基于近红外光谱技术建立甘草指标成分定量模型及模型转移的研究

发布时间：2020-11-09 01:51

　　 近年来,近红外光谱分析技术凭借其高效检测、无损测定的特点,广泛应用于中药材、农业等多种行业。甘草作为补益类中草药,其指标成分含量的现有测定方法普遍存在过程复杂、耗时较长等缺点,因而具有样品处理简单、测定快速等特点的近红外光谱分析技术就越来越受到研究人员的重视。近红外光谱分析结合化学计量学技术,能够建立可靠的样品指标成分的定性、定量模型,从而可以实现对未知样品的成分含量进行快速、精准地预测。但近红外光谱因其信号强度弱、谱区重叠较为严重、有效信息被掩盖,直接利用光谱建立模型往往效果较差,需利用化学计量学方法进行光谱预处理和建模波段筛选,才能使得模型预测精度得到提升,满足实际测量的需求。另一方面,在仪器1上花费大量时间精力建立的模型无法直接用于仪器2上测定光谱的预测,即模型之间的传递性效果不理想。模型转移技术可有效解决此难题。本论文应用近红外光谱技术及化学计量学方法对甘草饮片中甘草苷、甘草酸的定量模型与模型传递开展研究工作,对甘草饮片的快速质量评价与近红外光谱模型的高效利用具有重要意义。主要研究内容与成果如下:1.优选了光谱预处理方法。收集了40批不同产地、批次的甘草饮片,分别应用高效液相色谱法按2015版《中国药典》方法测定了甘草苷及甘草酸的含量;应用了3台不同厂家、类型的近红外光谱仪器分别测定了对应的近红外光谱。考察了标准正态变量变换SNV、求导平滑DS、标准化等光谱预处理方法。将预处理后的光谱与两种成分的含量数据,代入偏最小二乘法构造定量模型,并以决定系数、均方根误差、平均绝对差值MAE、相对分析误差RPD等参数,以内部交叉验证法和留一法评价模型性能。结果发现,以SNV法对光谱进行预处理后的模型效果最优。2.优选变量筛选方法。应用粒子群优化算法PSO、遗传算法GA、变量投影重要性VIP、蒙特卡罗无信息变量消除法MCUVE、竞争自适应抽样法CARS、自举柔性收缩算法BOSS以及随机蛙跳法RF等方法对已经过SNV预处理后的近红外光谱进行变量筛选处理,建立、评价模型方法同上,并与原始定量模型相比较,结果表明:以GA法对光谱进行变量筛选后的模型效果最优。3.优选模型转移方法。以仪器1为主仪器,其余两台近红外光谱仪为从仪器。分别采用直接校正法DS、斜率/偏差法SB、光谱空间转换法SST、普鲁克分析PA、多元散射校正MSC等模型传递方法转移主仪器所建立的模型,结果表明采用DS、MSC方法模型传递效果较为成功。基于GA算法变量筛选后再进行模型传递,不仅大幅度减少变量数目,提高运算效率;同时模型稳健性有效提升,有效解决模型通用难题。4.、化学计量学可以应用于实验设计。应用D-最优设计结合响应面方法对复方脑得生方中的提取工艺进行优化。实验结果表明:此方使用10.81倍用量、80%浓度的乙醇经过回流提取45分钟后获得总皂苷、总黄酮及阿魏酸的加权含量达到最大值。
【学位单位】：广东药科大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R284.1
【部分图文】：

广东药科大学硕士研究生学位论文（2）优选波段选择方法。分别运用 MCUVE、CARS、VIP、PS等变量筛选等方法优化模型，建立稳健的定量校正模型。（3）优选模型转移方法。研究 SB、DS、PA、SST、MSC 多个模比较模型转换前后参数的变化，确认最佳模型转移方法。研究 GA多种模型转移方法的效果，提高模型适应性。（4）利用 D-最佳设计响应面法优化复方脑得生提取工艺，考分加权含量影响因素，并实现高效提取成分目的。1.4.3 实验技术路线（1）NIRS 建立优化 LI、GL 定量模型：

三台NIR仪器LI、GL模型转移路线图

D-最佳设计结合响应面法优选复方脑得生提取工艺流程
【参考文献】

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本文编号：2875697