维C银翘片包衣过程近红外光谱实时检测研究

摘要：

目的 建立一种基于近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测维C银翘片(Vitamin C Yinqiao Tablets,VCYT)引湿率与包衣增重的方法,用于包衣过程的实时检测.方法 参考《中国药典》2020年版测量引湿率,将其作为包衣防潮效果的指标.通过在线NIRS技术实时采集包衣过程中的片剂光谱,比较了区间偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)、随机蛙跳(rand frog,RF)、蒙特卡罗-无信息变量消除(Monte Carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、竞争自适应重采样法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)4种波长选择算法对偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)的影响.结果 所得定量模型可准确、稳定地预测引湿率与包衣增重,其决定系数(Rp2)分别为 0.891 8 和 0.939 6,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为 0.175 4 和 0.274 2,相对分析误差(relative prediction errors,RPD)分别为3.121 9和4.148 4.另外,在1批包衣过程实时检测的结果显示,预测模型对引湿率的预测效果良好(RPD=4.1991),但对包衣增重的预测效果较差(RPD=1.8152).结论NIRS对维C银翘片包衣过程的实时检测是可行的.

关键词：近红外光谱、维C银翘片、包衣过程、实时检测、引湿率、包衣增重、区间偏最小二乘法、随机蛙跳、蒙特卡罗-无信息变量消除、竞争自适应重采样法、偏最小二乘回归、决定系数、预测均方根误差、相对分析误差

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分类号：R283.6(中药学)

资助基金：江西省重大科技研发专项;江西省03专项与5G项目;江西省教育厅科学技术研究项目;江西中医药大学校级创新团队发展计划;江西中医药大学校级课题

在线出版日期：2023-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：6276-6285