典型文献
基于近红外光谱技术的养血清脑颗粒流化床制粒过程检测研究
文献摘要：
为实现养血清脑颗粒生产过程实时监控,提升制粒过程颗粒质量的批次间一致性,基于近红外光谱(NIRS)技术,建立养血清脑颗粒流化床制粒过程水分、粒度、堆密度与休止角的近红外定量预测模型.采用近红外光谱仪的积分球检测模块,对制粒生产过程中的12批共计355个样本采集近红外光谱,结合一阶导数、多元散射校正(MSC)、标准正则变换(SNV)等预处理方法,采用偏最小二乘(PLS)法建立模型.颗粒水分预测模型的预测误差均方根(RMSEP)为0.347,R:为0.935;颗粒D50粒度模型的RMSEP为38.4,Rp2 为0.980.颗粒堆密度与休止角的RMSEP、Rp2 分别为0.018 8、0.879;0.085 9、0.958.该研究表明,NIRS结合PLS定量模型预测性能准确,可应用于生产规模下中药颗粒流化床制粒过程的关键质量属性监控.
文献关键词：
养血清脑颗粒;流化床制粒;近红外光谱技术;过程分析技术;偏最小二乘法;水分;粒度;堆密度;休止角
中图分类号：
作者姓名：
张大玮;田埂;熊皓舒;张嫱;章顺楠;蔡金勇;苏晶;朱永宏;闫凯境
作者机构：
中国药科大学中药学院,江苏南京211198;天士力医药集团股份有限公司 中药先进制造技术国家地方联合工程实验室,天津300410;创新中药关键技术国家重点实验室,天津300410
文献出处：
引用格式：
[1]张大玮;田埂;熊皓舒;张嫱;章顺楠;蔡金勇;苏晶;朱永宏;闫凯境-.基于近红外光谱技术的养血清脑颗粒流化床制粒过程检测研究)[J].中国中药杂志,2022(14):3806-3815
A类：
B类：
近红外光谱技术,养血清脑颗粒,颗粒流化,流化床制粒,过程检测,实时监控,粒质量,NIRS,堆密度,休止角,定量预测模型,红外光谱仪,积分球,检测模块,样本采集,一阶导数,多元散射校正,MSC,正则变换,SNV,预处理方法,PLS,建立模型,预测误差,RMSEP,D50,粒度模型,Rp2,颗粒堆,定量模型,预测性能,生产规模,中药颗粒,关键质量属性,过程分析技术,偏最小二乘法
AB值：
0.297951
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
