基于近红外光谱的EPO-PLS测定小柴胡颗粒水分

作者：刘静; 张燕; 王立芳; 张韬; 向琬; 周文忠; 杨晓云; 杨盼盼^*

来源：药物分析杂志, 2023, 43(05): 827-836.

DOI：10.16155/j.0254-1793.2023.05.13

• 小柴胡颗粒
• 水分
• 近红外光谱
• 外部正交算法
• 偏最小二乘回归
• 模型优化

目的:提高近红外光谱法测定小柴胡颗粒水分的准确性和稳定性，提升该测定方法的推广应用价值。方法:以水分含量为1.70%、1.80%、1.90%、2.00%、2.10%、2.20%、2.30%、2.40%、2.50%、2.60%和2.69%的小柴胡颗粒近红外光谱矩阵作为EPO重构矩阵，对420个小柴胡颗粒近红外光谱中9 000～4 000 cm-1波段和水分特征光谱波段(4 980～5 140 cm-1/6 900～7 010 cm-1)吸收度进行重构，综合多项模型评价指标(模型决定系数R2、校正均方根误差RMSEC、交互验证均方根误差RMSECV;60个外部验样品预测标准误差SEP、模型预测值和实测值间配对t检验结果),对比重构前后PLS的建模效果，并对该方法的精密度进行考察。结果:EPO重构可显著提升模型的稳定性和准确性，EPO+9 000～4 000 cm-1波段建模效果最好，模型预测范围为1.68%～2.69%,最优主成分数为8,模型的决定系数R2为0.938, RMSEC和RMSECV分别为0.042 9%和0.047 6%,外部验证集的预测标准误差SEP为5.18%,在α=0.05显著水平60个验证集样品实测值和模型预测值下无显著差异。针对不同水分的3批次样品日内精密度在1.33%和1.54%之间，日间精密度在2.08%和2.21%之间。结论:EPO重构可显著提升小柴胡颗粒水分近红外光谱校正模型的稳定性和准确性，为近红外光谱分析技术应用于小柴胡颗粒水分快速测定的推广应用提供技术支撑。

• 单位
  云南白药集团股份有限公司