青蒿浓缩过程在线近红外快速检测模型的建立

目的 建立青蒿单效浓缩过程中近红外在线快速检测模型,并讨论吸光度的变化对其模型建立的影响。方法 在线收集9批浓缩液样本,偏最小二乘(PLS)法建立定量校正模型,并用此模型对1批样品进行预测。结果 总酸和固含量PLS模型参数如下:决定系数(R2)分别为0.9679和0.9623,校正集均方根误差(RMSEC)分别为0.7835和0.9488,交叉验证集均方根误差(RMSECV)分别为0.8258和0.9780。结论 青蒿浓缩液样品吸光度范围为0~2.0,该光谱建立的总酸和固含量的PLS模型的预测相对偏差(RSEP)值均在10%以内,能够满足青蒿生产过程中质量要求,说明当吸光度范围为0~2.0时,通过增加样品数和运用化学计量学方法可消除吸光度太高(即透过率太低)对青蒿近红外模型建立的影响