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近红外技术（Near infrared）及其在药学领域的应用 电磁波谱 什么是红外光谱（IR）？ 红外光谱是由于分子的振动能级的跃迁而产生的，当物质吸收一定波长的红外光的能量时，就发生振动能级的跃迁。 分子的振动分为：伸缩振动（?）、弯曲振动（?）。 红外光谱的特点 1、特征性强 构成化合物的原子质量、化学键、原子的连接次序和空间位置不同都会造成红外光谱的差别。 ?2、适用范围广： 固态、液态或气态都可进行测定。 重要区域 （1）近红外： 波长在0.76-2.5μ m之间（波数12820-4000cm-1） （2）?中红外： 波长在2.5-25μ m（在4000-400 cm-1， 通常所用的红外光谱是在这一段的（2.5-15μ m，即 4000-660 cm-1）光谱范围 （3） 远红外： 波长在25~1000μ m（在400-10 cm-1） 中红外区域 ? 特征吸收峰和指纹区 在红外光谱上波数在 3800~1400cm-1 高频区域的吸收峰主要是由化学键和官能团的伸缩振动产生的,故称为特征吸收峰(或官能团区)。 在红外光谱上波数在1400~650cm-1 低区域吸收峰密集而复杂，像人的指纹一样，所以叫指纹区。 中红外区域 主要官能团的吸收区域 红外光谱表示方法 横坐标：吸收波长(?)或波数(?)。吸收峰位置。 纵坐标：透过率(T%)或吸光度(A)。吸收峰强度。 什么是近红外光谱（NIR）？ 属于分子振动光谱 ASTM（美国试验和材料协会）将近红外光谱区的范围定义为780--2526nm (12820~3959cm-1)， 分为短波(780一1000nm)和长波(1100一2526nm)两个区域 主要反映分子中C一H、N一H与0一H基团的倍频和合频振动吸收 与其他光谱的比较 信息特点 信号频率类似可见光，易于采集和处理 光谱信息类似于中红外，信息丰富 信息强度比中红外区低，谱带宽，吸收弱，光谱容易变动，背景复杂，吸收峰重叠-----需要经计算机特殊处理。 近红外光谱的技术分类 常规分析技术：透射和反射光谱两类。 透射光谱——透明的真溶液或固体样品，仪器测量得到的吸光度与样品的浓度之间遵守比尔一朗伯定律;（比尔郎伯（Lambert-Beer）定律是吸收光度法的基本定律，表示物质对某一单色光吸收的强弱与吸光物质浓度和厚度间的关系。 ） 漫反射光谱——固体和半固体样品——样品的结构和组成信息 常规反射光谱——不带有分析样品的组成信息 产生与发展历史 1800年，人类发现的第一个非可见光谱区域， 1950年代，初步在农副产品上应用 1960年代，因灵敏度低、抗干扰性差，淡出分析领域 “光谱技术中的沉睡者”。 1980年代后，重新被认识，成为一门独立分析技术，分析化学领域被誉为分析“巨人” 技术优势 1、分析对象广泛：几乎可用于所有与含氢基团有关的样品物化性质分析 2、吸收强度低，穿透深度大 3、分析快速简便，无须复杂处理，通过数模可以同时得到多个样品的多个参数 4、可使用光纤传输，近红外区的波长短，不被玻璃或石英介质吸收，适用于远程控制 5、可用于定性定量分析，通过数学矫正模式来实现 6、无损样品，无污染 技术不足 1、检测极限一般为0.1%，只适合常量分析，尚难以进行痕量分析(物质中被测组分含量在百万分之一以下的分析方法称为痕量分析 )。 2、一种间接分析技术，对于经常性的质量控制十分经济且快速，但对于偶尔的分析或分散性样品不太适用。 近红外光谱分析技术的基本方法 近红外光谱分析技术的基本方法 定性分析 依靠已知和未知样品谱图的比较来完成的。 一般须借助计算机模式识别方法方可完成。 方法：相似系数法、马氏距离法、主成分分析、主成分分析结合马氏距离法、BEAST法、Sn近CA法和人工神经元网络法 定量分析 属于多元校正范畴， 最常使用的多元校正算法有多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归等。 在药学领域的应用 1、原料药分析 快速测试原料，保证反应的顺利进行。 例： NIR测量酸的纯度，可替代复杂的微分量热法、x射线衍射和热重分析法。 采用NIR直接识别了装在密闭容器中的材料 2、辅料识别 快速识别——色泽、外观都非常相似，极易混淆的辅料。 用线性判别方法——识别了在基本物理参数如密度和结晶度等方面具有差异的不同药用辅料; 采用近红外光谱对10种药物辅料(无水磷酸氢二钙、无水乳糖、乳糖、硬脂酸镁、淀粉、硫酸月桂酸钠、聚乙烯毗咯烷酮、微晶纤维素等)进行分类鉴别。 3、成药鉴别 快速、直接、原位与非破坏性分析——市场上的假药、劣药 NIR符合这一需要 4、天然药物鉴别 快速识别——产地不同的同一类药材保证其制剂的药效稳定。 区