近年来,近红外光谱技术的研究增多,其应用范围涵盖农业、食品加工、石油化工以及制药等多个领域。在药物分析领域中,近红外光谱不仅适用于分析药物的多种不同状态,还可用于不同类型的药品和原料,如蛋白质、中草药、抗生素等的定性与定量分析。相比于传统方式,近红外光谱有着高效、快速、无损等特点。有关专家预测,近红外光谱在中药质量控制中,如在药材产地判定、有效成分定量分析、假药识别等领域具有很大的发展空间。
近年来,近红外光谱技术的研究增多,其应用范围涵盖农业、食品加工、石油化工以及制药等多个领域。在药物分析领域中,近红外光谱不仅适用于分析药物的多种不同状态,还可用于不同类型的药品和原料,如蛋白质、中草药、抗生素等的定性与定量分析。相比于传统方式,近红外光谱有着高效、快速、无损等特点。有关专家预测,近红外光谱在中药质量控制中,如在药材产地判定、有效成分定量分析、假药识别等领域具有很大的发展空间。
本实验使用巨哥科技SG1700光谱仪,对中药粉末采用漫反射法采集光谱,并进行分析和建模,以实现药材分类和纯度鉴定;采用透射法对中药萃取液采集光谱,并进行分析和建模,以实现对不同萃取工艺的评价。
一、药材的分类识别
取北沙参、连翘、麦冬、川芎、西洋参等五种不同种类的中药,分别打磨成粉,经过100目的滤网过滤后,采集其光谱数据,每种中药采样20个,共取100个样本。
中药样品
样品光谱图
对光谱经过平滑、归一化等预处理,剔除异常样本,选出每种8个共40个样本作为训练集,通过主成分分析法(PCA)降维,使用支持向量机(SVM)进行建模。
主成分空间3维可视化表示(每种颜色代表一种样品,其位置为主成分空间前3维的投影)
使用遗传算法对SVM进行参数优化
使用以上建立的模型,对其他样品进行分类,药材的分类成功率达到100%。
二、药材纯度鉴定
将上述样品重新分为两类,北沙参与其它,重新建模。然后用该模型对掺杂有其他成分(包括其它中药成分,或泥土、纸屑等杂质)的北沙参样品进行分类,用于识别非纯北沙参。在33个掺杂样品中,成功识别出32个,准确率97%。该模型适用于药材质量鉴定,辨别药材纯度。
新训练集的3维可视化投影
三、中药萃取液浓度定量分析
使用自行调配的不同浓度黄柏溶液进行建模,共制备88个样品,取其中50个进行建模,使用偏最小二乘法对其他样品进行浓度预测,预测结果相关系数R=0.99463,均方根误差RMSEP=0.26892,模型准确性较高。
使用无信息变量消除法(UVE)筛选合适波段进行建模
黄柏溶液浓度建模结果,其中每个点代表一个样本,横坐标为实际浓度,纵坐标为预测浓度,单位g/100ml。
四、结论
以上实验对中药的光谱进行分析与建模,能很好识别药材种类,并进行纯度鉴定。萃取后通过光谱分析可定量获得浓度,为萃取工艺的研究改进提供了快捷有效的手段。实验使用的SG1700光谱仪扫描速度达到微秒级,可用于生产或分选过程的在线实时快检。
以上实验在样本化学成分未知的情况下仍获得了较为理想的模型,具有良好的应用价值,体现了光谱分析技术的强大功能。通常情况下,通过化学计量学获取样本中的化学成分以辅助建模,将进一步提高模型的精准度和适用性。