фонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О-Пропил-пропилфторфос-фонат — — да да да да да да да да да да да да да да да
О-Изобутил-пропил фторфосфонат да да да да да да да да да да да да да да да да да
О-Бутил-пропил фторфосфонат да да - - - да да да да да да да да да да да да
Условные обозначения:
NONE — алгоритм поточечного сравнения спектральных кривых отключен. Алгоритмы поточечного сравнения спектральных кривых по принципу:
Euclidian Distance — поиск минимального значения функции эвклидова расстояния между точками; Absolute Value — поиск минимального значения функции абсолютного расстояния между точками;
1st Deriv Abs Value — поиск минимального значения первой производной от функции абсолютного расстояния между точками;
Least Squares — поиск минимального значения функции наименьших квадратов расстояния между точками; 1st Deriv Least Squares — поиск минимального значения первой производной от функции наименьших квадратов расстояния между точками.
Алгоритмы попикового сравнения спектральных кривых:
N — алгоритм отключен; F — прямой алгоритм; R — обратный алгоритм.
да — экспериментальный спектр распознан по библиотеке расчетных спектров.
«—» —экспериментальный спектр не распознан по библиотеке расчетных спектров.
Прежде всего это связано с завышением относительной интенсивности полос поглощения в области валентных колебаний СН-связей в О-алкильном и алкилфторфосфонатном фрагментах молекулы (2700— 3100см-1) в расчетных спектрах. Кроме того, необходимо отметить несколько более низкое разрешение пиков в расчетных ИК спектрах, что связано с завышенной шириной спектральных полос, принятой при построении расчетных спектров, что также могло повлиять на общие результаты интерпретации. Эти трудности, однако, успешно преодолеваются при использовании алгоритма Absolute Value.
Заключение
Предложен подход к интерпретации экспериментальных ИК спектров высокотоксичных соединений структурного типа О-алкил-алкилфторфосфонатов, основанный на использовании библиотеки расчетных спектров в качестве банка данных информационно-поисковой системы. Данный подход обеспечивает возможность достоверного получения спектральных характеристик. Расчет спектров осуществляется путем фрагментарных вычислений неэмпирическими кван-товохимическими методами. Использование сформированных таким образом банков ИК спектров при проведении химико-аналитического контроля позволяет решить задачу достоверной идентификации токсичных соединений.
* * *
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, грант N° 04-03-08074.
ЛИТЕРАТУРА
1. Конвенция о запрещении разработки, производства, накопления и применения химического оружия и о его уничтожении. GE.92-619266, Париж, 1993 г.
2. Франке 3. Химия отравляющих веществ. Том 1. М.: Химия, 1973, 437 с.
3. Guelachvili G., Rao K.N. Handbook of Infrared Standards. London: Academic Press Inc., 1986, 852 p.
4. Dolphin D., Wich A. Tabulation of Infrared Spectral Data. New-York:Wiley & Sons, 1977, 549 p.
5. Socrates G. Infrared Characteristic Group Frequencies. Tables and Charts. New-York: Wiley & Sons. 1994, 59 p.
6. Вершинин В. И., Дерендяев Б. Г., Лебедев К. С. Компьютерная идентификация органических соединений. М.: Наука, 2002.
7. Heller S.R. Chem. Int., 1985, v. 13, № 6, p. 224-231.
8. Эляшберг M.E. Успехи химии, 1999, т. 69, № 7, с. 579—604.
9. Грибов Л.А., Дементьев В.А. Методы и алгоритмы вычислений в теории колебательных спектров молекул. М.: Наука, 1981, 356 с.
10. Грибов Л.А., Дементьев В.А., Тодоровский А.Т. Интерпретированные колебательные спектры алканов, алкенов и производных бензола. М.: Наука, 1986, 496 с.
11. Мясоедов Б.Ф., Грибов Л.А., Павлючко А.И., Рыбальченко И.В. и др. Фрагментарные методы расчета И К спектров фосфо-рорганических соединений. Ж. структурной химии, (в печати).
12. OPCW Central Analytical Database, PDF-OCAD v. 8, e-OCAD v. 6, Technical Secretariat of the Organisation for the Prohibition of Chemical Weapons, December 2004.
13. Recommended operating procedures for sampling and analysis in the verification of chemical disarmament. 1994 Edition. Ed. Marjatta Rautio. ISBN 951-724-008-2 Helsinki, 1994.
14. Benecke C., Grund R., Kerber A., Laue R., Wieland T. J. Chem. Inf. Comput. Sci., 1995, v. 72, p. 404.
15. Molodtsov S.G. Commun. Math. Chem. (MATCH), 1998, v. 37, p. 157.
16. Grams 386. Operation Manual. Hewlett Packard. 1994, 365 p.
