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Updated: Feb 2, 2026

Absolute Quantum Yield Measurement of Powder Samples
Published on: May 12, 2012
在连续粉末混合过程中实现PAT的性能改进:对采样接口设计和化学测量进行集体考虑
Yifei Liu1, Zhong Xue2, Liping Chen3
1Department of Chinese Medicine Informatics, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China; Beijing Research Institute of Chinese Medicine, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 102488, China; Beijing Key Laboratory of Chinese Medicine Manufacturing Process Control and Quality Evaluation, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China.
这项研究开发了一种强大的在线近红外 (NIR) 光谱法,用于实时监测植物药物中连续粉末混合的情况. 综合方法改善了光谱数据质量和化学度模型性能,用于准确的API度分析.
科学领域:
- 制药技术 制药技术 制药技术
- 分析化学 分析化学
- 过程分析技术 (PAT) 是一种分析技术.
背景情况:
- 持续粉末混合的实时监测,特别是凝聚性植物药物,由于光谱数据质量差和模型稳定性不佳,具有挑战性.
- 现有的方法与天然产品粉末和低度的活性药物成分 (API) 斗争.
研究的目的:
- 开发一个强大的在线近红外 (NIR) 光谱法,用于实时监测连续粉末混合.
- 解决植物药物配方的光谱数据质量和模型稳定性的挑战.
主要方法:
- 采用了一种综合策略,结合了倾斜的落下取样接口和化学测量优化.
- 频谱数据预处理涉及高斯光滑和标准正常变量 (SNV) 转换.
- 使用连续预测算法 (SPA) 进行了变量选择,并开发了部分最小方程 (PLS) 模型.
主要成果:
- 优化的采样接口稳定了粉末流动,并改善了光谱数据质量.
- 该SPA确定了API (paeonol) 的特征波长.
- 开发的NIR方法实现了0.9858的高验证R2和7.26的RPD,不确定性在±20%内.
结论:
- 建立了一个全面的框架,用于对具有挑战性的凝聚性粉末混合物进行准确的实时监测.
- 该研究成功地解决了连续制药制造的物理采样方面和化学测量建模.
- 开发的NIR方法为制药生产的质量控制提供了可靠的工具.
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