紫外光谱结合向量扣减方法快速测定感冒药物中对乙酰氨基酚和盐酸伪麻黄碱

为建立快速测定感冒药物中2种有效成分对乙酰氨基酚(AAP)和盐酸伪麻黄碱(PEPD)的数学模型,分别采集上述2种化合物的多波长紫外光谱,从而获得两者的标准光谱库(v1和v2)。同时取市售感冒药4种,各取1片,分别配成溶液后,各自采集其光谱-色谱联用数据并转化成各时刻全波长下的吸光度A。从中扣除与被测组分具有相同保留时间的数据阵列,得到不含有被测组分的数据矩阵,然后分别采用主成分分析和奇异值分解降维处理后,得到不含有AAP的本底数据库N1和不含有PEPD的本底数据库N2。分析样品时,取上述4种感冒药各1片,分别配制成溶液后,每一样品取2份,一份采集多波长紫外光谱数据,另一份进行高效液相色谱(HPLC)分析。从而建立样品的光谱库a,并运用向量扣减方法计算得到样品中2种有效成分的含量。AAP测定值的相对标准偏差(n=5)均小于2.0%,PEPD测定值的相对标准偏差(n=5)均小于4.0%;加标回收试验测得回收率分别为94.5%～106%和92.1%～108%。此方法的测定结果与HPLC的测定结果之间的相对误差分别在±4.0%和±3.0%以内。     

基于色谱–光谱联用和斜投影法分析丹皮酚含量

将色谱–光谱仪联用(HPLC–UV)法与斜投影法结合,建立了丹皮酚含量快速分析方法。通过色谱–光谱联用采集丹皮酚结晶母液的紫外多波长光谱三维数据,构建不含丹皮酚的背景数据库以及丹皮酚光谱数据库,基于斜投影法步骤测定了批量样本中丹皮酚含量。结果表明:该方法计算结果和高效液相色谱分析结果接近,相对误差小于5.0%。测定结果的相对标准偏差为0.4%~1.0%(n=5),回收率为98.8%~101.3%。该方法快速、准确,操作简单,可为丹皮酚结晶产品及各种制剂质量控制提供可行方案。     

拉曼光谱子空间重合识别修正液中氯代烃

利用拉曼光谱子空间重合对修正液中氯代烃成分进行识别分析。通过计算混合卤代烃组分与标准样品数据库拉曼光谱之间的子间空夹角,依据夹角变化排列筛选出含有最少标准样品数目的子空间,该子空间所含的标准样品组成为待定性混合氯代烃组成,从而实现对混合氯代烃组分的定性分析。将该方法用于修正液中氯代烃的成分定性分析,准确率达100%。该方法操作简单,检测时间短,准确率高,适用于多组分混合体系中的物质定性分析。     

基于角度度量法的混纺纤维定量检测

采用“基于角度度量的多变量回归方法”对维纶和腈纶混纺纤维各组分含量进行检测,并与直接用偏最小二乘法（PLS）对混和纤维的预测结果作对比。实验结果显示,PLS法对维纶和腈纶预测值与实际值的线性相关系数r均为0．9457,标准偏差为6．0906,均方根误差为6．9948。角度度量法对维纶预测值与实际值的线性相关系数r为0．9990,标准偏差为0．8929,均方根误差为2．1896;对腈纶预测值与实际值的线性相关系数r为0．9928,标准偏差为2．1896,均方根误差为3．9493。实验证明,角度度量法比PLS法更能准确表达定量关系,角度度量法可以显著降低分析操作对环境的要求,满足了近红外光谱在混纺纤维定量分析上的要求。     

多波长薄层扫描分析非那西丁和咖啡因

将阵列感光的光纤光谱仪与二维电移平台结合,完成多波长薄层反射扫描定量,提供二阶张量数据输出.设计的仪器采取“弓”形二维移动扫描,探头与薄层板间距2mm,能在200ms积分时间内同时获取紫外—近红外2048个波长响应值,利用Kubelka-Munk函数积分值定量,提高了薄层扫描定量的线性度和准确度,检出范围覆盖纳克到毫克...     

