制药工业中近红外光谱分析技术的研究

方超

摘 要：在国内，随着计算机技术和近红外光谱技术的不断完善，近红外光谱逐渐成为了医学领域中的焦点课题，尤其是在制药工业领域发挥着巨大的潜力。为了更好地推动医学领域各项技术的发展进程，需要对近外光谱在制药工业中的应用进行具体的研究。在分析过程中，先要阐述近红外光谱的基本原理，组建红外光谱在药品试样测定定理回归模型，在基础上总结其技术在制药工业中的应用，为推到医疗领域的建设进程奠定了扎实的基础。

关键词：制药工业；近红外光谱；分析技术

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.12.011

1 引言

很长一段时间内，红外光谱（near-Infrared spectroscopy， NAIRS）分析技术以其稳定性强、便捷、复杂度等优势被广泛的应用于医疗、工业、食品加工等多个行业领域的建设中，尤其是在药品制造领域中对其生产起到了决定性的作用。在制药过程中，红外光谱可以使得供试样品不需要任何繁琐的预处理就可以直接检测，有效地弥补了传统技术测定过程繁琐的弊端，降低了样品测定所浪费的时间，受到了制药领域的广泛好评。在制药工业的实际生产过程中，利用NAIRS技术将药品的质量参数和其样品光谱向关联，组建数学回归模型，在依据对模型预测样品成分和性质进行分析，利用分析的结果对药剂生产流程进行监测，由此也成为了医学领域研究的焦点课题，受到了业内人士的广泛关注。

2 近红外光谱基本原理

所谓近红外光谱是分子振动的非谐振性会促使分子振动从低级状态逐渐变为高能级，其主要记载是含氢基团振动倍频和介频的吸收。和传统分析技术所不一样的是，NIRS属于间接分析技术，需要依据分析模型来对未知属性的样品进行详细的理论分析。和传统的分析技术相对比，近红外光谱的优势在于可以在最短的时间内，对被测样品完成一次全面的NIRS的采集测量，并且在进行光谱测量的过程中，不需要对测量的样品进行预处理，其消耗的样本少，具有成本低、稳定性高的优势。

3 制药工业中近红外光谱分析技术的应用分析

3.1 新变量与待测性质间的回归模型

在建立新变量与待测性质间的回归模型过程中，先求取隐含层输出矩阵与待测性质间的权值，给出VIP值排序后的光谱数据集，组建新变量与待测性质间的回归模型。具体的步骤如下详述：

假设，由代表激发函數，代表重排光谱数据，代表子区间的数量，则利用式（1）求取隐含层输出矩阵与待测性质间的权值：

在上式中，代表隐含层输出权值。

假设，由代表光谱数据集的属性集合，代表第个光谱变量在第个 PLS主成分中的负载权重，则利用式（2）组建新变量与待测性质间的回归模型：

3.2 红外光谱分析技术在制药工业中的应用分析

今年来，在国内，在药品制造过程中，随着科技技术不断提升，自动化程度也在相应的提高，药物的制备的流程主要分为混合、加工、成型、包装，这就使得在每个加工步骤中对全部组分进行详细的表述，任何小的失误都会带来严重的后果。传统方法必须要将样品提取到研究室内进行专门的研究，由此在反馈出信息到生产车间进行控制加工。因为其研究的速度，会经常延误工期。部分固体药剂就生产部分会将大量粉末混合物或颗粒压片，在此基础上进行随机抽取，如此会造成样品不合格，或者产品报废的问题。近红外光谱仪具有体积小，分析速快，不受外界干扰影响等特点，将其安装在药物流水线上，可以对加工过程中，每个组成分的含量进行全面的监测，防治了大量产品的损失。图1为红外光谱测量仪。

4 结束语

对今年来的制药工业中近红外光谱分析技术进行分析，给出了其技术在药剂生产中的主要应用，为今后更好地推荐制剂领域的建设进程提供了科学的依据。

参考文献：

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