一種採用近紅外光譜檢測複方丹參片水分含量的方法

2023-05-29 00:21:06 2

一種採用近紅外光譜檢測複方丹參片水分含量的方法
【專利摘要】本發明提供一種採用近紅外光譜檢測複方丹參片水分含量的方法，該方法包括：（1）分別測定複方丹參片樣品集中多個樣品的近紅外光譜，並採用多元散射校正法對所述近紅外光譜進行預處理，選擇波數在6102.1~4597.8cm-1範圍內的近紅外光譜數據作為複方丹參片樣品水分含量的近紅外光譜特徵數據；（2）採用烘乾法分別測定所述複方丹參片樣品的水分含量值；（3）採用偏最小二乘法建立所述複方丹參片樣品近紅外光譜特徵數據與其水分含量值之間的校正模型；（4）測定待測複方丹參片樣品的近紅外光譜，選擇波數在6102.1~4597.8cm-1的近紅外光譜數據輸入所述校正模型，獲得所述待測複方丹參片樣品的水分含量值。
【專利說明】一種採用近紅外光譜檢測複方丹參片水分含量的方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於藥物分析領域，涉及一種檢測藥物水分含量的方法，具體涉及一種採用近紅外光譜檢測複方丹參片水分含量的方法。
【背景技術】
[0002]複方丹參片是《中國藥典》收錄的中成藥，其由丹參、三七、冰片三味藥製成，具有活血化瘀、理氣止痛的功能，用於氣滯血瘀所致的胸痺，症見胸悶、心前區刺痛，冠心病、心絞痛見上述證候者。多年來對複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水分測定法進行檢測。中國藥典2010版收載的水分測定方法包括烘乾法、甲苯法、減壓乾燥法和氣相色譜法四種法定方法。但就複方丹參片的水分測定而言，這四種方法均存在耗能、耗時，操作較複雜等缺陷，且無法快速反映複方丹參片的水分含量值。這些缺陷均不利於在複方丹參片的生產過程中進行在線快速質量分析，提高生產效率，不適合中藥現代化生產發展的需要。因此，當前迫切需要研究一種快速、高效、準確的新的複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)分析技術是20世紀80年代後期迅速發展起來的一項測試技術，系通過測定被測物質的近紅外光譜區(波長範圍約在780~2526nm，按波數計約為12000~^OOcnr1)的特徵光譜，並利用適宜的化學計量學方法提取相關信息後，對被測物質進行定性、定量分析的一種分析技術。近紅外光譜常用的測量技術有透射法、漫反射法和反射透射法。透射法適用於透明液體樣品的分析；漫反射法主要用於分析固體和半固體樣品。採用近紅外光照射被測樣品，利用有機物含有的OH、NH等化學鍵的泛頻振動或轉動，以漫發射方 式獲得近紅外區的吸收光譜，通過多元線性進行回歸等計量學手段，建立物質光譜與待測成分含量間的線形或非線形模型，從而實現用物質近紅外光譜信息對待測成分含量的快速計算。

【發明內容】

[0004]本發明的目的就是提供一種採用近紅外光譜檢測複方丹參片的水分含量的方法，該方法可有效地實現複方丹參片水分含量的快速測定，提高產品的生產效率。
[0005]本發明的上述目的是由以下技術方案實現的:
[0006]一種採用近紅外光譜檢測複方丹參片水分含量的方法，該方法包括以下步驟:
[0007]1、分別測定複方丹參片樣品集中多個樣品的近紅外光譜，並採用多元散射校正法對所述近紅外光譜進行預處理，選擇波數在6102.1-4597.ScnT1範圍內的近紅外光譜數據作為複方丹參片樣品水分含量的近紅外光譜特徵數據；
[0008]2、採用烘乾法分別測定所述複方丹參片樣品的水分含量值；
[0009]3、採用偏最小二乘法建立所述複方丹參片樣品近紅外光譜特徵數據與其水分含量值之間的校正模型；
[0010]4、測定待測複方丹參片樣品的近紅外光譜，選擇波數在6102.1-4597.ScnT1的近紅外光譜數據輸入所述校正模型，獲得所述待測複方丹參片樣品的水分含量值。
[0011]在上述方法的步驟(1)中，優選地，所述樣品的數量≥130。
[0012]在上述方法的步驟(2)中，優選地，所述烘乾法包括以下步驟:將複方丹參片樣品研細，取2g平鋪於乾燥至恆重的扁形稱量瓶中，精密稱定，打開瓶蓋在105°C下乾燥5小時，將瓶蓋蓋好，移置乾燥器中，冷卻30分鐘，精密稱定，再在上述溫度下乾燥I小時，冷卻，稱重，至連續兩次稱重的差異不超過5mg為止，根據減失的重量，計算樣品水分含量值。
[0013]在上述方法的步驟(1)或(4)中，優選地，所述近紅外光譜採用傅立葉變換近紅外光譜儀測定；更優選地，所述近紅外光譜採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，解析度為8CHT1，掃描次數為64次，掃描範圍為12000~4000CHT1，18_25°C下重複掃描3次，取平均光譜。進一步優選地，所述複方丹參片樣品研細後測定近紅外光譜。
