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摘要：近红外光谱技术近年来发展极快，本文简要介绍了近红外光谱技术的原理和特点，对近红外光谱分析模型的建立过程进行了阐述，分析了近红外光谱技术在中药质量检验方面的应用情况。
关键词：近红外光谱；标准建模；中药质量鉴定
1.近红外光谱原理
近红外光谱与中红外光谱之间的一段谱区，波长范围在7792525nm范围内，分为短波（780~1100nm）和长波（1100~2526nm）。是X—H（如C—H，N—H和O—H）或者多键振动的倍频还有合频的主要吸收区，对于含氢原子的官能团的化合物，如醇、酚、胺和碳氢化合物，末端亚甲基、环氧基和顺反双键、氢键等具有较好的研究效果。很大一部分的有机物的主要组成成分和主要的结构都能够在近红外光谱中寻找到它的信号，并且光谱的获取也相对较为容易，得到的图谱也相对的更加稳定。
2.近红外光谱应用于中药质检
我国中药资源十分丰富且使用历史悠久，在医药行业中占据重要的地位。目前市场上存在很多以次充好、以假乱真的中药材，而且中药材中的假冒伪劣产品还有混淆品都直接的影响到了中药产品的质量，中药产品质量可以控置性的研究成为了现在医药行业关注的中心。中药中的成分相对来说较为复杂，传统的鉴定方法有显微鉴定、理化鉴定和性状鉴定等方法，这些方法大多都是需要提前进行预处理，因为分析的过程耗时长而且操作繁琐，但是近红外光谱技术则可以实现中药材的快速、无损坏、在线鉴定。因此近红外光谱法近年来在中药领域中的应用广泛节约了生产成本，减少了工作量，并提升了经济效益。
2.1真伪鉴别
药材的鉴别是药物质量标准的核心，假药是危害国民身体健康的原因之一，目前全球范围的假药比例达5%10%。近红外光谱法作为一种快速无损鉴定技术，适用于假药的识别与鉴定。王刚力等人使用了近红外光谱技术精确地对红参及其假冒的产品进行了鉴别，展示了把近红外光谱技术应用在中药的鉴别和分析中的良好前景。钟健理等人使用近红外光谱技术对黄茶及其染色品进行了深入的研究，最后的结果都表明这种便捷快速的技术能够快速并且准确地鉴别出是否为假冒伪劣产品并且方便在药品检测车上进行推广和使用。
现在中国药品生物制品检定所为了可以快速打假使用了近红外光谱分析技术，药检的相关部门把近红外识别系统与化学快速鉴别系统结合建立了快速检测的平台，一同研发了药品快速检测技术和信息技术于一身的流动实验室，就是药品检测车，为基层现场的快速鉴别假药创造了很大的价值。
2.2品种鉴定
药用植物同属药材之间亲缘关系较近，其化学成分也非常接近，对这些药材及其制品的生药之间的存在鉴别困难，但不同品种的药材中化学成分的种类及含量还是存在差异区别的，利用近红外光谱技术和化学计量学方法相结合，更具备科学性，更加的严谨、精确和快捷，可有效辅助性应用于药用植物近缘种类之间的分类鉴定。LauCC等应用在近红外光谱区分葛根属的不同的品种，创建了一套可以快速的分析和检测方法。刘国林等对来自不同产地的42余种中药蛇床子的类别进行了一系列分析，其中显示了不同产地品种的蛇床子在近红外光谱上会存在相对较大的差异，为中药的类别分析提出了一定的可能性。
2.3产地鉴别
我国中药药材产地分布区域广泛,不同的产地会直接影响药材成分、药用价值和应用效果，因此中药材产地的鉴定分析是保证中药的品质，确保疗效和用药安全的关键环节。应用近红外光谱技术可以快速的反映出不同产地的同种药材在化学成分上产生的细微变化，能够有效的实现产地间的快速鉴别。
3近红外光谱法分析过程
因为近红外光谱有吸收强度弱、光谱重叠严重等缺点，要想进行相对准确的定性定量分析的话，就必须要借助化学计量学方法建立的相对高质量的模型NIR定量分析流程是系统地解决NIR测定各种难点、完成分析的过程，是建立在传统分析方法上的一种二级分析方法。分析流程如图1所示。
图1近红外光谱法分析的过程图
3.1收集样品
在建立校正模型之前，需要广泛收集代表性样品作为训练集，样品应分布均匀且要能够覆盖以后需要分析的样品的范围。样品的覆盖范围越大，适用的范围就相对越宽，相应的分析的精度就有一定的可能会变差；范围越小，分析结果的精度就会相对较高，但是同样的适用范围就会有可能变窄。
3.2用标准的方法来测定样品
对于相对较为复杂的天然产物(如中药材)，就必须使用国家标准的方法或者常规的方法来得到测定目标组的准确参数数据，并尽可能的去降低人为误差，这是能够准确建模的前提。
3.3样品光谱的采集
不同性状的样品可以选择不同的光谱釆集方式，分布均匀而且流动性较好的液体样品或者是固体样品可以使用透射光谱，固体颗粒、粉末、纤维、织物等不规则物品采用漫反射光谱。釆集样品光谱时，需要选择合适的采集模块还有参数。为了可以保证采集光谱的稳定性，同样产品的样品需要釆集多次光谱。
3.4光谱的预处理
在近红外光区间样品吸收较弱，为了解决各种背景对光谱的干扰，需要对光谱采用预处理方法。光谱分析化学计量学的软件中包含各种各样的处理方式，如光谱中的扣减、微分、多元散射校正和归一化处理等功能,能将干扰消除或减到最小，把较弱的信号放大出来，提高光谱的分辨率。
3.5建立校正模型
采用一定的数学方法分别对采用不同预处理方法的光谱进行分析，寻找建立数学模型的最好校正范围和最佳因子数建立模型。对于吸收光谱，一般用比耳定律来关联吸光度和某种物化性质。对于漫反射光谱，可以用类似比耳定律的一些公式。
因为近红外光谱中各组分的谱带重叠相对严重，利用单波长数据建立的校准曲线会产生相对较大的误差，所以必须使用多波长或者全谱数据建立校正模型。常用的化学计量学多元校正方法较多。经过计量学的发展，也产生了一些特殊校正方法,如拓扑、人工神经网络、小波变换等方法。
结语
近红外光谱技术相对客观地反映药材内在的质量，比其他的鉴定方法操作更加简便，能够不受到试样药材形态特征的限制而且对样品没有明显破坏，不用复杂的进行前处理，同时检测过程高效快速无污染，应用范围较为广泛。但是近红外光谱检测的灵敏度相对较低，诸检测结果校正模型需要大量样本，定量分析中要求被测组分的含量应该不小于0.1%，对于药材中含量较低的成分就不能够运用这种检测方法。近红外光谱技术的研究中建立可靠的校正模型是关键因素，因而随着计算机软件技术、分析仪器设备以及分析技术的进步，近红外光谱技术能够更好地在中药及其制剂的分析领域发挥它的作用。
参考文献
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论文作者:郭凯
论文发表刊物:《知识-力量》6中
论文发表时间:2018/10/15