紅外光譜實驗設(shè)計.doc

紅外光譜應(yīng)用試驗一：實驗?zāi)康幕蚬δ埽褐兴帗絺舞b別，中藥含量測定，中藥制劑含量測定，二：原理：不同物質(zhì)成分的紅外吸收光譜不同 近紅外光譜區(qū)與有機分子中含氫基團（OH、NH、CH）振動的合頻和各級倍頻的吸收區(qū)一致，通過掃描樣品的近紅外光譜，可以得到樣品中有機分子含氫基團的特征信息，在與標(biāo)準(zhǔn)建立的模型對比分析進而區(qū)別真?zhèn)稳簩崿F(xiàn)功能：1.選取具有代表性的樣品，以標(biāo)準(zhǔn)方法測定其組成數(shù)據(jù)，作為模型訓(xùn)練集;2.掃描訓(xùn)練集樣本近紅外光譜；3.利用多元校正方法，將樣本光譜與組成數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立數(shù)學(xué)模型；4.檢驗?zāi)Ｐ托阅?，若證實模型可靠，即可利用于未知樣本組成性質(zhì)預(yù)測。為了克服近紅外光譜測定的不穩(wěn)定性的困難，必須嚴格控制包括制樣、裝樣、測試條件、儀器參數(shù)等測量參數(shù)在內(nèi)的測量條件。 四：技術(shù)困難：信噪比低，有效信息率低，對于痕量分析不適用；由于是直接測定樣品，樣品的狀態(tài)，成分組成及測量條件都將對光譜造成影響；前期工作反復(fù)，需要大量人力和時間等。 解決方法：加強對紅外光譜儀的研發(fā)，再就是依靠計算機技術(shù)和相應(yīng)軟件的研發(fā)和快速更新，以上缺點會被注意克服。五：為制藥企業(yè)在線和實時分析提供了更嚴格的質(zhì)量控制分析，從而降低次品率，降低生產(chǎn)成本。為醫(yī)院等醫(yī)療部門提供了方便，為避免因假藥而造成的事故有深遠意義，這樣既降低了治療成本，又避免了不必要的事故，保護了病人。且該方法具有方便、快速、高效、準(zhǔn)確和成本較低，不破壞樣品，不消耗化學(xué)試劑，不污染環(huán)境等優(yōu)點 準(zhǔn)確掃描校正樣品集中各個樣品規(guī)范的近紅外光譜：為了克服近紅外光譜測定的不穩(wěn)定性的困難，必須嚴格控制包括制樣、裝樣、測試條件、儀器參數(shù)等測量參數(shù)在內(nèi)的測量條件;利用該校正校品集建立的數(shù)學(xué)模型，也只能適用于按這個的測量條件所測量光譜的樣品。 選擇與建立校正樣品集中各個樣品：為了克服近紅外光譜復(fù)雜與變化的高背景，校正樣品集中的各個樣品必須包括今后待測樣品中的全部背景，利用該校正樣品集建立的數(shù)學(xué)模型，就能夠校正樣品中各種復(fù)雜的背景，該數(shù)學(xué)模型也只能適用于包括這些背景的樣品?？梢园垂庾V特征或濃度來選擇校正校品集。 準(zhǔn)確測定樣品集中每個樣品的各種待測成分或性質(zhì)(稱為化學(xué)值)。因為這些值測定的精確度是近紅外光譜運用數(shù)學(xué)模型進行定量分析精確度的理論極限。 剔除異常值，建立校正校品集(標(biāo)樣集)：由上述 、 環(huán)節(jié)測定的校正樣品集中種樣品的光譜與化學(xué)值，有可能由于種隨機的原因而有較嚴重的失真，這些樣品的測定值稱為異常值。這些失真的樣品，若包含在校正校品集中，就會影響所建數(shù)學(xué)模型的可靠性，因此在建立模型時應(yīng)當(dāng)剔除這些異常值。一般定量分析程序中都包含用統(tǒng)計方法指出某些異常值，應(yīng)用人員可以根據(jù)情況決定是否將這些異常樣品剔除。 對校正樣品集中樣品光譜的預(yù)處理與分析譜區(qū)的選定：光譜的預(yù)處理與譜區(qū)的選定，是克服近紅外光譜測定不穩(wěn)定的有效環(huán)節(jié)。根據(jù)標(biāo)樣光譜的狀況對光譜預(yù)處理，包括求導(dǎo)、數(shù)字濾波、付立葉變換與小波變換濾波等，以降低系統(tǒng)背景與隨機背景。近紅外光譜定量分析數(shù)學(xué)模型所包含的譜區(qū)(光譜的數(shù)據(jù)點)一般應(yīng)根據(jù)樣品的特點而選定;增加譜區(qū)的范圍就可以增加對光譜信息采集的范圍，即提高信息量;但因為每個光譜的數(shù)據(jù)點也包含了測量誤差，因此數(shù)學(xué)模型所利用的數(shù)據(jù)點越多，則包含的測量誤差也越大，為了減少近紅外光譜中某些信息量小、失真大的部分譜區(qū)，以避免這些譜區(qū)的測量誤差影響數(shù)學(xué)模型的穩(wěn)定性，需要選擇建立數(shù)學(xué)模型所用的譜區(qū)?？梢砸罁?jù)導(dǎo)數(shù)光譜或相關(guān)系數(shù)隨頻率變化的相關(guān)圖，用以選擇數(shù)學(xué)模型包括的頻率范圍。 選擇算法、確定模型的參數(shù)、建立、檢驗與評價數(shù)字模型：常用的算法有逐步回歸分析、偏最小二乘法、主成分回歸分析等。