中红外光谱结合向量夹角直接定量三氯蔗糖

多组分复杂体系的红外光谱由于成分多样、谱带严重重叠、背景干扰等导致谱图特征减弱,且体系中的红外光谱往往不是各组分光谱的简单叠加,需要借助于化学计量学技术以实现解析。基于朗伯-比尔定律（Lambert-Beer law）并且随着衰减全反射（ATR）技术取样普及,结合偏最小二乘回归法（PLS）、人工神经网络（artificial neural network, ANN）等化学计量法将数据进行累积、特征提取以及校正建模等工作解决红外光谱中严重重叠和非线性等问题,再采用二次测量定量分析已初步具有应用成效,而有效增强信息量表达,降低背景、噪声干扰,减少复杂的计算过程,进而保证定量分析结果的可靠性,则成为研究的主要方向。通过讨论光通道和背景对光谱强度变化的影响,结合向量角度转换提出一种新的近似线性定量方法。经初步理论计算,发现多组分混合物与该混合物中待测组分的相对含量二者间的向量夹角值存在一定的关系,而该关系并不受批次制样的影响,进一步通过高斯曲线模拟混合信号,充分说明选择合适的波长范围,二者在一定范围内存在线性相关性,相关性不受测量条件变化的影响。采用KBr压片法,向待测样品中逐步加入待测组分得到混合样本,分别得到待测组分光谱与混合样本光谱信号,先将其进行一阶求导,消除加性误差后,再将其转化为空间向量角度,消除批次制样中光程差异,再以百分比定义待测物样品的含量,所得到混合样的夹角值与其中所含参照品含量成简单线性关系,即以计算结果夹角值与含量作标准曲线,实现定量分析。本测量方法用于三氯蔗糖（Sucralose, TGS）与三氯蔗糖-6-乙酸酯（4,1,6-trichloro sucrose-6-acetate, TGS-6-A）二者进行一定比例混合（双组分体系）,以及TGS-6-A的脱酰产物（多组分体系）中的TGS的含量定量分析,在两种体系中定量均得到令人满意的结果,所建立标准曲线的相关系数r均达到0.995 0以上,相对误差均低于8.0%,所建立的分析方法对利用中红外透射光谱分析研究多组分样品具有重要的参考价值。     

荧光褪色效应与拉曼光谱基线干扰消除

荧光是直接测定的拉曼光谱中背景的最主要来源,需要采用真实、准确的方法消除,以得到纯净的拉曼响应。基线拟合消除和查找荧光贡献扣除是解决背景问题的两条思路,目前多采用基线拟合方法,其优点是满足用户“视觉”要求,无需额外硬件,但并非机理或实质上的解释,因而难以保证数据的真实性与合理性;查找荧光的方法,更为真实,但是目前提出的方法,需要增加光源等额外设计和成本。另外,在实验方法上,也有采用消荧光剂和长时间照射漂白的,存在操作繁琐、效率低等不足。利用稳定体系中拉曼和荧光的时间差异解决体系中荧光问题。在微小的时间段内,例如几个毫秒,激发光不会导致体系性质发生显著变化,荧光具有寿命周期,会随激发时间延长强度下降的“褪色”,“褪色”的强度差异可以被认为是整体荧光的一个微元;与此同时,由于体系组成未发生显著变化,拉曼光对于短时间照射可以保持稳定。利用此差异可以区分出混合信号中的荧光和拉曼光。根据该原理,提出了荧光褪色差分法(FBDA),实现拉曼光谱的背景校正。方法的主要步骤：测量微小时刻内的多张直接拉曼光谱,求取系列光谱的差分,对差分值作高频滤波降噪,可获得荧光强度微元;然后,多个荧光微元平均归一化后,得到荧光强度单元。以拉曼光谱2 000～2 500 cm-1的静默区,即通常不会出现拉曼信号的频段为基准,对荧光单元作逆差分,逆差分累计值与原始光谱在此频段一致时,得到整体荧光响应;最终,从原始光谱中扣除荧光成分,完成背景扣除和基线校正。以盐酸二甲双胍片的拉曼测量为例,说明和讲解了所提出的原理和方法,验证方法的有效性。与目前效果较好的基线校正方法(不对称最小二乘和自适应迭代再加权惩罚偏最小二乘)进行了对比,表明FBDA方法更为客观真实,FBDA的另一个优势是不需要额外的设计和成本,所有数据都是在现有设备直接采集和完成。需要说明的是,微小时刻光谱差异的要求,可以确保FBDA光谱实时性,长时间的光谱差异,将会影响结果的准确性;另外,对于光化学反应体系和其他非荧光引起的复杂背景,FBDA的适用性有待改善。     

