NIRS在炉甘石及其炮制品质量控制中的应用研究

NIRS在炉甘石及其炮制品质量控制中的应用研究NIRS在炉甘石及其炮制品质量控制中的应用研究

摘要：炉甘石及其炮制品是传统中药材和制剂中的重要组成部分，其质量控制对于保证中药的疗效和安全性具有重要意义。然而，传统的质量控制方法往往需要耗费大量时间和资源。因此，本研究采用近红外光谱技术（NIRS）作为一种快速、非破坏性的分析方法，对炉甘石及其炮制品的质量控制进行了深入研究。

NIRS原理：近红外光谱技术是一种基于物质分子的振动与转动引起的光谱变化的分析方法。通过对物质在近红外波段的吸收光谱进行采集和分析，可以快速获得样品的化学组成、质量参数等信息。

实验设计：本研究选取了10批不同产地、不同炮制工艺的炉甘石样品作为实验对象。首先，对样品进行了传统的质量控制指标测定，包括总灰分、挥发分、水分、微生物限度等；然后，使用NIRS仪器对样品进行了近红外光谱扫描，获取吸收光谱数据；最后，使用多元回归分析方法建立了各个质量指标与近红外光谱数据之间的定量模型。

结果与讨论：通过对炉甘石样品的传统质量控制指标测定，我们发现不同炮制工艺对炉甘石的化学成分和质量参数有显著影响。而通过NIRS分析发现，炉甘石及其炮制品在近红外波段的光谱特征明显不同。进一步的多元回归分析表明，通过建立各个质量指标与近红外光谱数据之间的定量模型，可以准确预测样品的质量参数。其中，总灰分和挥发分与近红外光谱的吸收光谱峰强度有较强的相关性，水分和微生物限度则与吸收光谱峰位的变化关系密切。

结论：本研究结果表明，NIRS技术在炉甘石及其炮制品质量控制中具有良好的应用前景。相较于传统的质量分析方法，NIRS具有非破坏性、高效快速、经济实用等优点。通过建立定量模型，可以准确预测样品的质量参数，提高质量控制的准确性和效率。然而，由于炉甘石及其炮制品样品的复杂性和差异性，仍需要进一步优化NIRS方法以提高预测精度。另外，为确保质量控制的可靠性，还需结合传统分析方法，综合分析结果。

关键词：炉甘石；炮制品；质量控制；NIRS；近红外光谱

Abstract:LugenShihanditsprocessedproductsareimportantcomponentsintraditionalChinesemedicine.ThequalitycontrolofLugenShihisofgreatsignificanceforensuringthetherapeuticefficacyandsafetyoftraditionalChinesemedicine.However,traditionalqualitycontrolmethodsoftenrequirealotoftimeandresources.Therefore,inthisstudy,near-infraredspectroscopy(NIRS)wasusedasafastandnon-destructiveanalyticalmethodtoconductin-depthresearchonthequalitycontrolofLugenShihanditsprocessedproducts.

PrincipleofNIRS:Near-infraredspectroscopyisananalyticalmethodbasedonthespectralchangescausedbythevibrationandrotationofmolecularsubstances.Bycollectingandanalyzingtheabsorptionspectraofsubstancesinthenear-infraredwavelengthrange,informationsuchasthechemicalcompositionandqualityparametersofthesamplecanbequicklyobtained.

Experimentaldesign:Inthisstudy,10batchesofLugenShihsampleswithdifferentoriginsandprocessedtechnologieswereselectedastheexperimentalobjects.Firstly,thetraditionalqualitycontrolindicatorsofthesamplesweredetermined,includingtotalashcontent,volatilecontent,moisturecontent,microbiallimit,etc.Then,thesampleswerescannedbyaNIRSinstrumenttoobtaintheabsorptionspectradata.Finally,multivariateregressionanalysiswasusedtoestablishquantitativemodelsbetweeneachqualityindicatorandthenear-infraredspectraldata.

Resultsanddiscussion:ThroughthedeterminationofthetraditionalqualitycontrolindicatorsofLugenShihsamples,itwasfoundthatdifferentprocessingtechniqueshadsignificanteffectsonthechemicalcompositionandqualityparametersofLugenShih.ThroughNIRSanalysis,itwasfoundthatthespectralcharacteristicsofLugenShihanditsprocessedproductsinthenear-infraredwavelengthrangeweresignificantlydifferent.Furthermultivariateregressionanalysisshowedthatbyestablishingquantitativemodelsbetweeneachqualityindicatorandthenear-infraredspectraldata,thequalityparametersofthesamplescouldbeaccuratelypredicted.Amongthem,thetotalashcontentandvolatilecontentshowedastrongcorrelationwiththepeakintensityoftheabsorptionspectruminthenear-infraredwavelengthrange,whilethemoisturecontentandmicrobiallimitwerecloselyrelatedtothechangesinthepeakpositionoftheabsorptionspectrum.

Conclusion:TheresultsofthisstudyindicatethatNIRStechnologyhaspromisingapplicationsinthequalitycontrolofLugenShihanditsprocessedproducts.Comparedwithtraditionalqualityanalysismethods,NIRShasadvantagessuchasnon-destructive,efficient,fast,andcost-effective.Byestablishingquantitativemodels,thequalityparametersofthesamplescanbeaccuratelypredicted,improvingtheaccuracyandefficiencyofqualitycontrol.However,duetothecomplexityanddiversityofLugenShihanditsprocessedproducts,theNIRSmethodstillneedstobefurtheroptimizedtoimprovethepredictionaccuracy.Inaddition,toensurethereliabilityofqualitycontrol,itisnecessarytocombinetraditionalanalysismethodsandcomprehensivelyanalyzetheresults.

Keywords:LugenShih;processedproducts;qualitycontrol;