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近紅外光譜法在中藥分析中的若干關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-12-14 15:03

  本文關(guān)鍵詞:近紅外光譜法在中藥分析中的若干關(guān)鍵技術(shù)研究


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【摘要】:近紅外光譜法憑借其快速、無(wú)損、高在線應(yīng)用潛力等特點(diǎn),越來(lái)越受到中藥制藥行業(yè)的青睞,通過(guò)與化學(xué)計(jì)量學(xué)的結(jié)合,研究者可以從近紅外光譜提取出豐富的樣品信息,用于中藥材或者過(guò)程樣品的快速定性、定量分析。但是近紅外光譜技術(shù)在使用過(guò)程中,也存在著許多待解決的問(wèn)題,比如模型穩(wěn)健性差、模型精度低、在線應(yīng)用實(shí)踐不足等。本文對(duì)以上問(wèn)題分別進(jìn)行了探索和研究,選擇特定的實(shí)驗(yàn)對(duì)象提出了具有可行性的方案。(1)近紅外模型維護(hù)方法研究。以白芍藥材為研究對(duì)象,探索了白芍近紅外模型在失去定量準(zhǔn)確性之后的維護(hù)方法。實(shí)驗(yàn)選取2014年建立的白芍近紅外PLSR模型,用于預(yù)測(cè)新獲取的樣品。結(jié)果顯示,預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度差,以RSEP為參數(shù),與原模型相比差距較大。研究以HCA-RA和SSC兩種模型維護(hù)方法分別進(jìn)行嘗試。HCA-RA法通過(guò)整合新舊兩批藥材數(shù)據(jù)進(jìn)行HCA聚類(lèi)分析,重新構(gòu)建校正集;SSC法通過(guò)計(jì)算新舊兩批藥材平均光譜的殘差作為校正值,用于調(diào)整新獲取的白芍藥材光譜。結(jié)果顯示,HCA-RA法能有效改善白芍PLSR模型,改善后的模型不管對(duì)原樣品還是新樣品都能準(zhǔn)確預(yù)測(cè);SSC法對(duì)模型改善效果不明顯,不適用于白芍近紅外PLSR模型的維護(hù)。(2)近紅外光譜-紫外光譜融合研究。以穿心蓮提取液的濃縮過(guò)程為研究對(duì)象,探索了通過(guò)光譜融合方法提升模型精度的可行性。實(shí)驗(yàn)搭建了濃縮過(guò)程的在線光譜采集裝置,通過(guò)近紅外光譜儀與在線紫外光譜的串聯(lián),同時(shí)采集每個(gè)收集到的樣品溶液的紫外和近紅外光譜。分別建立了近紅外光譜、紫外光譜以及兩者融合光譜的定量模型,建模指標(biāo)為穿心蓮內(nèi)酯和脫水穿心蓮內(nèi)酯兩個(gè)成分。通過(guò)對(duì)兩個(gè)驗(yàn)證批次樣品的預(yù)測(cè),結(jié)果顯示在線紫外定量模型優(yōu)于近紅外模型,使用融合光譜所建的模型最佳,其校正集的擬合相關(guān)系數(shù)R最高,且對(duì)驗(yàn)證集的相對(duì)預(yù)測(cè)偏差RSEP值最低。(3)近紅外在線檢測(cè)-控制系統(tǒng)構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)在生產(chǎn)車(chē)間的濃縮罐實(shí)施,在濃縮罐的循環(huán)管路上搭建近紅外檢測(cè)管路,管路上的近紅外流通池通過(guò)遠(yuǎn)程光纖與分析室的近紅外工作站進(jìn)行連接,近紅外工作站又通過(guò)OPC通訊協(xié)議與車(chē)間控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)信號(hào)相互傳輸,從而搭建了一套近紅外在線檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化連續(xù)、實(shí)時(shí)檢測(cè),并在控制系統(tǒng)界面具有可視化信息顯示。該系統(tǒng)以感冒靈濃縮過(guò)程為例進(jìn)行試驗(yàn),通過(guò)多批次的生產(chǎn)與采樣,建立了該過(guò)程中綠原酸、蒙花苷、固含量、相對(duì)密度4個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的定量模型。應(yīng)用所建立的模型預(yù)測(cè)實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程,切實(shí)可行,生產(chǎn)過(guò)程中的多指標(biāo)含量實(shí)時(shí)的以趨勢(shì)圖的形式顯示于車(chē)間控制界面,預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)含量進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果顯示預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度良好,該定量模型結(jié)合近紅外在線檢測(cè)系統(tǒng)能順利應(yīng)用于生產(chǎn)之中。
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類(lèi)號(hào)】:R284.1;O657.33

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本文編號(hào):1288320

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