斜投影-不展开薄层色谱法对废木料液化产物乙酰丙酸的过程分析

采用多波长薄层色谱扫描法,不经过传统的薄层色谱展开步骤实现混合体系的快速定量。废木料液化过程产物为混合体系,分别将不同液化反应时间点所取样品点样于硅胶板上。仅对液化过程终点的样本点进行一次展开,分离斜投影建模所需的反射光谱,切割出目标产物(乙酰丙酸)和背景光谱,构造斜投影算子;对其他液化过程中的样品点不展开,采集混合光谱,经斜投影算法分离出其中的目标产物纯光谱,从而实现定量。将该方法的定量结果与高效液相色谱法的定量结果对比,得到两种方法测定乙酰丙酸的相对误差小于3.27%,表明两种方法具有良好的一致性。     

红外光谱结合角度转换法快速分析乙酰二茂铁

基于红外光谱法建立了乙酰二茂铁含量快速分析模型。通过正交试验合成18组样本，采集了所有样本的红外光谱，并且进行了液相色谱分析。按照样本含量梯度由小到大选择9个作为校正集，以乙酰二茂铁对照品光谱作为参比，通过1阶导数降噪，截取特征波段1 000～1 100 cm^-1、1 610～1 680 cm^-1，得到相对应的角度值。建立角度值与乙酰二茂铁含量的分析模型为y=0.011θ-1.289，相关系数r为0.996。将另外9组验证集样本在同样数据处理条件下，分析各验证集样本中乙酰二茂铁含量，与液相色谱分析结果进行比对，绝对误差为-0.91%～3.84%，相对误差为-4.94%～6.51%。结果表明，红外光谱结合角度转换法可用于样本中乙酰二茂铁含量的快速定量分析，该方法具有准确性高、分析快捷、操作简便等优点。     

基于拉曼光谱法建立的模型快速预测布洛芬缓释胶囊中布洛芬的含量北大核心CSCD

为快速测定布洛芬缓释胶囊中布洛芬的含量,进行了题示项目研究。以高效液相色谱法(HPLC)为参比,采用拉曼光谱仪对5个校正集样本和布洛芬对照品进行扫描,将原始拉曼光谱图导入计算平台,选择波段250-1800 cm^(-1),通过荧光褪色差分法校正基线,二阶滤波求导进行降噪处理,用向量夹角转换算法计算各样本与布洛芬对照品拉曼光谱之间夹角余弦的方差值,以布洛芬的质量分数对该值进行拟合,得到模型的关联方程。采集待测样品的拉曼光谱,利用建立的模型预测其中布洛芬的含量。结果显示:布洛芬的质量分数在55%~90%内与其对应的夹角余弦的方差值呈线性关系;验证集样本的预测值与HPLC所得参考值的相对偏差为3.0%~3.8%。模型用于实际样品分析,预测值和参考值的相对偏差为1.2%~6.8%,预测值的相对标准偏差(n=5)为0.99%~3.1%。