美國(guó)Brimrose公司采用AOTF近紅外技術(shù)在線檢測(cè)黃芪的提取與濃縮過程

采用AOTF近紅外技術(shù)在線檢測(cè)黃芪的提取與濃縮過程

摘要:本文考察美國(guó) Brimrose 公司的 Luminar 3060 多通路 AOTF 技術(shù)近紅外光譜儀在線測(cè) 試中的可行性,輔以 Unscrambler 化學(xué)計(jì)量學(xué)光譜分析軟件,做了兩方面工作,其一:對(duì)黃 芪提取及濃縮溶液中化學(xué)指標(biāo)黃芪甲甙百分含量的定量分析;其二,對(duì)濃縮過程中溶液的物 理指標(biāo)密度進(jìn)行在線測(cè)試,在樣品數(shù)量有限的情況下,兩者都達(dá)到了比較理想的效果,說明 完全可以實(shí)現(xiàn) AOTF 近紅外光譜儀在線監(jiān)測(cè)和控制黃芪提取過程的目的。

關(guān)鍵詞 聲光可調(diào)近紅外光譜;黃芪;偏最小二乘法

黃芪具有補(bǔ)氣升陽(yáng)、益衛(wèi)固表、托毒生肌、利水消腫等功效,近年來對(duì)其藥理作用研究 取得了較大進(jìn)展,在制藥企業(yè)中,對(duì)黃芪的主要質(zhì)量控制指標(biāo),主要集中在黃芪甲苷和類黃 酮成分和黃芪甲甙為原料的中藥制劑的檢測(cè)上,近年來,用 HPLC 法測(cè)定黃芪中黃酮類成分 和黃芪甲苷的含量,應(yīng)用 HPLC-ELSD 檢測(cè)方法測(cè)定黃芪注射液中黃芪甲苷的含量的等等報(bào)道 見諸報(bào)端,本文嘗試 AOTF 近紅外光譜儀在在線監(jiān)測(cè)黃芪濃縮液密度和生產(chǎn)中檢測(cè)黃芪中黃 芪甲甙含量,以控制提取過程的可行性。

近紅外(NIR)光譜法是近年來發(fā)展迅速的一種綠色分析技術(shù),并以其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)開始應(yīng)用 于中藥分析[1-4], 以往多采用傅立葉變換近紅外光譜儀。20 世紀(jì) 90 年代末出現(xiàn)了第 5 代聲光 可調(diào)(AOTF)近紅外光譜儀,被稱為“90 年代近紅外光譜儀最突出的進(jìn)展”。這種新型的近紅 外光譜儀具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小、重現(xiàn)性好和儀器環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn),將過去必須在室內(nèi), 且對(duì)溫度、濕度、灰塵、防震均有嚴(yán)格要求的各項(xiàng)檢測(cè)轉(zhuǎn)移到了生產(chǎn)在線和現(xiàn)場(chǎng)(室外)。 最近幾年,AOTF-近紅外光譜分析儀引進(jìn)國(guó)內(nèi),已經(jīng)開始應(yīng)用于煙草及化工行業(yè)中 。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1??? 實(shí)驗(yàn)儀器和樣品
儀器:美國(guó) BRIMROSE 公司產(chǎn)的 AOTF-NIR 自由空間近紅外光譜儀,主要部件包括: 光學(xué)部分、控制部分、電源適配器。軟件包括 SNAP!光譜處理軟件和 CAMO 化學(xué)計(jì)量學(xué)軟 件。

樣品:濃縮實(shí)驗(yàn)時(shí)間為兩天,共收集了 55 個(gè)光譜數(shù)據(jù),對(duì)濃縮液密度進(jìn)行定量檢測(cè),收集 35 個(gè)樣品用來對(duì)黃芪中黃芪甲甙含量進(jìn)行定量檢測(cè)。

1.2???? 實(shí)驗(yàn)方法

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本方案采用旁路在線檢測(cè)的方式,從主管道引出一旁路,在旁路上接上十字型流體測(cè) 樣器,在測(cè)樣器的下游安裝一個(gè)支管,管上安裝閥門通過開關(guān)閥門 3 使流體從管中流出。

