一种丹红注射液双效浓缩过程在线检测方法
【专利摘要】本发明提供一种丹红注射液浓缩过程在线检测方法，通过设计近红外在线检测装置，在线采集丹红注射液浓缩液的近红外透射光谱，并收集浓缩液样本，采用烘干称重法和高效液相色谱法分别测得浓缩液样本中各质控指标信息，剔除异常光谱，选择近红外光谱建模波段和预处理方法，使用多元校正算法建立各质控指标定量模型，并采用各模型评价指标考察模型性能，将已建模型用于在线分析浓缩过程中各质控指标的变化趋势。本发明将近红外在线分析技术引入到丹红注射液的浓缩过程，实现对各质控指标（丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸、丹酚酸B和含水率）的实时监测，有利于提高丹红注射液浓缩过程的质量控制水平，充分保证产品质量稳定、可靠。
【专利说明】一种丹红注射液双效浓缩过程在线检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于近红外在线检测领域，具体涉及一种丹红注射液双效浓缩过程在线检测方法。
【背景技术】
[0002]丹红注射液是我国第一个快速解决全身脏器供血不足和缺血梗塞性疾病的专利中成药，具有活血化瘀，通脉舒络的功能，是由丹参和红花组成的复方制剂。丹参具有活血化瘀、理气止痛的功效，是临床上广泛应用的中药品种之一。从丹参中分离得到的水溶性成分有丹参素、原儿茶醛、和丹酚酸B等。而红花具有活血通络的功效，含有黄色和红色两种色素，有效成分主要集中在水溶性红花黄色素，如羟基红花黄色素A等。浓缩工艺是丹红注射液生产过程的关键工艺环节，其主要目的是使提取液中的有效成分得到富集，以利于后期精制纯化环节。传统的浓缩过程质量控制主要凭借操作人员的经验或密度计等物理指标判别方法，耗时费力，忽略了体系的有效成分浓度变化对产品均一的影响，易造成不同批次浓缩液质量的不稳定。故研究发展丹红注射液双效浓缩过程中关键质控指标的在线检测方法，有助于解决丹红注射液双效浓缩过程中关键控制指标的质量控制问题，对于中药工业技术进步和产品质量升级具有重大现实意义。
[0003]近红外(NIR)光谱技术作为一种快速无损的绿色分析技术，与传统技术相比，具有快速分析、无污染、样品处理简单、无需消耗试剂等特点。近年来，近红外光谱技术已经越来越多的被应用于中药研究，包括药材产地鉴别、有效组分含量测定和制药过程的在线检测和监控。从近年来研究进展情况看来，近红外光谱分析技术是最有希望在中药生产过程实现在线检测及质量控制的过程分析技术之一。在中药质量控制及生产应用领域，近红外光谱作为一种在线检测技术应用于指标成分的测定已有相关专利文献，如专利:中药生产工艺中产品质量指标在线检测(CN02137234.9)，近红外光谱快速在线检测中药苦黄注射剂有效成分的方法(CN200710022408.9)，近红外在线检测技术在中药一清颗粒生产中的应用方法(CN200810050095.2)和一种对中药生产工艺进行实时监控的方法(CN200410090617.3)等。但是这些专利均为离线采集近红外光谱，也并没有将所建模型真正应用于在线分析。
[0004]目前近红外光谱检测中常用的模型建立方法较多的是主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)。其中，PLS建立的模型更优于PCR建立的模型，因为在PLS中，同时对自变量X和因变量Y数据矩阵进行分解，相对于PCR中只对自变量X矩阵进行分解，不仅消除了 X和Y中的无用信息，而且使自变量X主成分直接与被分析组分含量Y关联，PLS方法优于PCR，现已成为化学计量学中备受推崇的方法。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提供一种丹红注射液双效浓缩过程的在线检测方法。该方法的检测目标为实现丹红注射液双效浓缩过程中各质控指标的在线定量分析，为丹红注射液双效浓缩过程质量控制提供方法。[0006]本发明是通过以下技术方案实现:
1.设计近红外在线检测装置
