近红外光谱（NIR）检测控制药性成分的实验研究-护理自考毕业论文范文
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现生产过程的在线实时质量监控是保证中药质量稳定、均一的关键，也是实现中药生产现代化的技术瓶颈。近红外光谱（NIR）是近年来迅速发展的一种快速分析技术，它是被测样品的物质组成与结构信息的间接体现。样品NIR光谱的获取操作简便且成本低，无须复杂的样品前处理，符合在线检测的要求。随着化学计量学和计算机技术的发展，NIR技术在农业和石油工业领域得到了广泛应用［1，2］ 。
2002年，美国FDA把该项技术作为一种标准的检测方法，2005版《中国药典》已将“近红外分光光度法指导原则”列入目录［3］ 。近年来，NIR技术在中药行业特别是中药生产过程的在线检测逐渐成为研究热点，有学者应用其检测丹参水提过程丹参酮和丹酚酸B的含量［4］ ，也有对栀子药材提取和三七总皂苷模拟物系进行实时定量分析［5，6］ ，最近还有应用NIR技术对黄连和枳壳提取物的纯化过程进行快速分析的报道［7，8］ ，但这些仅局限于实验室规模的模拟生产研究，基于生产规模的中药纯化过程的近红外在线检测技术的研究还未见报道。
近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，美国材料检测学会将近红外光谱区的范围定义为780～2 526 nm（12 820～3 959 cm-1）［9］ ，是人们最早发现的非可见光。它的光谱区与有机分子中含氢基团（OH、NH、CH）振动的合频和各级倍频的吸收区相一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息。不同基团或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别。因此近红外光谱具有丰富的样品结构和组成信息，适用于天然产物活性成分的品质检测［10］ 。由于近红外光谱吸收谱带较宽且重叠严重，必须使用化学计量学方法提取近红外光谱特征信息［11］ 。本研究以HPLC确定待测组分的含量，应用偏最小二乘法（PLS）建立组分含量与NIR光谱间关系的数学模型，实现对丹酚酸B生产过程的在线检测和质量监控
近红外光谱分析技术具有方便、省时、成本低、环境良好等优点。本研究以产业化规模的丹酚酸B纯化过程作为研究对象，采用直接在生产装置上进行在线采谱的方式，建立了丹酚酸B含量检测模型，模型的趋势预测效果良好，能够满足生产过程中在线检测和质量监控的要求。光谱的预处理方法、光谱范围及主因子数的选择对所建模型的精确度影响很大，应对各种条件进行分析对比，以选择最优的建模参数。
待测组分含量低于近红外仪器检测限、液体在管路中流动状态的稳定性，以及流动过程中气泡的存在都会干扰谱图信息的采集，影响模型的预测效果。在实际在线检测过程中应采取有效措施，减少上述情况的发生。本研究以产业化生产丹酚酸B的关键工序-纯化过程作为研究系统，以洗脱液中的主要有效成分-丹酚酸B的含量变化作为研究对象，利用NIR在线检测技术采集光谱，并结合HPLC检测技术和化学计量学的数据处理方法，建立纯化过程的丹酚酸B含量检测模型，实现生产过程的全程实时质量监控。
手术室优质护理论文 http://www.qikanba.com/
现生产过程的在线实时质量监控是保证中药质量稳定、均一的关键，也是实现中药生产现代化的技术瓶颈。近红外光谱（NIR）是近年来迅速发展的一种快速分析技术，它是被测样品的物质组成与结构信息的间接体现。样品NIR光谱的获取操作简便且成本低，无须复杂的样品前处理，符合在线检测的要求。随着化学计量学和计算机技术的发展，NIR技术在农业和石油工业领域得到了广泛应用［1，2］ 。
2002年，美国FDA把该项技术作为一种标准的检测方法，2005版《中国药典》已将“近红外分光光度法指导原则”列入目录［3］ 。近年来，NIR技术在中药行业特别是中药生产过程的在线检测逐渐成为研究热点，有学者应用其检测丹参水提过程丹参酮和丹酚酸B的含量［4］ ，也有对栀子药材提取和三七总皂苷模拟物系进行实时定量分析［5，6］ ，最近还有应用NIR技术对黄连和枳壳提取物的纯化过程进行快速分析的报道［7，8］ ，但这些仅局限于实验室规模的模拟生产研究，基于生产规模的中药纯化过程的近红外在线检测技术的研究还未见报道。
近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，美国材料检测学会将近红外光谱区的范围定义为780～2 526 nm（12 820～3 959 cm-1）［9］ ，是人们最早发现的非可见光。它的光谱区与有机分子中含氢基团（OH、NH、CH）振动的合频和各级倍频的吸收区相一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息。不同基团或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别。因此近红外光谱具有丰富的样品结构和组成信息，适用于天然产物活性成分的品质检测［10］ 。由于近红外光谱吸收谱带较宽且重叠严重，必须使用化学计量学方法提取近红外光谱特征信息［11］ 。本研究以HPLC确定待测组分的含量，应用偏最小二乘法（PLS）建立组分含量与NIR光谱间关系的数学模型，实现对丹酚酸B生产过程的在线检测和质量监控
近红外光谱分析技术具有方便、省时、成本低、环境良好等优点。本研究以产业化规模的丹酚酸B纯化过程作为研究对象，采用直接在生产装置上进行在线采谱的方式，建立了丹酚酸B含量检测模型，模型的趋势预测效果良好，能够满足生产过程中在线检测和质量监控的要求。光谱的预处理方法、光谱范围及主因子数的选择对所建模型的精确度影响很大，应对各种条件进行分析对比，以选择最优的建模参数。
待测组分含量低于近红外仪器检测限、液体在管路中流动状态的稳定性，以及流动过程中气泡的存在都会干扰谱图信息的采集，影响模型的预测效果。在实际在线检测过程中应采取有效措施，减少上述情况的发生。本研究以产业化生产丹酚酸B的关键工序-纯化过程作为研究系统，以洗脱液中的主要有效成分-丹酚酸B的含量变化作为研究对象，利用NIR在线检测技术采集光谱，并结合HPLC检测技术和化学计量学的数据处理方法，建立纯化过程的丹酚酸B含量检测模型，实现生产过程的全程实时质量监控。
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