在线近红外光谱监测桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分的方法研究

在线近红外光谱监测桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分的方法研究

论文摘要

目的采用在线近红外光谱(NIRS)技术,建立桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分实时监测模型。方法通过NIRS漫反射探头采集16个生产批次共176个样本进行建模,优选移动窗口平滑法进行光谱预处理,采用间隔偏最小二乘法(si PLS)结合移动窗口偏最小二乘法(mw PLS)筛选特征变量为4 759.45~5 338.00 cm-1、5 503.84~6 101.67 cm-1、8 512.25~8 809.24cm-1,采用偏最小二乘(PLS)法建立水分含量多变量校正模型。结果水分预测的交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.243%,性能偏差比(RPD)值为13.384,预测相对偏差(RSEP)为0.270%。以8个生产批次对在线监控方法的可靠性进行持续验证,结果 40个样本的相对预测误差均小于4.7%。干燥过程水分实时监测趋势图显示可准确判断干燥终点,终点样本水分含量位于控制限内。结论在线NIRS结合PLS建立的定量模型,可应用于生产规模桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分含量在线监控且预测性能稳健、准确。

论文目录

  • 1 仪器与试药
  •   1.1 仪器
  •   1.2 试药
  • 2 方法
  •   2.1 样品采集
  •   2.2 水分测定
  •   2.3 光谱预处理
  •   2.4 数据处理
  • 3 结果和分析
  •   3.1 光谱相似度评价
  •   3.2 水分参考值测定结果
  •   3.3 离群样本辨识和样本划分
  •   3.4 光谱预处理
  •     3.4.1 光谱预处理方法的选择
  •     3.4.2 平滑窗口宽度的选择
  •   3.5 特征变量筛选
  •     3.5.1 间隔偏最小二乘法(interval PLS,iPLS)[21]
  •     3.5.2 组合间隔偏最小二乘法(synergy interval PLS,siPLS)
  •     3.5.3 移动窗口偏最小二乘法(moving window PLS,mw PLS)[22]
  •     3.5.4 筛选特征变量区间
  •   3.6 建立水分含量定量模型
  •   3.7 生产持续验证
  •   3.8 实时在线监测
  • 4 讨论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王晴,徐芳芳,张欣,徐冰,李执栋,杜慧,张永超,相继芬,包乐伟,王振中,肖伟

    关键词: 桂枝茯苓胶囊,流化床干燥,在线近红外光谱技术,过程分析技术,实时监测,间隔偏最小二乘法,移动窗口偏最小二乘法,水分,多变量校正模型,交叉验证均方根误差,性能偏差比,预测相对偏差

    来源: 中草药 2019年22期

    年度: 2019

    分类: 医药卫生科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 化学,中药学

    单位: 南京中医药大学,江苏康缘药业股份有限公司,北京中医药大学

    基金: 国家科技重大专项:基于功效成分群的中药口服固体制剂先进制药与信息化技术融合示范应用(2018ZX09201010-004),国家标准化专项:桂枝茯苓胶囊标准化建设(ZYBZH-C-JS-28),国际重大新药创制专项:桂枝茯苓胶囊美国Ⅲ期临床试验研究(2018ZX09737015),国家工信部智能制造综合标准化与新模式应用项目(KYYY20170820)

    分类号: R286.0;O657.33

    页码: 5429-5438

    总页数: 10

    文件大小: 388K

    下载量: 221

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