近红外在线检测装置包括第一阀门(I)、第二阀门(2)、第三阀门(3)、第四阀门(4)、浓缩设备一效加热室(5)、浓缩设备一效蒸发室(6)、浓缩设备二效加热室(5’)、浓缩设备二效蒸发室(6’)、循环总管旁路(7)、微型磁力驱动齿轮泵(8)、过滤器(9)、流通池(10)、光纤探头(11)、取样管(12)、近红外光谱仪(13)、一效循环总管(14)、二效循环总管(14’)和蒸汽管路，浓缩设备一效加热室(5)通过一效循环总管(14)连接浓缩设备一效蒸发室(6)，浓缩设备二效加热室(5 ’)通过二效循环总管(14 ’)连接浓缩设备二效蒸发室(6 ’)，浓缩设备一效蒸发室(6 )通过蒸汽管路(15)连接浓缩设备一效加热室(5 ’)，循环总管旁路(7 )以循环支路形式连接在浓缩设备一效加热室(5)和浓缩设备一效蒸发室(6)之间的一效循环总管(14)上，第一阀门(I)、第二阀门(2)、微型磁力驱动齿轮泵(8)、过滤器(9)、流通池(10)以串联方式连接在循环总管旁路(7 )上，流通池(10 )通过光纤探头(11)连接近红外光谱仪(13)，第三阀门(3)、第四阀门(4)和取样管(12)串联并以支路形式连接在循环总管旁路
(7)上，靠近流通池(10)。
[0007]2.在线采集近红外透射光谱及浓缩液样本
浓缩开始后，打开第一阀门(I)和第二阀门(2)，连通循环管路(7)，浓缩液通过微型磁力驱动齿轮泵(8)进入过滤器(9)，滤除杂质后到达流通池(10)，近红外光谱仪(13)在线采集流通池内浓缩液的近红外光谱，取样时，打开第三阀门(3)，待浓缩液充满取样管(12)后关闭第三阀门(3)，打 开第四阀门(4)，收集浓缩液样本用于测定各项质控指标，流通池
(10)及循环管路中水沉液流速控制在120 mL/min，过滤器用于滤除水沉液中的大部分固体杂质颗粒，过滤精度为60微米。
[0008]采用透射法采集近红外光谱，光谱范围为4500 cm_卜12000 cnT1，扫描次数为32次，分辨率为8 cnT1，以空气为参比。
[0009]光谱和浓缩液样品在线采集分三个阶段:第一阶段，将丹参、红花药材水提得到的提取液通过真空先后引入一效蒸发室(6)和二效蒸发室(6’)中，直至放液结束，过程中每隔5分钟在线采集近红外光谱，每隔20分钟从取样口取样；第二阶段，将二效蒸发室中的浓缩液抽入一效蒸发室中，过程中每隔2.5分钟在线采集近红外光谱，每隔5分钟从取样口取样；第三阶段，浓缩液全部转移至一效蒸发室后，每隔30秒在线采集近红外光谱，每隔2分钟从取样口取样，直至药液密度达到1.27^1.28g/ml，浓缩过程结束。
[0010]3.采用传统分析方法(高效液相色谱法和烘干称重法)测得浓缩液样本中各质控指标信息
所述的浓缩液样本的各质控指标包括丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸、丹酚酸B和含水率，采用高效液相色谱法(HPLC)测定浓缩液样本中丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B ;使用烘干称重法测定含水率。
[0011](I)高效液相色谱法:
条件:Agilent eclipse C18 分析柱(2ο0 λ 4.b mm, 5 μ m);流速 I mL/min ;柱温 35°C ;进样量5 μ L ;流动相:Α为甲醇，B为0.5%甲酸水溶液(v/v)，梯度洗脱程序为:0-20min, A:9% — 39% ;20~36 min, A:39% — 47% ;36~39 min, A:47% — 90% ;39~45 min, A:90%。检测波长:0~13 min, 280 nm (参比波长360 nm) ;13~21 min, 403 nm (参比波长500 nm)；21 ~45 min, 280 nm (参比波长 360 nm)；
浓缩液样本于1500 r/min高速离心机中离心10分钟，再稀释成不同倍数，滤过(0.45Mffl微孔滤膜)，取续滤液用于液相分析。
[0012]标准曲线绘制:分别精密称取丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B对照品适量，使用流动相(甲醇-0.5%甲酸，v/v，50:50)稀释，制成单一成分对照品储备液，将储备液等比稀释，配成不同浓度的工作液，在上述色谱条件下进样分析，以色谱峰面积Y对进样浓度X进行线性回归，结果表明，丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B的线性范围分别为9.84~147.6,1.13~22.68,3.74~37.41,4.83~57.98，52.80~1056 μ g/mL,相关系数R值均大于0.9998。
