随着国际社会对药品质量的要求不断提高,过程分析技术在中国中药生产过程中的应用逐渐被人们所重视。对于中药生产而言,无论是原材料质量的改变,还是生产工艺的波动,都会引起中间产物乃至最终产品质量的不稳定。“质量不是检测出来的,而是生产出来”的,因此过程分析技术占有十分重要的作用。近红外光谱技术因其具有快速、简便、绿色的优点,已经成为过程分析技术领域发展最快的应用技术之一。本文以近红外光谱技术为研究对象,通过考察其定量性能,为中药有效成分的过程分析提供有效的依据,亦为其他产品的质量控制提供方法。主要研究内容分为以下几个部分：第一,采用近红外光谱技术建立氯化铵溶液中氯化铵含量的在线分析方法,并探讨连续性微小气泡对于检测结果的影响,指导中药活性成分的在线检测。以氯化铵水溶液为载体,采集其近红外光谱,以偏最小二乘法(PLS)建立模型,基于残差平方和剔除离群值,优化模型。结果表明近红外测量值与实际值相近,预测效果良好,所建氯化铵定量校正模型的相关系数(R2)、内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.9910和0.2932。经外部验证,模型的预测均方差(RMSEP)为0.2221。当氯化铵浓度大于1.5040mg·mL-1时,预测相对误差(RESP)控制在10.00%以内。考察了人工制造连续微小气泡对建立模型以及预测结果的影响,结果表明本实验条件下的气泡对于模型预测结果的影响不大。采用近红外光谱技术建立的在线分析模型,预测结果的相对偏差可以满足中药活性成分在线检测的要求,为近红外光谱技术应用于药物在线生产与分析提供了有效的方法和依据。第二,以氯化铵溶液为研究载体,进行不同仪器间定量性能的考察。(1)傅里叶变换型近红外光谱仪,在4000～10000cm-1波段范围内采集氯化铵水溶液的近红外吸收光谱,利用TQ8.4数据处理软件对光谱分别进行一阶导数法、二阶导数法、SG平滑、Norris平滑等进行光谱预处理预处理,采用PLS法进行定量模型的建立,利用马氏距离进行异常点的剔除,以RMSECV和相关系数R2来衡量最佳的建模参数并且利用所建立的模型对预测集样本进行预测。比较建模结果,最终选取一阶导数法加SG平滑进行光谱预处理。模型的相关系数R2为0.9994,RMSECV为0.0709。对于预测集样本的验证,NIR预测结果与实际值的相关系数为0.9900,预测结果良好,表明近红外光谱技术对单一的氯化铵样本的定量测定性能良好。(2)全息光栅型近红外光谱仪,在500-2500nm扫描近红外光谱,以氯化铵为载体考察此仪器的定量性能,利用Vision软件进行光谱的预处理。比较一阶导数法、二阶导数法、20点平滑、基线校正、多元线性分析、SG平滑等多种预处理方式及其组合,得到最佳的光谱预处理方式建立最佳模型。结果表明原始光谱就可得到较好的定量结果,通过20点平滑加基线校正可以得到最佳的模型,R2达到0.9993,RMSECV为0.1097。通过预测集的验证结果表明本仪器具有良好的定量性能,且不需要复杂的光谱预处理即可得到比较可靠的预测数据。(3)对于便携式声光可调滤光器(AOTF)近红外光谱仪,在1100-2300nm波段扫描氯化铵水溶液的近红外光谱,利用一阶导数法+SG平滑消除噪音以及基线漂移进行光谱预处理,利用残差平方和的方法剔除离群值,优化模型。得到模型的相关系数为0.9937,RMSECV为0.1303。对于预测集的验证结果,预测相关系数为0.9912,表明该仪器定量性能可靠。第三,利用近红外光谱技术进行塑化剂的快速检测,采用傅里叶变换近红外光谱仪在10000-4000cm-1波段范围进行近红外光谱的扫描,采用SG平滑进行光谱预处理,比较马氏距离剔除离群值,优化模型。对总的塑化剂和单一塑化剂分别进行定量考察,结果表明近红外光谱法可以快速准确的进行塑化剂的检测,提供了一种快速高效的检测饮料质量的方法。通过上述研究,本文对近红外光谱技术用于过程分析的适用性进行了初步探讨,以期为近红外技术在中药过程质量控制领域的应用提供参考。