【摘 要】
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目的:采用在线近红外分析技术,研究中试规模金银花药材提取过程,实现中药提取过程的在线分析.方法:以清开灵注射液中间体银花提取环节为研究对象,采用在线近红外光谱仪(XDSProcessAnalyzer,Foss)采集金银花提取过程的近红外光谱数据(800~2200nm),以HPLC法测定值为参考值,采用偏最小二乘算法建立绿原酸的定量校正模型.建模过程对近红外光谱数据进行了消除噪音、归一化等预处理,并
【机 构】
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北京中医药大学 中药学院;国家中医药管理局 中药信息工程重点研究室
【出 处】
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中华中医药学会中药分析分会第五届学术交流会
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目的:采用在线近红外分析技术,研究中试规模金银花药材提取过程,实现中药提取过程的在线分析.方法:以清开灵注射液中间体银花提取环节为研究对象,采用在线近红外光谱仪(XDSProcessAnalyzer,Foss)采集金银花提取过程的近红外光谱数据(800~2200nm),以HPLC法测定值为参考值,采用偏最小二乘算法建立绿原酸的定量校正模型.建模过程对近红外光谱数据进行了消除噪音、归一化等预处理,并以模型评价参数R2、SEP、SECV、SEC评价所建模型的预测能力.结果:对波长范围为800~2200nm的原始光谱,建立同一生产批次下的偏最小二乘模型,以该批次中70％样本作为校正集,30％作为验证集,模型预测参数可达(R2cal=0.9970,SECV=0.0417,SEP=0.0409,R2val=0.9898),结果良好.为剔除组合频区饱和吸收对模型稳定性的影响,以800~1900nm建立不同生产批次间定量预测模型达到理想预测结果(R2cal=0.9950,SECV=0.0360,SEP=0.0358,R2val=0.9942),结果良好.由批次内及批次间的模型参数可知,所建模型较为稳健,在线动态采集近红外光谱过程中受环境影响较小,该在线检测技术及所构建偏最小二乘模型可靠性较高.结论:本研究运用在线近红外分析技术,建立中药提取过程在线质量评价方法,所建近红外预测模型结果良好,满足金银花药材水提过程在线质量检测的要求.
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