近年来,随着我国生物医药产业的发展以及人民对用药健康的重视程度越来越高,大众对于药物产品质量的要求越来越高。目前,我国的血液制品存在血浆综合利用度不高,血液制品产品的生产质量监控手段落后等问题,这些都限制了血液制品的产品质量升级。因此,发展以过程分析技术(process analytical technology,PAT)为主要质量监控手段从而提升产品质量的智能化生产线成为目前制药行业的研究热点。近红外光谱分析技术(near infrared spectroscopy,NIRS)作为一种PAT在血液制品的质量分析中已经有应用报道。但是,针对其模型的建模策略,过程分析的稳定光谱获取预处理系统设计以及血浆醇沉在线分析控制的研究尚未见报道。因此,本论文针对上述问题开展了以下研究:(1)基于实验设计(design of experiment,DoE)的定向结合随机的新型建模策略优化研究。方法:该部分考虑了四个常用和重要的预处理步骤:基线校正、散射校正、平滑校正和标准化。利用之前实验室醇沉小试数据,通过DoE结合Bootstrap方法以及析因分析,选择出最佳的预处理策略后,比较变量选择方法VIP、CARS、UVE和CC对血液制品模型的影响。结果:揭示了血液制品药物这种复杂体系下NIRS建模的一般规律,提高模型质量并改善模型评价参数的有效性,推动血液制品类药物生产过程的智能化的进展。(2)次抛型液体反应终点智能判断系统的研究。方法:搭建一种高效型在线过滤稳压稳流除气泡的次抛型光谱预处理采样设备以及近红外在线监测判断系统。以醇沉血浆样品溶液为实验材料考察了不同材质不同孔径的次抛型滤芯的影响,以不同浓度的乙醇溶液为实验材料考察该系统的可行性和可靠性。结果:本章搭建的次抛型醇沉过程终点智能判断系统,消除了气泡的影响使测量过程更加稳定,模型的外部验证和次抛型醇沉过程终点智能判断系统的验证表明光谱质量好,模型预测精确,过程监测准确,证明了该装置的可靠性和可行性。(3)血浆醇沉过程的在线检测研究:方法:本部分将基于DoE的定向结合随机的建模策略与次抛型醇沉反应智能判断系统结合起来应用于血浆实际醇沉过程中终点的判断和乙醇、白蛋白和球蛋白的含量测定。结果:乙醇模型的Rp=0.9796 g·L-1,RMSEP=1.79 g·L-1,RPD=4.95。白蛋白模型的 RMSEC、RMSECV、RMSEP、Rc、Rcv、Rp值分别是 1.4677 g·L-1、2.0172 g·L-1、2.1385 g·L-1、0.8708、0.7372、0.9133。球蛋白模型的RMSEC、RMSECV、RMSEP、Rc、Rcv、Rp值分别是0.8656 g·L-1、1.3786 g·L-1、0.8534 g·L-1、0.9751、0.9355、0.9835。最终实现了利用简单体系预测复杂体系中乙醇含量进而进行终点判断,以及醇沉过程中白蛋白和球蛋白含量的预测。