从卢瑟福α粒子散射实验谈化学模型化推理方法，本文主要内容关键词为：卢瑟福论文,粒子论文,模型论文,化学论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
在人类对原子结构的认识过程中，卢瑟福通过α粒子散射实验提出的“行星式”原子结构模型只是人类对原子结构认识漫长历史中的一个阶段。虽然很快就被证明与经典电磁理论、原子稳定性及线状光谱相矛盾，但其中所蕴涵的模型化推理的科学方法依然值得我们学习。本文结合卢瑟福α粒子散射实验来说明模型化推理的一般过程。
18世纪末，由于天平的使用，化学学科从对物质变化简单的定性研究进入定量研究阶段，人类对原子结构的认识也相应地由臆测发展到科学。在对大量的实验现象进行分析、归纳的基础上，人们总结出一些经验规律，包括质量守恒定律、定比及倍比定律。为了解释这些规律，道尔顿提出了他的原子论，在他的原子论中，原子模型是坚实的、不可再分的实心球。而在1897年当汤姆逊发现了电子后，原子的模型就被抽象为“枣糕模型”，原子被看做一个平均分布着正电荷的粒子，其中镶嵌着许多电子，中和了正电荷，从而形成了中性原子。卢瑟福α粒子的散射实验正是在汤姆逊原子模型的指导下进行的。卢瑟福认为：如果原子的真实结构果真如汤姆逊的原子模型所表示的话，那么α粒子穿过原子时的路径多半将是一条直线，因为和电子相比，α粒子的质量很大，它们将不会因为与电子的碰撞而产生较大的偏转，同时，在原子中，正电荷具有分散分布的性质，所以它们对α粒子的影响也很微弱。但当卢瑟福用α粒子来轰击薄金属箔时，发现有少数粒子出现大角度的散射，有的甚至完全折回去了。于是在α粒子的散射实验的基础上，卢瑟福提出了自己的“行星式”原子结构模型。
学者萨普斯（Suppes）在他的文章《数据模型》中，介绍了将原始数据与理论联系起来的模型层次的观念，如图1所示。
在这个模型层次的观念中，原始数据处在最底层，而理论原理在最高层，在两者之间的是作为中介的模型，从下到上又分为数据模型、实验模型和理论模型三种形态。而理论解释的不是数据而是现象，用来验证理论的也不是数据而是现象，所以我们认为在原始数据的下层还应加上现象这个最原始的层次。于是模型的层次就可以用图2来表示。
在科学发现过程中，人们总是先从对各种各样的现象的观察开始。在观察过程中积累了许多的数据，我们称之为原始数据。对这些原始数据的分析整理，发现数据之间的规律，抽象出相应的数据模型。在此基础上展开抽象思维，构建一个能够解释这一数据规律的理论模型，然后在其指导下，设计相应的实验模型，通过实施实验来验证数据模型与理论模型的符合程度，如果两者符合程度很差，则修改理论模型，重新设计实验模型来验证，如果两者符合得很好，那么，理论模型就上升成为相应的理论原理。这样在完成模型化推理的过程中，实现了从感性到理性的认识飞跃。
其中的数据模型与原始数据不同，原始数据是我们从实验或自然界中观察、收集的一系列数据。原始数据可能是杂乱、无规律的。而数据模型则必须是由满足实验模型中陈述的约束条件的一些数据组成。数据模型的构建可以通过两种方式来完成：一是通过对数据的错误分析或数据的简化来完成；二是通过设计实验来完成。而设计实验，就是要构建一个实验模型。构建实验模型的目的主要是预知，即指定我们要寻找的数据种类，同时，指定连接实验数据和理论模型问题的分析技术。因此一个好的实验模型能够：1.指定标本的大小和收集标本所依据的程序；2.给出错误简化和数据分析的可接受的方法，说明哪些数据可以舍弃或用平均数消除失常，即指定清理数据的程序。
下面我们结合卢瑟福α粒子散射实验来说明模型化推理的过程。在理论模型——汤姆逊原子结构模型的指导下，卢瑟福构建自己的实验模型——“α粒子穿过原子时的路径多半将是一条直线”，在这个实验模型中，它的目的是要寻找“路径是直线”的这一类数据，而收集数据所依据的程序是“α粒子穿过原子”，在数据的可接受性上，由于可能受到电子或正电荷的影响，所以，允许有较小角度偏转的数据。如果实验能够得到“α粒子穿过原子时的路径多半是一条直线”，那么说明汤姆逊的原子结构模型是正确的，否则就得作出必要的修改。
而在实验中，得到的原始数据是“少数粒子出现大角度的散射，有的甚至完全折回去了”，这与按照汤姆逊的原子模型所设计的实验应该收集到的数据模型——“路径多半将是一条直线”正好相反，同时也超出了数据的可接受性范围——“少数粒子出现大角度的散射，有的甚至完全折回去了”，这些数据不能用简单的错误简化来消除或随意舍弃，而只能是实验指导理论的错误。因此，只能通过修改理论模型来解释。于是卢瑟福提出自己的“行星式”原子结构模型来解释α粒子散射实验的现象。
我们说化学是一门以实验为基础的科学，但并不等于说化学只是一些实验现象的描述或实验数据的堆积。“以实验为基础”，是说明化学学科的研究方法主要是由实验来完成，但这并不排除思维方法的作用。从实验中所得到的感性材料（包括现象及数据）必须通过科学的思维操作，才能上升到对事物本质的理性认识高度。而在这些思维操作中最重要的一种方法就是模型化推理。因此，在教学中不仅要教给学生相应的科学知识，更要注意教会学生思维，教给他们学习知识的方法。
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