[发明专利]一种中药提取过程数据分析方法

说明书

本发明通过采集提取过程的提取液温度和蒸汽压力等重要过程变量，采用FDA对过程变量数据进行表征后进行分析，进而提取出提取过程的信息和知识，提供了一种自动有效的中药提取过程数据分析方法。

技术领域

本发明涉及中药提取过程，尤其涉及一种中药提取过程数据分析方法。

背景技术

中药生产过程一般包括提取、浓缩、精制和制剂等工序，其中提取是非常重要的工序。若提取过程出现异常，可能导致提取液的成分含量或提取液量发生较大波动，从而影响药品的质量一致性和安全性。目前中药制药企业正在向数字化、智能化方向转型，MES、SCADA和LIMS等工业系统在中药制药领域得到了大力推广，这就使得企业有了获取大量生产过程数据的能力。在提取过程中，提取液温度和蒸汽压力等过程变量具有重要意义，对这些过程变量数据进行有效的分析挖掘可以帮助企业进一步了解提取过程，发现提取过程中的问题，从而提高产品质量控制水平。然而中药制药企业往往缺乏对提取过程的关注，而且也缺乏系统的方法来分析挖掘提取过程数据。

中药提取一般可分为升温、保温和出液三个阶段，然而在生产中通常只对保温阶段的时间或液相温度等有所要求，对升温和出液两个阶段没有或缺少操作规定。因此各个批次的提取时长是不相同的，这就导致许多数据分析方法难以直接运用。针对时长不同的问题，常见的解决方法为数据对齐法，包括动态时间规整(dynamic time warping)、相关优化规整(correlation optimized warping)和基于指示变量的方法等。然而这些方法是通过插值等实现过程数据长度相同的，可能导致变换后的数据与原数据有较大的差异，影响最终的结果判断。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种中药提取过程数据分析方法。

发明内容

针对目前缺少中药提取过程数据分析方法和提取批次时长不等的问题，本发明的目的在于提供一种基于FDA的中药提取过程数据挖掘方法。该发明通过采集提取过程的提取液温度和蒸汽压力等重要过程变量，采用FDA对过程变量数据进行表征后进行分析，进而提取出提取过程的信息和知识，提供了一种自动有效的中药提取过程数据挖掘方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明提供了一种中药提取过程数据分析方法，包括步骤：

S10：从中药生产过程数据中采集中药提取过程数据；

S20：对采集的中药提取过程数据进行预处理，包括子步骤：

S21：对中药提取过程数据进行变量筛选；

S22：从中药提取过程数据中剔除有缺失值的数据；

S30：从中药提取过程数据筛选出提取罐处于工作状态时的数据；

S40：用函数型数据分析方法采用多个基函数对中药提取过程数据进行拟合，包括子步骤：

S41：选择基函数的种类；

S42：选择基函数的数目；

S50：提取基函数的系数，以基函数的系数进行多变量建模分析，识别中药提取过程中的正常/异常状态。以基函数的系数作为二次变量进行多变量分析建模，以多变量建模获得的曲线来识别中药提取过程是否出现变化，若建模获得的曲线与标准曲线或现有曲线相比有变化，则表示提取过程出现异常。如此，任意时长的中药提取过程数据都可以处理为具有相同数量、相同种类的基函数，从而能够不受提取过程时长的影响，进行任意批次中药提取过程的状态监控。

进一步地，步骤S10中，中药生产过程数据是通过MES或SCADA系统采集的。

进一步地，步骤S21中，通过变量筛选筛选出的过程变量包括：提取液温度、循环水量、瞬时加水量、保温时间和出液阀状态，其中提取液温度、循环水量、瞬时加水量、保温时间为数值型变量，出液阀状态为开关型变量。