[0013](2)烘干称重法:称定烘干至恒重的称量瓶(两次烘干后重量差异小于5 mg，记石)，量取I mL浓缩液至扁形瓶，称重(石)，于105 °C烘干至恒重，取出置干燥器内冷却30min，迅速称重Qp，按下述公式计算含水率:
含水率(％)=(Z;- X2KXs-X0) X100%
4.剔除异常光谱
双效浓缩过程中由于设备的剧烈晃动，容易导致流通池采集的光谱出现基线漂移或毛刺明显等情况，从而引起模型精度的下降。本发明计算原始近红外光谱的马氏距离，并使用肖维勒(Chauvenet)准则剔除异常光谱。若测量值Xi (I < i < η)的残差满足I Vi I >Wno则Xi被视为异常数据，予以剔除。其中，Vi为残差，σ为标准差，Wn可查表得到。
[0014]5.选择近红外光谱建模波段和预处理方法
采用一阶导数法、Norris导数滤波、减去一条直线和标准正态变量变换法对光谱预处理，用于消除基线漂移、噪音、固体颗粒大小、表面散射及光程变化等对近红外光谱的影响。丹参素、羟基红花黄色素Α、迷迭香酸和丹酚酸B模型的光谱预处理方法包括:一阶导数、标准正态变量变换和Norris导数滤波处理；原儿茶醛模型的光谱预处理方法包括:一阶导数和减去一条直线；含水率模型的光谱预处理方法包括:一阶导数。
[0015]丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素Α、迷迭香酸、丹酚酸B和含水率模型的建模波段为 5446.2~6101.9 cnT1 和 7498.2~9403.6 cnT1。
[0016]6.使用多元校正算法建立各质控指标模型，并采用各模型评价指标考察模型性倉泛;
采用偏最小二乘回归法建立各质控指标模型。模型评价指标包括:模型评价指标包括相关系数(R)、校正集均方根误差(RMSEC)、校正集相互验证均方根误差(RMSECV)、校正集相对偏差(RSEC)，相对分析误差(RPD)。当R值接近于1，RMSEC值小于RMSECV值，且两者尽可能小，RSEC小于20%，RPD≥3时，说明所建模型具有较好的稳定性和预测精度，可以用于丹红注射液浓缩过程的在线检测。
[0017] 7.将已建模型用于在线分析丹红注射液双效浓缩过程中各质控指标的变化趋势 在线采集丹红注射液双效浓缩液的近红外光谱图，将光谱数据输入到校正模型中，经
过计算即可实时得知浓缩液中各质控指标的信息。
[0018]采用偏最小二乘回归法建立各质控指标模型。全局模型为浓缩液样本不按浓度分类，全部用于建模；局部模型为使用主成分分析方法将浓缩液样本按照浓度高低分成两类，按照类别分别建立各质控指标的局部模型。当全局模型性能不佳时，可使用局部模型以提高模型性能和预测能力。
[0019]本发明将近红外在线分析技术引入到丹红注射液的双效浓缩过程，实现对各质控指标(丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸、丹酚酸B和含水率)的实时监测，有利于提高丹红注射液双效浓缩过程的质量控制水平，充分保证产品质量稳定、可靠。
【专利附图】
【附图说明】
[0020]图1是双效浓缩过程近红外在线检测系统简图。
[0021]图2是浓缩液样品相对密度与含水率相关关系图。
[0022]图3是使用全局模型时双效浓缩过程丹参素预测值与实测值对比图。
[0023]图4是使用全局模型时双效浓缩过程原儿茶醛预测值与实测值对比图。
[0024]图5是使用全局模型时双效浓缩过程羟基红花黄色素A预测值与实测值对比图。
[0025]图6是使用全局模型时双效浓缩过程迷迭香酸预测值与实测值对比图。
[0026]图7是使用全局模型时双效浓缩过程丹酚酸B预测值与实测值对比图。
[0027]图8是使用全局模型时双效浓缩过程含水率预测值与实测值对比图。
[0028]图9是浓缩液样品光谱主成分得分图。
[0029]图10是使用局部模型时双效浓缩过程丹参素预测值与实测值对比图。
[0030]图11是使用局部模型时双效浓缩过程原儿茶醛预测值与实测值对比图。
[0031]图12是使用局部模型时双效浓缩过程羟基红花黄色素A预测值与实测值对比图。