[0014]具體而言，本發明所述的採用近紅外光譜檢測複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]採集複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行數據採集，得到複方丹參片的原始NIR光譜數據；
[0017]2、建立校正模型
[0018]將步驟2採集的複方丹參片樣品集的原始光譜數據，採用偏最小二乘法(PLS)法，將烘乾法測定的水分值與採集的複方丹參片的近紅外特徵光譜相對應建立校正模型。利用Bruker 0PUS6.5/QUANT-2定量分析軟體中的預處理方法並應用其提供的自動優化模型功能(Optimize)，比較內部交叉驗證均方差(RMSECV)和相關係數的大小，自動進行光譜範圍及預處理方法的選擇，並建立了 4個較好的校正模型，由於模型I的主要成分維數為7時，其內部交叉驗證均方差(RMSECV)為0.217%，外部驗證均方差(RMSEP)為0.14%，均達到最小，因此，認為光譜的預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，測出驗證集中複方丹參片的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，快速而準確；若與驗證樣品集的烘乾法的測定值對照，判定驗證集樣品是否為界外點，正確認定後，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測待測複方丹參片樣品的水分含量
[0022]對於待測的複方丹參片樣品，只需將樣品研細，掃描其近紅外光譜圖，而後通過計算機提取的NIR特徵光譜圖輸入到校正模型，經過校正模型的測定即得到該複方丹參片的水分含量。
[0023]本發明提供的檢測複方丹參片的水分含量的方法需建立有效的校正模型，即收集複方丹參片樣本作為校正樣本集，並掃描得到校正樣本集的近紅外光譜圖(12000~^OOcnT1)，對得到的光譜數據進行光譜的預處理，並採用常規分析——按照中國藥典2010版附錄IX H水分測定中的烘乾法測得的結果為參考值，應用化學計量學中的偏最小二乘法(PLS)建立複方丹參片光譜與其水分含量值之間的校正模型，對於待測的複方丹參片樣品，只需將樣品研細，掃描其近紅外光譜圖，把經過相應光譜預處理的光譜數據輸入到校正模型，經過校正模型的測定即得到該複方丹參片的水分含量，光譜數據輸入可由計算機及其軟體實現，整個過程時間短、速度快、準確，可在線測定，提高生產效率，節省大量的人力和物力，可創造巨大的經濟和社會效益。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]以下，結合附圖來詳細說明本發明的實施方案，其中:
[0025]圖1:複方丹參片校正集RMSECV與主因子數的相關。
[0026]圖2:複方丹參片校正集中水分含量預測值與真實值的相關。
[0027]圖3:複方丹參片校正集中水分含量偏差與真實值的相關。
[0028]圖4:校正集 複方丹參片的NIR光譜圖。
【具體實施方式】
[0029]下面通過實施例詳細說明本發明，應當理解，下述實施例僅用於說明本發明，而不以任何方式限制本發明的範圍。
[0030]實施例1
[0031]1、校正集樣品收集:收集不同批號的複方丹參片樣品，一般採集130批，實際中還可根據校正模型的適用範圍增加數量，研細，備用。
[0032](I)對校正集樣品進行數據採集
[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:滷鎢燈，檢測器:Pbs，附漫反射積分球，樣品旋轉器和石英樣品杯)測定校正集樣品的近紅外光譜。測樣方式:積分球漫反射，解析度AcnT1,掃描次數:64次,掃描範圍:12000~^OOcnT1，室溫:18-25°C。利用近紅外光譜儀採集複方丹參片的原始NIR光譜，每個樣品重複掃描3次，取平均光譜。採用0PUS6.5分析軟體，對光譜預處理和譜區選擇，得到複方丹參片中水分含量的特徵光譜信息。
[0034](2)校正集樣品的水分含量值測定
[0035]將測定用的複方丹參片供試品研細，取供試品2g，平鋪於乾燥至恆重的扁形稱量瓶中，精密稱定，打開瓶蓋在105°C下乾燥5小時，將瓶蓋蓋好，移置乾燥器中，冷卻30分鐘，精密稱定，再在上述溫度下乾燥I小時，冷卻，稱重，至連續兩次稱重的差異不超過5mg為止。根據減失的重量，計算供試品的含水量(％)。
[0036](3)校正模型的建立
[0037]利用PLS法，將烘乾法測得的水分含量值與特徵光譜數據相對應建立樣品校正模型，備用。
[0038]130份樣品的原始光譜經過利用Bruker 0PUS6.5分析軟體中的自動優化模型功能(Optimize)進行選擇時，應注意以下問題:
[0039]a.不同預處理方法和譜區範圍對水分值模型的影響
