一種采用近紅外光譜檢測復(fù)方丹參片水分含量的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種采用近紅外光譜檢測復(fù)方丹參片水分含量的方法，該方法包括：（1）分別測定復(fù)方丹參片樣品集中多個樣品的近紅外光譜，并采用多元散射校正法對所述近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理，選擇波數(shù)在6102.1~4597.8cm-1范圍內(nèi)的近紅外光譜數(shù)據(jù)作為復(fù)方丹參片樣品水分含量的近紅外光譜特征數(shù)據(jù)；（2）采用烘干法分別測定所述復(fù)方丹參片樣品的水分含量值；（3）采用偏最小二乘法建立所述復(fù)方丹參片樣品近紅外光譜特征數(shù)據(jù)與其水分含量值之間的校正模型；（4）測定待測復(fù)方丹參片樣品的近紅外光譜，選擇波數(shù)在6102.1~4597.8cm-1的近紅外光譜數(shù)據(jù)輸入所述校正模型，獲得所述待測復(fù)方丹參片樣品的水分含量值。
【專利說明】一種采用近紅外光譜檢測復(fù)方丹參片水分含量的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于藥物分析領(lǐng)域，涉及一種檢測藥物水分含量的方法，具體涉及一種采用近紅外光譜檢測復(fù)方丹參片水分含量的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]復(fù)方丹參片是《中國藥典》收錄的中成藥，其由丹參、三七、冰片三味藥制成，具有活血化瘀、理氣止痛的功能，用于氣滯血瘀所致的胸痹，癥見胸悶、心前區(qū)刺痛，冠心病、心絞痛見上述證候者。多年來對復(fù)方丹參片的水分含量測定都是按照中國藥典2010版附錄IX H水分測定法進(jìn)行檢測。中國藥典2010版收載的水分測定方法包括烘干法、甲苯法、減壓干燥法和氣相色譜法四種法定方法。但就復(fù)方丹參片的水分測定而言，這四種方法均存在耗能、耗時，操作較復(fù)雜等缺陷，且無法快速反映復(fù)方丹參片的水分含量值。這些缺陷均不利于在復(fù)方丹參片的生產(chǎn)過程中進(jìn)行在線快速質(zhì)量分析，提高生產(chǎn)效率，不適合中藥現(xiàn)代化生產(chǎn)發(fā)展的需要。因此，當(dāng)前迫切需要研究一種快速、高效、準(zhǔn)確的新的復(fù)方丹參片水分含量的分析檢測方法。
[0003]近紅外光譜(Near Infrared,簡稱NIR)分析技術(shù)是20世紀(jì)80年代后期迅速發(fā)展起來的一項測試技術(shù)，系通過測定被測物質(zhì)的近紅外光譜區(qū)(波長范圍約在780~2526nm，按波數(shù)計約為12000~^OOcnr1)的特征光譜，并利用適宜的化學(xué)計量學(xué)方法提取相關(guān)信息后，對被測物質(zhì)進(jìn)行定性、定量分析的一種分析技術(shù)。近紅外光譜常用的測量技術(shù)有透射法、漫反射法和反射透射法。透射法適用于透明液體樣品的分析；漫反射法主要用于分析固體和半固體樣品。采用近紅外光照射被測樣品，利用有機(jī)物含有的OH、NH等化學(xué)鍵的泛頻振動或轉(zhuǎn)動，以漫發(fā)射方 式獲得近紅外區(qū)的吸收光譜，通過多元線性進(jìn)行回歸等計量學(xué)手段，建立物質(zhì)光譜與待測成分含量間的線形或非線形模型，從而實現(xiàn)用物質(zhì)近紅外光譜信息對待測成分含量的快速計算。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的就是提供一種采用近紅外光譜檢測復(fù)方丹參片的水分含量的方法，該方法可有效地實現(xiàn)復(fù)方丹參片水分含量的快速測定，提高產(chǎn)品的生產(chǎn)效率。
[0005]本發(fā)明的上述目的是由以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
[0006]一種采用近紅外光譜檢測復(fù)方丹參片水分含量的方法，該方法包括以下步驟:
[0007]1、分別測定復(fù)方丹參片樣品集中多個樣品的近紅外光譜，并采用多元散射校正法對所述近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理，選擇波數(shù)在6102.1-4597.ScnT1范圍內(nèi)的近紅外光譜數(shù)據(jù)作為復(fù)方丹參片樣品水分含量的近紅外光譜特征數(shù)據(jù)；
[0008]2、采用烘干法分別測定所述復(fù)方丹參片樣品的水分含量值；