[0032]图13是使用局部模型时双效浓缩过程迷迭香酸预测值与实测值对比图。
[0033]图14是使用局部模型时双效浓缩过程丹酚酸B预测值与实测值对比图。
[0034]图15是使用局部模型时双效浓缩过程含水率预测值与实测值对比图。
【具体实施方式】
[0035]下面结合附图和实施例做进一步的说明。
[0036]实施例1 (使用全部浓缩液样本建立全局模型)
1.设计近红外在线检测装置
参见图1，近红外在线检测装置包括第一阀门1、第二阀门2、第三阀门3、第四阀门4、浓缩设备一效加热室5、浓缩设备一效蒸发室6、浓缩设备二效加热室5’、浓缩设备二效蒸发室6’、循环总管旁路7、微型磁力驱动齿轮泵8、过滤器9、流通池10、光纤探头11、取样管12、近红外光谱仪13、一效循环总管14、二效循环总管14’和蒸汽管路；浓缩设备一效加热室5通过一效循环总管14连接浓缩设备一效蒸发室6，浓缩设备二效加热室5’通过二效循环总管14’连接浓缩设备二效蒸发室6’，浓缩设备一效蒸发室6通过蒸汽管路15连接浓缩设备一效加热室5’，循环总管旁路7以循环支路形式连接在浓缩设备一效加热室5和浓缩设备一效蒸发室6之间的一效循环总管14上,第一阀门1、第二阀门2、微型磁力驱动齿轮泵8、过滤器9、流通池10以串联方式连接在循环总管旁路7上，流通池10通过光纤探头11连接近红外光谱仪13，第三阀门3、第四阀门4和取样管12串联并以支路形式连接在循环总管旁路7上，靠近流通池10。
[0037]2.近红外光谱和浓缩液样本的在线采集
浓缩开始后，打开第一阀门I和第二阀门2，连通循环管路7，浓缩液通过微型磁力驱动齿轮泵8进入过滤器9，滤除杂质后到达流通池10，近红外光谱仪13在线采集流通池内浓缩液的近红外光谱，取样时，打开第三阀门3，待浓缩液充满取样管12后关闭第三阀门3，打开第四阀门4，收集浓缩液样本用于测定各项质控指标。流通池10及循环管路中水沉液流速控制在120 mL/min，过滤器用于滤除水沉液中的大部分固体杂质颗粒，过滤精度为60微米。
[0038]采用透射法采集近红外光谱，光谱范围为4500 cm_卜12000 cnT1，扫描次数为32次，分辨率为8 cnT1，以空气为参比。光谱和浓缩液样品在线采集分三个阶段:第一阶段，将丹参、红花药材水提得到的提取液通过真空先后引入一效蒸发室6和二效蒸发室6’中，直至放液结束，过程中每隔5分钟在线采集近红外光谱，每隔20分钟从取样口取样；第二阶段，将二效蒸发室6’中的浓缩液抽入一效蒸发室6中，过程中每隔2.5分钟在线采集近红外光谱，每隔5分钟从取样口取样；第三阶段，浓缩液全部转移至一效蒸发室6后，每隔30秒在线采集近红外光谱，每隔2分钟从取样口取样，直至药液密度达到1.27^1.28g/ml，浓缩过程结束。
[0039]收集不同批次双效浓缩过程中的浓缩液样品，随机选择其中2批数据作为验证集，其余样品作为校正集参与建模。重复10批丹红注射液的浓缩实验，每批次的实验都以相同方式进行取样和采集光谱。共得到176个浓缩液样本。
[0040]3.各质控指标测定
各质控指标包括丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸、丹酚酸B和含水率。采用高效液相色谱法(HPLC)测定浓缩液样本中丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B ;使用烘 干称重法测定含水率。
[0041](I)高效液相色谱法:条件:Agilent eclipse C18分析柱(250 4.6 mm, 5 μ m)；流速I mL/min;柱温35 °C;进样量5 μ L ;流动相:A为甲醇，B为0.5%甲酸水溶液(v/v)，梯度洗脱程序为:0~20 min,A:9%—39% ;20~36 min, A:39%^ 47% ;36~39 min,A:47% —90% ；39~45 min, A:90%。检测波长:0~13 min, 280 nm (参比波长 360 nm) ;13~21 min, 403 nm(参比波长 500 nm) ;21 ~45 min, 280 nm (参比波长 360 nm)。
[0042]浓缩液样本于1500 r/min高速离心机中离心10分钟，再稀释成不同倍数，滤过(0.45 Mffl微孔滤膜)，取续滤液用于液相分析。