在實(shí)驗(yàn)的過程中,正常狀態(tài)時(shí)閥門 3 關(guān)閉,流體在旁路中流通并返回到主管道中去;

當(dāng)光譜掃描完畢,馬上關(guān)閉閥門 1 和閥門 2,將閥門 3 打開,使流體從短管中流出,用塑料樣品瓶盛接,接滿后蓋上瓶蓋,取樣完畢。然后,關(guān)閉閥門 3,打開閥門 1 和閥門 2,使流 體在旁路中正常流動(dòng)。因短時(shí)間內(nèi),溶液的狀態(tài)不會(huì)發(fā)生變化,因此可以認(rèn)為掃描的光譜即 為樣品瓶中的溶液樣品的光譜。

將樣品瓶用薄膜封口并進(jìn)行編號(hào),一天的樣品收集完成后,統(tǒng)一放到冰箱中保存。然 后去分析室用高效液相色譜儀分析各指標(biāo)的含量數(shù)據(jù)(分析的數(shù)據(jù)盡可能準(zhǔn)確),將指標(biāo)的 含量數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián),當(dāng)樣品達(dá)到一定的數(shù)量時(shí),用挪威 CAMO 公司的 Unscrambler 化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件計(jì)算,得到模型。

本次實(shí)驗(yàn)分為黃芪提取與濃縮兩個(gè)過程,提取時(shí)溶液的溫度為 95℃左右,濃縮時(shí)溶液 的溫度為 80℃左右。提取分兩步:一煎和二煎,每個(gè)步驟約 90 分鐘的時(shí)間。每個(gè)步驟的取 樣方式為:開始每隔 5 分鐘取一個(gè)樣品,取約 6 個(gè)樣品后,剩余時(shí)間每隔 10 分鐘取一個(gè)樣品。每個(gè)步驟約取 12 個(gè)樣品。濃縮分兩次,每次約 4 個(gè)小時(shí)。取樣方式為:每次開始的時(shí) 候每隔 20 分鐘取一個(gè)樣品,2 小時(shí)后每隔 10 分鐘取一個(gè)樣品,并液后連續(xù)取樣,整個(gè)濃縮 過程能夠取到 35 個(gè)樣品。

將光纖接到 1 號(hào)通路,利用光纖通過透射的方式采集樣品的光譜數(shù)據(jù)。

1.3?? 數(shù)據(jù)處理

提取過程每一張光譜都是 100 次掃描的平均結(jié)果,濃縮過程每一張光譜都是 200 次掃 描的平均結(jié)果。波長(zhǎng)范圍 1100nm 至 2300nm,1nm 的波長(zhǎng)間隔。光譜數(shù)據(jù)以透過方式采集并 處理為吸收光譜的一階微分。然后利用每個(gè)樣品主成分含量數(shù)據(jù)(或密度數(shù)據(jù))和該樣品的光 譜數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng),創(chuàng)建校正模型,利用建好的校正模型對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)測(cè),并計(jì)算出各組分的 預(yù)測(cè)偏差。

2.結(jié)果與分析

2.1. 光譜

2.2????? 回歸和模型化

利用偏最小二乘回歸法對(duì)濃縮溶液密度和黃芪甲甙兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行回歸、建模。

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圖 14:溶液密度的 PLS 1 模型 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? 圖 15:濃縮溶液黃芪甲甙百分含量 PLS 1 模型

從 PLS1 回歸模型上看,濃縮溶液密度和黃芪甲甙百分含量的模型非常好,相關(guān)系數(shù)分別為 0.9773 和 0.9849。

2.3????? 預(yù)測(cè)

本次濃縮實(shí)驗(yàn)時(shí)間為兩天,共取得了 70 個(gè)光譜數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)編號(hào)為 2701-2735;2801-2835,即 7 月 27 日取得 35 個(gè)樣品,7 月 28 日取得 35 個(gè)樣品,共 70 個(gè)樣品。

濃縮過程密度的建模說明:

樣品數(shù)量共 70 個(gè),沒有記錄密度數(shù)據(jù)的樣品有 4 個(gè)(2713、2714、2725、2735),密度數(shù)據(jù)明顯異常的樣品有 2 個(gè)(2822、2823 其密度值皆為 0.5)。剩下有數(shù)據(jù)的樣品數(shù)量為64 個(gè)。通過分析有明顯異常或數(shù)據(jù)不夠準(zhǔn)確的樣品有 9 個(gè):2701、2702、2704、2705、2801、2815、2816、2817、2835。這樣總共有 55 個(gè)合格的樣品,將這些樣品按編號(hào)進(jìn)行排序,每隔 5 個(gè)樣品取一個(gè)樣品(即順序號(hào)為 5、10、15、20、25、30、35、40、45、50)共 10 個(gè)樣品做為驗(yàn)證集樣品,不參與建模;另外的 45 個(gè)樣品用于建立模型。用建立好的密度模型來預(yù)測(cè) 10 個(gè)驗(yàn)證集樣品,結(jié)果見表一:

表一:AOTF 在線近紅外光譜儀對(duì)密度的預(yù)測(cè)結(jié)果

樣品編號(hào) 近紅外預(yù)測(cè)值 化學(xué)值 相對(duì)偏差(%) 絕對(duì)偏差
2709 1.184 1.19 0.50 0.006
2716 1.036 1.036 0.00 0
2721 1.112 1.104 0.72 0.008
2727 1.128 1.114 1.26 0.014
2732 1.142 1.141 0.09 0.001
2804 1.152 1.15 0.17 0.002
2809 1.235 1.234 0.08 0.001
2814 1.324 1.28 3.44 0.044
2824 1.105 1.093 1.10 0.012
2829 1.105 1.138 2.90 0.033
平均偏差 1.03 0.012

濃縮過程黃芪甲甙百分含量的建模說明

由于只提供了 27 日的 35 個(gè)樣品的黃芪甲甙百分含量化學(xué)值數(shù)據(jù),因此,只能用 35個(gè)樣品來建立黃芪甲甙模型。其中 2712 號(hào)樣品的數(shù)據(jù)(0.2570)明顯異常,去掉該樣品, 剩余 34 個(gè)樣品按樣品編號(hào)排序,由 2702 號(hào)樣品開始,每隔 5 個(gè)樣品取一個(gè)做為驗(yàn)證集樣品, 編號(hào)為 2702、2707、2727、2722、2727、2732,共 6 個(gè)用來驗(yàn)證模型。其余的 28 個(gè)樣品為 校正集樣品用來建立模型。模型的驗(yàn)證結(jié)果見表二:

表二:AOTF 在線近紅外光譜儀對(duì)黃芪甲甙的預(yù)測(cè)結(jié)果

樣品編號(hào) 近紅外預(yù)測(cè)值 化學(xué)值 相對(duì)偏差(%) 絕對(duì)偏差
2702 0.0916 0.0911 0.56 0.00051
2707 0.1670 0.1700 1.76 0.003
2717 0.1230 0.1250 1.60 0.002
2722 0.1890 0.1830 3.28 0.006
2727 0.2050 0.2110 2.84 0.006  
2732 0.2140 0.2070 3.38 0.007
    平均偏差 2.24 0.004

3. 結(jié) 論

從以上的結(jié)果可以看出:在整個(gè)黃芪的提取過程中,用 AOTF 近紅外光譜儀在線檢測(cè)的 密度的平均絕對(duì)偏差為 0.012、黃芪甲甙百分含量的平均絕對(duì)偏差為 0.004,完全可以實(shí)現(xiàn) AOTF 近紅外光譜儀在線監(jiān)測(cè)和控制黃芪提取過程的目的。如果能夠?qū)⒚芏鹊幕瘜W(xué)值數(shù)據(jù)測(cè) 量的更為準(zhǔn)確和提供更多的建立模型的樣品數(shù)據(jù),相信可以得到更為準(zhǔn)確完善的模型。

另外,我們推斷,如果在線監(jiān)測(cè)水分的指標(biāo),可以得到更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),而且不論何種藥物 的濃縮,均可以根據(jù)水分的指標(biāo)來判斷濃縮的程度,能夠更有效地對(duì)整個(gè)濃縮過程進(jìn)行監(jiān)控, 實(shí)現(xiàn)濃縮過程的全自動(dòng)控制。

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