[0009]3、采用偏最小二乘法建立所述復(fù)方丹參片樣品近紅外光譜特征數(shù)據(jù)與其水分含量值之間的校正模型；
[0010]4、測定待測復(fù)方丹參片樣品的近紅外光譜，選擇波數(shù)在6102.1-4597.ScnT1的近紅外光譜數(shù)據(jù)輸入所述校正模型，獲得所述待測復(fù)方丹參片樣品的水分含量值。
[0011]在上述方法的步驟(1)中，優(yōu)選地，所述樣品的數(shù)量≥130。
[0012]在上述方法的步驟(2)中，優(yōu)選地，所述烘干法包括以下步驟:將復(fù)方丹參片樣品研細(xì)，取2g平鋪于干燥至恒重的扁形稱量瓶中，精密稱定，打開瓶蓋在105°C下干燥5小時，將瓶蓋蓋好，移置干燥器中，冷卻30分鐘，精密稱定，再在上述溫度下干燥I小時，冷卻，稱重，至連續(xù)兩次稱重的差異不超過5mg為止，根據(jù)減失的重量，計算樣品水分含量值。
[0013]在上述方法的步驟(1)或(4)中，優(yōu)選地，所述近紅外光譜采用傅立葉變換近紅外光譜儀測定；更優(yōu)選地，所述近紅外光譜采用傅立葉變換近紅外光譜儀測定，測樣方式為積分球漫反射，分辨率為8CHT1，掃描次數(shù)為64次，掃描范圍為12000~4000CHT1，18_25°C下重復(fù)掃描3次，取平均光譜。進(jìn)一步優(yōu)選地，所述復(fù)方丹參片樣品研細(xì)后測定近紅外光譜。
[0014]具體而言，本發(fā)明所述的采用近紅外光譜檢測復(fù)方丹參片水分含量的方法包括以下步驟:
[0015]1、校正集樣本收集
[0016]采集復(fù)方丹參片校正樣品集，對校正集中的每一個樣品，利用近紅外光譜儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到復(fù)方丹參片的原始NIR光譜數(shù)據(jù)；
[0017]2、建立校正模型
[0018]將步驟2采集的復(fù)方丹參片樣品集的原始光譜數(shù)據(jù)，采用偏最小二乘法(PLS)法，將烘干法測定的水分值與采集的復(fù)方丹參片的近紅外特征光譜相對應(yīng)建立校正模型。利用Bruker 0PUS6.5/QUANT-2定量分析軟件中的預(yù)處理方法并應(yīng)用其提供的自動優(yōu)化模型功能(Optimize)，比較內(nèi)部交叉驗證均方差(RMSECV)和相關(guān)系數(shù)的大小，自動進(jìn)行光譜范圍及預(yù)處理方法的選擇，并建立了 4個較好的校正模型，由于模型I的主要成分維數(shù)為7時，其內(nèi)部交叉驗證均方差(RMSECV)為0.217%，外部驗證均方差(RMSEP)為0.14%，均達(dá)到最小，因此，認(rèn)為光譜的預(yù)處理方法為多元散射校正(MSC)，建模譜段為6102.1~4597.8的校正模型I為最理想校正模型；
[0019]3、選取驗證樣品集
[0020]利用近紅外光譜儀掃描，測出驗證集中復(fù)方丹參片的NIR光譜，輸入校正模型中，從而得出驗證樣品集中水分的含量，快速而準(zhǔn)確；若與驗證樣品集的烘干法的測定值對照，判定驗證集樣品是否為界外點，正確認(rèn)定后，加入外界點重新按校正模型建立步驟重新建立校正模型，備用，對校正模型要不斷完善；
[0021]4、用檢驗過的校正模型來預(yù)測待測復(fù)方丹參片樣品的水分含量
[0022]對于待測的復(fù)方丹參片樣品，只需將樣品研細(xì)，掃描其近紅外光譜圖，而后通過計算機(jī)提取的NIR特征光譜圖輸入到校正模型，經(jīng)過校正模型的測定即得到該復(fù)方丹參片的水分含量。
[0023]本發(fā)明提供的檢測復(fù)方丹參片的水分含量的方法需建立有效的校正模型，即收集復(fù)方丹參片樣本作為校正樣本集，并掃描得到校正樣本集的近紅外光譜圖(12000~^OOcnT1)，對得到的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜的預(yù)處理，并采用常規(guī)分析——按照中國藥典2010版附錄IX H水分測定中的烘干法測得的結(jié)果為參考值，應(yīng)用化學(xué)計量學(xué)中的偏最小二乘法(PLS)建立復(fù)方丹參片光譜與其水分含量值之間的校正模型，對于待測的復(fù)方丹參片樣品，只需將樣品研細(xì)，掃描其近紅外光譜圖，把經(jīng)過相應(yīng)光譜預(yù)處理的光譜數(shù)據(jù)輸入到校正模型，經(jīng)過校正模型的測定即得到該復(fù)方丹參片的水分含量，光譜數(shù)據(jù)輸入可由計算機(jī)及其軟件實現(xiàn)，整個過程時間短、速度快、準(zhǔn)確，可在線測定，提高生產(chǎn)效率，節(jié)省大量的人力和物力，可創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)和社會效益。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]以下，結(jié)合附圖來詳細(xì)說明本發(fā)明的實施方案，其中:
[0025]圖1:復(fù)方丹參片校正集RMSECV與主因子數(shù)的相關(guān)。
[0026]圖2:復(fù)方丹參片校正集中水分含量預(yù)測值與真實值的相關(guān)。
[0027]圖3:復(fù)方丹參片校正集中水分含量偏差與真實值的相關(guān)。
[0028]圖4:校正集 復(fù)方丹參片的NIR光譜圖。
【具體實施方式】
[0029]下面通過實施例詳細(xì)說明本發(fā)明，應(yīng)當(dāng)理解，下述實施例僅用于說明本發(fā)明，而不以任何方式限制本發(fā)明的范圍。
[0030]實施例1
[0031]1、校正集樣品收集:收集不同批號的復(fù)方丹參片樣品，一般采集130批，實際中還可根據(jù)校正模型的適用范圍增加數(shù)量，研細(xì)，備用。
[0032](I)對校正集樣品進(jìn)行數(shù)據(jù)采集
[0033]利用近紅外光譜檢測儀器(德國BRUKER公司的MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀，光源:鹵鎢燈，檢測器:Pbs，附漫反射積分球，樣品旋轉(zhuǎn)器和石英樣品杯)測定校正集樣品的近紅外光譜。測樣方式:積分球漫反射，分辨率AcnT1,掃描次數(shù):64次,掃描范圍:12000~^OOcnT1，室溫:18-25°C。利用近紅外光譜儀采集復(fù)方丹參片的原始NIR光譜，每個樣品重復(fù)掃描3次，取平均光譜。采用0PUS6.5分析軟件，對光譜預(yù)處理和譜區(qū)選擇，得到復(fù)方丹參片中水分含量的特征光譜信息。
[0034](2)校正集樣品的水分含量值測定
[0035]將測定用的復(fù)方丹參片供試品研細(xì)，取供試品2g，平鋪于干燥至恒重的扁形稱量瓶中，精密稱定，打開瓶蓋在105°C下干燥5小時，將瓶蓋蓋好，移置干燥器中，冷卻30分鐘，精密稱定，再在上述溫度下干燥I小時，冷卻，稱重，至連續(xù)兩次稱重的差異不超過5mg為止。根據(jù)減失的重量，計算供試品的含水量(％)。
[0036](3)校正模型的建立
[0037]利用PLS法，將烘干法測得的水分含量值與特征光譜數(shù)據(jù)相對應(yīng)建立樣品校正模型，備用。
[0038]130份樣品的原始光譜經(jīng)過利用Bruker 0PUS6.5分析軟件中的自動優(yōu)化模型功能(Optimize)進(jìn)行選擇時，應(yīng)注意以下問題:
[0039]a.不同預(yù)處理方法和譜區(qū)范圍對水分值模型的影響
[0040]在NIR漫反射光譜的采集過程中，有時會由于儀器狀態(tài)、樣品狀態(tài)與測量條件的差異造成NIR光譜發(fā)生細(xì)微的變化，通過對光譜信號進(jìn)行預(yù)處理以消除這些影響，改善模型的性能。在近紅外光譜全區(qū)域中，不同波長處的光譜吸收信息對于最后建立模型的貢獻(xiàn)價值是不同的，在模型波長處，雜質(zhì)吸收和干擾大大強(qiáng)于目標(biāo)組分產(chǎn)生的吸收，因此刪除這些波長的光譜吸收有助于提高模型的準(zhǔn)確度。由表I可知，表內(nèi)的4個預(yù)處理方法和譜段范圍的維數(shù)和RMSECV值都較為接近，故先建立4個校正模型，通過外部驗證結(jié)果選擇最優(yōu)模型。
[0041]表I不同預(yù)處理方法和譜區(qū)范圍對水分值模型的影響
[0042]
校正模型 光譜預(yù)處理方法 光譜范圍/cm—1 R2 RMSECV RPD
I多元散射校正(MSC) 6102.1 -4597.8 98.25 0.217 7.57
II矢量歸一化(SNV) 5454.1 ~ 4242.9 98.28 0.215 7.62
III多元散射校正(MSC) 5454.1 ~ 4597.8 96.91 0.288 5.69
IV多元散射校正(MSC) 6102.1 ~ 4242.9 98.24 0.218 7.54
[0043]b.建立校正模型:應(yīng)用化學(xué)計量學(xué)中的偏最小二乘法(PLS)建立復(fù)方丹參片特征光譜信息與其水分含量值之間的4個校正模型。
[0044]2、檢驗樣本集的水分含量和最優(yōu)模型的選擇
[0045]( I)檢驗樣品集的選取:根據(jù)校正樣品集有代表性樣品的選擇，除建立校正樣品集之外的10份樣品。通過檢驗樣品集檢驗校正模型是否可靠，檢驗?zāi)Ｐ偷膶嵱眯阅懿⒋_定最優(yōu)模型。
