[发明专利]一种基于积分球漫反射紫外可见光谱的三元掺伪三七定量分析方法

说明书

技术领域

本发明属于中药材检测技术领域，具体涉及一种基于积分球漫反射紫外可见光谱的三元掺伪三七定量分析方法。

背景技术

中药材三七为五加科植物三七的干燥根，因其具有散瘀止血、消肿定痛的功效，是常用的紧俏珍稀名贵中药。由于三七市场需求大，价格昂贵，导致市场上存在多种与三七外观、颜色相近的掺伪品或伪品，严重影响用药安全。由此探讨三七掺伪品的鉴别及定量分析，对保证安全用药具有重要意义。

目前已有多种方法应用于三七的鉴别及定量研究，如显微、可见及近红外光谱(PC Nie，D Wu，DW Sun，Potential of visible and near infrared spectroscopy and pattern recognition for rapid quantification of Notoginseng powder with adulterants，Sensors，2013，13，13820-13834)、电子鼻、电子舌(谢绍鹏，一种三七真伪优劣快速鉴别方法，中国发明专利，2014，CN201410784877.4)等。但这些方法存在价格昂贵，耗时，专属性不高等缺点。因此建立一种可准确测得三七掺伪品中各组分含量的方法具有重要意义。

紫外可见光谱法具有仪器价格低廉、快速、准确性高等诸多优势，在物质定性定量分析方面得到了广泛应用。传统紫外可见光谱一般需要将被测物制成溶液，根据Lambert-Beer定律，将被测物在特征波长处的吸光度与浓度建立一元校正模型。但中药一般由成百上千种化合物组成，其有效成分的分离与提取繁琐费时。积分球漫反射附件的引入，使得样品无需预处理，可以实现固体中药样品无损直接测量。

对于中药的紫外可见光谱，由于组分繁多，很难寻找到目标分析物的特征峰，因此传统一元校正模型无法实现复杂中药体系的定量分析。多元校正技术通过在多个光谱通道数据与目标组分的含量之间建立数学模型，可以实现复杂样品组分的准确定量。其中偏最小二乘方法因其简单、快速、参数少，成为应用最广泛的多元校正方法。

发明内容

本发明的目的是针对上述存在的问题，引入积分球漫反射检测附件，以紫外可见光谱作为测试手段，建立偏最小二乘模型，提供一种三元掺伪三七的快速、无损、准确的定量分析方法。

为实现本发明所提供的技术方案包括以下步骤：

1)配制三元掺伪三七样品

分别从不同的中药店购买三七及两种与三七相似的药材若干，并将三七与这两种药材按照一定的质量百分比配制成三元掺伪三七样品若干个。保证所有掺伪样品中各药材的质量百分含量范围为0～100％。

2)采集样品的紫外可见光谱

采用积分球漫反射紫外可见光谱仪器测定样品的光谱。设置紫外可见光谱仪器的参数，波长范围为290-800nm，扫描速度为高速，采样间隔为0.5nm，测定方式为反射率，狭缝宽为5.0nm，检测器单元为位置单检测器。将仪器预热15分钟后依次扫描所有样品的紫外可见光谱。先将用来测基线的吸收池放入紫外可见分光光度计中进行基线扫描，之后用小勺将待测药品放入用来测固体的吸收池中，涂抹均匀，让其完全覆盖吸收池底部且无空隙，然后放进紫外可见分光光度计中进行扫描，每个样品扫描一次后，将吸收池取出旋转90度再次放入进行第二次扫描。两次扫描的光谱取平均值作为该样品的光谱。

3)将数据集划分为训练集和预测集

采用一定的分组方式，将数据集划分为训练集和预测集，其中总样品数的2/3作为训练集，1/3作为预测集。

4)确定偏最小二乘方法的因子数

根据蒙特卡罗交叉验证的交叉验证均方根误差(RMSECV)随着因子数(LV)的变化确定偏最小二乘模型的因子数，RMSECV最小值对应的因子数为最佳因子数。

5)使用不同预处理方法对光谱信号进行预处理，确定最佳预处理方法

根据预测均方根误差(RMSEP)随着窗口的变化确定SG平滑、一阶导数、二阶导数的窗口大小，RMSEP最小值对应的窗口为最佳窗口；根据RMSEP随着小波函数及分解尺度的变化确定小波变换(CWT)的小波函数及分解尺度，RMSEP最小值对应的小波函数及分解尺度为最佳参数。在最佳参数下，考察中心化、尺度化、最大最小归一化、标准化、标准正态变量、多元散射校正、一阶导数、二阶导数、连续小波变换、SG平滑等预处理方法对光谱进行预处理后PLS建模的预测效果确定最佳预处理方法，RMSEP最小值对应的预处理方法为最佳预处理方法。

6)建立偏最小二乘模型