[0040]在NIR漫反射光譜的採集過程中，有時會由於儀器狀態、樣品狀態與測量條件的差異造成NIR光譜發生細微的變化，通過對光譜信號進行預處理以消除這些影響，改善模型的性能。在近紅外光譜全區域中，不同波長處的光譜吸收信息對於最後建立模型的貢獻價值是不同的，在模型波長處，雜質吸收和幹擾大大強於目標組分產生的吸收，因此刪除這些波長的光譜吸收有助於提高模型的準確度。由表I可知，表內的4個預處理方法和譜段範圍的維數和RMSECV值都較為接近，故先建立4個校正模型，通過外部驗證結果選擇最優模型。
[0041]表I不同預處理方法和譜區範圍對水分值模型的影響
[0042]
校正模型 光譜預處理方法 光譜範圍/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:應用化學計量學中的偏最小二乘法(PLS)建立複方丹參片特徵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模型的選擇
[0045]( I)檢驗樣品集的選取:根據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，檢驗模型的實用性能並確定最優模型。
[0046]將檢驗樣品集中的樣品研細後，按上述條件進行近紅外光譜掃描。獲取檢驗樣品集光譜時採用的測量方法和條件同獲取校正樣本集光譜時所採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行光譜預處理和譜區選擇，這些都要與校正樣本集採用的方法保持一致，就是要一一對應。把光譜特徵輸入校正模型可以計算出檢驗集的水分含量。得到NIR預測值與藥典烘乾法實測值的相關係數外部驗證均方差(RMSEP)和偏差(Bias)。
[0047]表2是4個校正模型對檢驗樣本集的預測結果的相關係數，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，預測結果越接近檢驗樣本集的水分真實值，因此確定校正模型I是最優模型，表3和表4是校正模型I對檢驗樣本集的預測結果，由表4可知，用校正模型I對檢驗樣本集中的10個樣品的水分進行預測，外部驗證均方差(RMSEP)為0.14%，其藥典烘乾法的測定結果與NIR光譜法的測定結果相對偏差在正負5%以內，預測結果較為準確。
[0048]表24個校正模型對檢驗樣本集的預測結果的相關係數
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對檢驗樣本集的預測結果
[0051]
【權利要求】
1.一種採用近紅外光譜檢測複方丹參片水分含量的方法，該方法包括以下步驟: (1)分別測定複方丹參片樣品集中多個樣品的近紅外光譜，並採用多元散射校正法對所述近紅外光譜進行預處理，選擇波數在6102.1~4597.8cm-1範圍內的近紅外光譜數據作為複方丹參片樣品水分含量的近紅外光譜特徵數據； (2)採用烘乾法分別測定所述複方丹參片樣品的水分含量值； (3)採用偏最小二乘法建立所述複方丹參片樣品近紅外光譜特徵數據與其水分含量值之間的校正模型； (4)測定待測複方丹參片樣品的近紅外光譜，選擇波數在6102.1~4597.8cm-的近紅外光譜數據輸入所述校正模型，獲得所述待測複方丹參片樣品的水分含量值。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，在所述步驟(1)中，所述樣品的數量≥130。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特徵在於，在所述步驟(1)中，所述近紅外光譜採用傅立葉變換近紅外光譜儀測定。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特徵在於，在所述步驟(2)中，所述烘乾法包括以下步驟:將複方丹參片樣品研細，取2g平鋪於乾燥至恆重的扁形稱量瓶中，精密稱定，打開瓶蓋在105°C下乾燥5小時，將瓶蓋蓋好，移置乾燥器中，冷卻30分鐘，精密稱定，再在上述溫度下乾燥I小時，冷卻，稱重，至連續兩次稱重的差異不超過5mg為止，根據減失的重量，計算樣品水分含量值。
5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特徵在於，在所述步驟(1)或(4)中，所述近紅外光譜採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，解析度為8Cm-1，掃描次數為64次，掃描範圍為12000~4000Cm-1，18_25°C下重複掃描3次，取平均光譜；優選地，所述複方丹參片樣品研細後測定近紅外光譜。
【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 優先權日:2013年1月28日
【發明者】姚小華, 李楚源, 覃仁安, 王德勤, 李銀花 申請人:廣州白雲山和記黃埔中藥有限公司