[0046]將檢驗樣品集中的樣品研細(xì)后，按上述條件進(jìn)行近紅外光譜掃描。獲取檢驗樣品集光譜時采用的測量方法和條件同獲取校正樣本集光譜時所采用的測量方法和條件保持一致。把檢驗樣品集中樣本的光譜進(jìn)行光譜預(yù)處理和譜區(qū)選擇，這些都要與校正樣本集采用的方法保持一致，就是要一一對應(yīng)。把光譜特征輸入校正模型可以計算出檢驗集的水分含量。得到NIR預(yù)測值與藥典烘干法實測值的相關(guān)系數(shù)外部驗證均方差(RMSEP)和偏差(Bias)。
[0047]表2是4個校正模型對檢驗樣本集的預(yù)測結(jié)果的相關(guān)系數(shù)，由表2可知，校正模型I的外部驗證均方差(RMSEP)和偏差(Bias)最小，預(yù)測結(jié)果越接近檢驗樣本集的水分真實值，因此確定校正模型I是最優(yōu)模型，表3和表4是校正模型I對檢驗樣本集的預(yù)測結(jié)果，由表4可知，用校正模型I對檢驗樣本集中的10個樣品的水分進(jìn)行預(yù)測，外部驗證均方差(RMSEP)為0.14%，其藥典烘干法的測定結(jié)果與NIR光譜法的測定結(jié)果相對偏差在正負(fù)5%以內(nèi)，預(yù)測結(jié)果較為準(zhǔn)確。
[0048]表24個校正模型對檢驗樣本集的預(yù)測結(jié)果的相關(guān)系數(shù)
方法 組分 光譜 RMSEP BiasSEP EPD
1.q2 水分 10 0.14 0.0596 0.134 11.6
[0049]2.q2 水分 10 0.175 0.0586 0.174 8.94
3.q2水分 10 0.29 0.173 0.246 6.33
4.q2水分 10 0.149 0.0511 0.147 10.6
[0050]表3校正模型I對檢驗樣本集的預(yù)測結(jié)果
[0051]
【權(quán)利要求】
1.一種采用近紅外光譜檢測復(fù)方丹參片水分含量的方法，該方法包括以下步驟: (1)分別測定復(fù)方丹參片樣品集中多個樣品的近紅外光譜，并采用多元散射校正法對所述近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理，選擇波數(shù)在6102.1~4597.8cm-1范圍內(nèi)的近紅外光譜數(shù)據(jù)作為復(fù)方丹參片樣品水分含量的近紅外光譜特征數(shù)據(jù)； (2)采用烘干法分別測定所述復(fù)方丹參片樣品的水分含量值； (3)采用偏最小二乘法建立所述復(fù)方丹參片樣品近紅外光譜特征數(shù)據(jù)與其水分含量值之間的校正模型； (4)測定待測復(fù)方丹參片樣品的近紅外光譜，選擇波數(shù)在6102.1~4597.8cm-的近紅外光譜數(shù)據(jù)輸入所述校正模型，獲得所述待測復(fù)方丹參片樣品的水分含量值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟(1)中，所述樣品的數(shù)量≥130。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述步驟(1)中，所述近紅外光譜采用傅立葉變換近紅外光譜儀測定。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，在所述步驟(2)中，所述烘干法包括以下步驟:將復(fù)方丹參片樣品研細(xì)，取2g平鋪于干燥至恒重的扁形稱量瓶中，精密稱定，打開瓶蓋在105°C下干燥5小時，將瓶蓋蓋好，移置干燥器中，冷卻30分鐘，精密稱定，再在上述溫度下干燥I小時，冷卻，稱重，至連續(xù)兩次稱重的差異不超過5mg為止，根據(jù)減失的重量，計算樣品水分含量值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，在所述步驟(1)或(4)中，所述近紅外光譜采用傅立葉變換近紅外光譜儀測定，測樣方式為積分球漫反射，分辨率為8Cm-1，掃描次數(shù)為64次，掃描范圍為12000~4000Cm-1，18_25°C下重復(fù)掃描3次，取平均光譜；優(yōu)選地，所述復(fù)方丹參片樣品研細(xì)后測定近紅外光譜。
【文檔編號】G01N21/3563GK103969211SQ201310033138
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2013年1月28日 優(yōu)先權(quán)日:2013年1月28日
【發(fā)明者】姚小華, 李楚源, 覃仁安, 王德勤, 李銀花 申請人:廣州白云山和記黃埔中藥有限公司