[0043]标准曲线绘制:分别精密称取丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B对照品适量，使用流动相(甲醇-0.5%甲酸，v/v，50:50)稀释，制成单一成分对照品储备液，将储备液等比稀释，配成不同浓度的工作液，在上述色谱条件下进样分析。以色谱峰面积Y对进样浓度X进行线性回归。结果表明，丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B的线性范围分别为9.84~147.6,1.13~22.68,3.74~37.41,4.83~57.98，52.80~1056 μ g/mL,相关系数R值均大于0.9998。
[0044](2)烘干称重法:称定烘干至恒重的称量瓶(两次烘干后重量差异小于5 mg，记石)，量取I mL浓缩液至扁形瓶，称重(石)，于105 °C烘干至恒重，取出置干燥器内冷却30min，迅速称重Qp，按下述公式计算含水率:
【权利要求】
1.一种丹红注射液双效浓缩过程在线检测方法，其特征在于，通过以下步骤实现: (1)设计近红外在线检测装置 该装置包括第一阀门(1)、第二阀门(2)、第三阀门(3)、第四阀门(4)、浓缩设备一效加热室(5)、浓缩设备一效蒸发室(6)、浓缩设备二效加热室(5’)、浓缩设备二效蒸发室(6’)、循环总管旁路(7)、微型磁力驱动齿轮泵(8)、过滤器(9)、流通池(10)、光纤探头(11)、取样管(12)、近红外光谱仪(13)、一效循环总管(14)、二效循环总管(14’)和蒸汽管路，浓缩设备一效加热室(5)通过一效循环总管(14)连接浓缩设备一效蒸发室(6)，浓缩设备二效加热室(5’)通过二效循环总管(14’)连接浓缩设备二效蒸发室(6’)，浓缩设备一效蒸发室(6)通过蒸汽管路(15)连接浓缩设备一效加热室(5’)，循环总管旁路(7)以循环支路形式连接在浓缩设备一效加热室(5)和浓缩设备一效蒸发室(6)之间的一效循环总管(14)上，第一阀门(1)、第二阀门(2)、微型磁力驱动齿轮泵(8)、过滤器(9)、流通池(10)以串联方式连接在循环总管旁路(7 )上，流通池(10 )通过光纤探头(11)连接近红外光谱仪(13 )，第三阀门(3)、第四阀门(4)和取样管(12)串联并以支路形式连接在循环总管旁路(7)上，靠近流通池(10)； (2)在线采集近红外透射光谱及浓缩液样本 浓缩开始后，打开第一阀门(I)和第二阀门(2)，连通循环管路(7)，浓缩液通过微型磁力驱动齿轮泵(8)进入过滤器(9)，滤除杂质后到达流通池(10)，近红外光谱仪(13)在线采集流通池内浓缩液的近红外光谱，取样时，打开第三阀门(3)，待浓缩液充满取样管(12)后关闭第三阀门(3)，打开第四阀门(4)，收集浓缩液样本用于测定各项质控指标，流通池(10)及循环管路中水沉液流速控制在120 mL/min，过滤精度为60微米； 其中近红外光谱范围为4500 cm_卜12000 cnT1，扫描次数为32次，分辨率为8 cnT1，以空气为参比； (3)检测浓缩液样本中各质控指标:质控指标为丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸、丹酚酸B和含水率， (a)采用高效液相色谱法测定丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B ;浓缩液样本于1500 r/min高速离心机中离心10分钟，再稀释成不同倍数，0.45 Mm微孔滤膜过滤，取续滤液用于液相分析； 色谱条件:Agilent eclipse C18 分析柱，250X4.6mm，5 μ m ;流速I mL/min ;柱温35 °C;进样量5 μ L ;流动相:A为甲醇，B为0.5%甲酸水溶液(v/v)，梯度洗脱程序为:0~20 min，A:9% — 39% ;20~36 min，A:39% — 47% ;36~39min, A:47% — 90% ;39~45 min, A:90% ;检测波长:0~13 min,280 nm ; 13~21 min，403 nm ；21~45 min,280 nm ； (b)烘干称重法测定含水率:称定烘干至恒重的称量瓶，两次烘干后重量差异小于5mg，记石，量取I mL浓缩液至扁形瓶，称重(Z7)，于105 °C烘干至恒重，取出置干燥器内冷却.30 min，迅速称重Qp，按下述公式计算含水率: 含水率(％)=(AV Χ2)?