這些算法的基本思想是應(yīng)用近紅外光譜的全光譜的信息，以解決近紅外光譜的譜峰重疊與復(fù)雜背景的影響。如前所說，不同組分雖然在某一譜區(qū)可能重疊，但在全光譜范圍內(nèi)不可能完全相同，因此，為了區(qū)別不同組分，必須應(yīng)用全光譜的信息。 可用內(nèi)部交叉證實法確定數(shù)學(xué)模型所用的最佳維數(shù) (即階數(shù))。內(nèi)部交叉證實的方法是評價確定數(shù)學(xué)模型的一種有效方法。這種方法是依次、每次從校正樣品集中提出一個或幾個樣品，然后用剩余的樣品建立數(shù)學(xué)模型，并用數(shù)學(xué)模型預(yù)測原來提出的一個或幾個樣品，作為對數(shù)學(xué)模型的檢驗。反復(fù)進行上述步驟，直至校正樣品集中的每個樣品都被預(yù)測檢測過一次為止。為了評價數(shù)學(xué)模型，將內(nèi)部交叉證實時用數(shù)學(xué)模型預(yù)測計算的校正集中各樣品的化學(xué)值與各樣品的實際值作線性相關(guān)，計算相關(guān)系數(shù)和校正標(biāo)準(zhǔn)差，并用相關(guān)系數(shù)與校正標(biāo)準(zhǔn)差來評價數(shù)學(xué)模型的預(yù)測效果。要求相關(guān)系數(shù)接近 1 、校正標(biāo)準(zhǔn)差逼近于校正集測定標(biāo)樣化學(xué)值的標(biāo)準(zhǔn)差。如果內(nèi)部交叉證實的方法確定數(shù)學(xué)模型預(yù)測的效果較好，則可以運用外部證實法進一步檢驗和評價數(shù)學(xué)模型;不然，須重復(fù) 、 、 以優(yōu)化數(shù)學(xué)模型 用外部證實法檢驗和評價數(shù)學(xué)模型，以檢驗數(shù)學(xué)模型在時間空間上的穩(wěn)定性?？梢杂昧硗鈳着毩⒌?、待測量已知的檢驗樣品集，用數(shù)學(xué)模型預(yù)測計算檢驗集中各樣品的待測值;對實際值與預(yù)測值作線性相關(guān)，并用相關(guān)系數(shù)和預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差來表示預(yù)測效果，要求相關(guān)系數(shù)接近 1 、預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差逼近于校正標(biāo)準(zhǔn)差。為了檢驗數(shù)學(xué)模型在時間、空間上的穩(wěn)定性，需要用數(shù)學(xué)模型預(yù)測不同時間和空間的檢驗樣品集，檢驗預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差是否都能得到穩(wěn)定的結(jié)果。如果外部證實的方法確定數(shù)學(xué)模型預(yù)測的效果好，則可以考慮近紅外光譜分析中應(yīng)用這些數(shù)學(xué)模型;不然須重復(fù) 、 、 以優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。如果測定的樣品在時間和空間條件上有一些新的變化，原有的數(shù)學(xué)模型已不適合此新條件，則需重新建立有代表性的校正樣品集(可以在原有的樣品集中增加一些新的樣品類型，以使新的校正樣品集能代表新的類型樣品)，然后再按照 環(huán)節(jié)對數(shù)學(xué)模型進行修正與維護。90年代以來，近紅外光譜在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用全面展開，有關(guān)近紅外光譜的研究及應(yīng)用迅速增加，成為發(fā)展最快、最引人矚目的一門獨立的分析技術(shù)。它在藥學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用愈加廣泛，發(fā)達國家已經(jīng)將近紅外方法作為質(zhì)量控制、品質(zhì)分析和在線分析等快速、無損分析的主要手段。隨著近紅外技術(shù)的日趨完善，對藥物理化學(xué)參數(shù)的定量表征和大量樣品的質(zhì)量控制、在線分析等方面發(fā)揮重要的作用。雖然近紅外光譜分析還有不足，但是由于近紅外光譜法的快速、非破壞性、無試劑分析、安全、高效、低成本及同時測定多種組分等特點，使它成為農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、石油生產(chǎn)等領(lǐng)域經(jīng)濟、有效且最具發(fā)展前景的分析技術(shù)之一。根據(jù)近紅外技術(shù)的特點，應(yīng)大力發(fā)展近紅外在線檢測及網(wǎng)絡(luò)聯(lián)用。在線檢測是及時發(fā)現(xiàn)和解