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在线近红外光谱监测桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分的方法研究 被引量：18
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作者 王晴 徐芳芳 +8 位作者 张欣 徐冰 李执栋 杜慧 张永超 相继芬 包乐伟 王振中 肖伟 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2019年第22期5429-5438,共10页
目的采用在线近红外光谱(NIRS)技术,建立桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分实时监测模型。方法通过NIRS漫反射探头采集16个生产批次共176个样本进行建模,优选移动窗口平滑法进行光谱预处理,采用间隔偏最小二乘法(siPLS)结合移动窗口偏最... 目的采用在线近红外光谱(NIRS)技术,建立桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分实时监测模型。方法通过NIRS漫反射探头采集16个生产批次共176个样本进行建模,优选移动窗口平滑法进行光谱预处理,采用间隔偏最小二乘法(siPLS)结合移动窗口偏最小二乘法(mwPLS)筛选特征变量为4759.45~5338.00 cm^−1、5503.84~6101.67 cm^−1、8512.25~8809.24 cm^−1,采用偏最小二乘(PLS)法建立水分含量多变量校正模型。结果水分预测的交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.243%,性能偏差比(RPD)值为13.384,预测相对偏差(RSEP)为0.270%。以8个生产批次对在线监控方法的可靠性进行持续验证,结果40个样本的相对预测误差均小于4.7%。干燥过程水分实时监测趋势图显示可准确判断干燥终点,终点样本水分含量位于控制限内。结论在线NIRS结合PLS建立的定量模型,可应用于生产规模桂枝茯苓胶囊流化床干燥过程水分含量在线监控且预测性能稳健、准确。 展开更多
关键词 桂枝茯苓胶囊 流化床干燥 在线近红外光谱技术 过程分析技术 实时监测 间隔偏最小二乘法 移动窗口偏最小二乘法 水分 多变量校正模型 交叉验证均方根误差 性能偏差比 预测相对偏差
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