{X1-X0) X100% ； (4)剔除异常光谱: 计算原始近红外光谱的马氏距离，并使用肖维勒准则剔除异常光谱，若测量值Xi (1≤i^n)的残差满足| Vi |> Wn σ则Xi被视为异常数据,予以剔除,其中,Vi为残差，σ为标准差，Wn可查表得到； (5)选择近红外光谱建模波段和预处理方法: 采用一阶导数法、Norris导数滤波、减去一条直线和标准正态变量变换法对光谱预处理，用于消除基线漂移、噪音、固体颗粒大小、表面散射及光程变化等对近红外光谱的影响，丹参素、羟基红花黄色素Α、迷迭香酸和丹酚酸B模型的光谱预处理方法是:一阶导数、标准正态变量变换和Norris导数滤波处理；原儿茶醛模型的光谱预处理方法是:一阶导数和减去一条直线；含水率模型的光谱预处理方法是:一阶导数； 丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素Α、迷迭香酸、丹酚酸B和含水率模型的建模波段为5446.2~6101.9 cnT1 和 7498.2~9403.6 cnT1 ； (6)使用多元校正算法建立各质控指标模型，并采用各模型评价指标考察模型性能: 采用偏最小二乘回归法建立各质控指标模型，模型评价指标包括:模型评价指标包括相关系数(R)、校正集均方根误差(RMSEC)、校正集相互验证均方根误差(RMSECV)、校正集相对偏差(RSEC)，相对分析误差(RPD)，当R值接近于I，RMSEC值小于RMSECV值，且两者尽可能小，RSEC小于20%，RPD≥3时，说明所建模型具有好的稳定性和预测精度，可用于丹红注射液浓缩过程的在线检测； (7)将已建模型用于在线分析丹红注射液双效浓缩过程中各质控指标的变化趋势: 在线采集丹红注射液浓缩液的近红外光谱图，将光谱数据输入到校正模型中，经过计算实时得知浓缩液中各质控指标的信息。
2.根据权利要求1所述的一种丹红注射液双效浓缩过程在线检测方法，其特征在于，步骤(2)所述的光谱和浓缩液样品在线采集分三个阶段:第一阶段，将丹参、红花药材水提得到的提取液通过真空先后引入一效蒸发室(6)和二效蒸发室(6’)中，直至放液结束，过程中每隔5分钟在线采集近红外光谱，每隔20分钟从取样口取样；第二阶段，将二效蒸发室(6’)中的浓缩液抽入一效蒸发室(6)中，过程中每隔2.5分钟在线采集近红外光谱，每隔5分钟从取样口取样；第三阶段，浓缩液全部转移至一效蒸发室(6)后，每隔30秒在线采集近红外光谱，每隔2分钟从取样口取样，直至药液密度达到1.27^1.28g/ml，浓缩过程结束。
3.根据权利要求1所述的一种丹红注射液双效浓缩过程在线检测方法，其特征在于，步骤(a)中标准曲线绘制:分别称取丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B对照品，使用甲醇-0.5%甲酸，v/v, 50:50的流动相稀释，制成单一成分对照品储备液，将储备液等比稀释，配成不同浓度的工作液，在上述色谱条件下进样分析，以色谱峰面积Y对进样浓度X进行线性回归，测得丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、迷迭香酸和丹酚酸B 的线性范围分别为 9.84~147.6，1.13~22.68，3.74~37.41，4.83~57.98,52.80~1056 μ g/mL,相关系数R值均大于0.9998。
4.根据权利I要求所述的一种丹红注射液双效浓缩过程在线检测方法，其特征在于:步骤(6)采用偏最小二乘回归法建立各质控指标模型，全局模型为浓缩液样本不按浓度分类，全部用于建模，局部模型为使用主成分分析方法将浓缩液样本按照浓度高低分成两类，按照类别分别建立各质控指标的局部模型，当全局模型性能不佳时，可使用局部模型以提高模型性能和预测能力。
【文档编号】G01N21/359GK103913433SQ201410135322
【公开日】2014年7月9日 申请日期:2014年4月4日 优先权日:2014年4月4日
【发明者】金叶, 吴永江, 刘雪松, 苏晓涛, 刘象银, 陆世海, 刘林军, 王臣臣 申请人:浙江大学, 山东丹红制药有限公司