多种多元校正紫外光谱法同时测定苯甲醛衍生物及甲氧基苯酚异构体的比较研究

多种多元校正紫外光谱法同时测定苯甲醛衍生物及甲氧基苯酚异构体的比较研究

论文摘要

化学计量学是数学和统计学、化学及计算机科学三者相结合的一门边缘接口科学,它涵盖了化学量测的全过程,包括采样理论和方法、试验设计与化学化工过程优化控制、化学过程和化学量测过程的计算机模拟、化学定量构效关系、化学数据库、人工智能和化学专家系统等,是一门内涵相当丰富的新型分支学科。目前化学计量学的方法通过与紫外光谱(UV)、近红外光谱(NIR)、傅立叶变换红外光谱(FT-IR)和荧光光谱(FS)等光谱法相结合建立的化学计量学-光谱法分析技术,在滤除随机噪音、解析重叠峰、在线数据处理等方面为复杂体系的分析提供了新理论和新方法。本文建立了 K、GA-K、P、GA-P、PCR、GA-PCR、PLS、GA-PLS、KF、GA-KF、GA-RBF、GA-PCA-RBF、GA-BP和GA-PCA-BP 14种化学计量学-紫外光谱法分别应用于同时测定甲氧基苯甲醛、甲基苯甲醛、硝基苯甲醛、甲氧基苯酚各自三种同分异构体的混合体系,并对不同方法的解析能力进行了比较。四种化合物的测定波长范围分别在230 nm~340 nm、229 nm~299 nm、220 nm~300 nm、210 nm~290 nm 之间,将分别测得的16个合成样品的吸光度值用于建立模型,邻、间、对化合物的预测浓度范围均为 3.00 μg/mL~12.00 μg/mL。(1)建立的14种化学计量学的校正方法对预测集的预测结果显示,除GA-BP外,其余方法测定邻、间、对甲氧基苯甲醛的REPs指标分别在0.693%-3.23%、1.47%-6.24%、0.883%-2.33%之间,而三组分混合体系的REPT是在1.70%-2.29%之间,说明13种方法均具有良好的预测性能;同时,由分析结果可知,各方法对邻、间甲氧基苯甲醛的预测性能相对对甲氧基苯甲醛而言较差;另外,K、P、GA-BP、GA-PCA-BP四种模型的PRESS值较大。加标回收率和精密度实验结果表明,14种方法中除GA-P、GA-BP外,其余方法对合成样品中邻、间、对甲基苯甲醛的平均回收率(AR)分别在83.81%-108.8%、89.50%-117.5%、98.1%-110.6%范围内,SD 分别在 0.0033 μg/mL-0.0415μg/mL、0.0079μg/mL-0.0997 μg/mL、0.0033 μg/mL-0.0722 μg/mL 之间,而 RSD 的范围分别为0.05%-0.79%、0.13%-1.7%、0.05%-1.3%之间,12种方法均具有良好的测定精密度和准确度,均可用于甲氧基苯甲醛三种同分异构体混合体系的解析,且GA-PCA-RBF、GA-PCA-BP的优势比较明显。(2)建立的14种化学计量学的校正方法对预测集的预测结果显示,除K、GA-K、P、GA-P、KF、GA-KF外,其余方法的邻、间、对甲基苯甲醛的REPs指标分别在3.73%-7.09%、2.52%-6.97%、0.83%-2.74%之间,而三组分混合体系的 REPT 在2.36%-5.95%之间,说明8种方法均具有良好的预测性能;同时,由分析结果可知,各方法对邻、间甲基苯甲醛的预测性能相对对甲基苯甲醛而言较差;加标回收率和精密度实验结果表明,所建立的 PCR、GA-PCR、PLS、GA-PLS、GA-RBF、GA-PCA-RBF、GA-PCA-BP 8种方法对合成样品中邻、间、对甲基苯甲醛的AR分别在96.49%-111.7%、92.12%-101.4%、98.79%-101.9%范围内;SD 分别为 0.2065 μg/mL-0.8888 μg/mL、0.0768μg/mL-0.4488 μg/mL、0.4136 μg/mL-0.6602 μg/mL 之间,而 RSD 的范围分别为0.78%-4.9%、0.53%-3.9%、0.14%-1.8%,8种方法均有良好的测定准确度和精密度,均可用于甲基苯甲醛三种同分异构体混合体系的解析。(3)建立的14种化学计量学的校正方法对预测集的预测结果显示,除K、GA-P、KF外,其余方法的邻、间、对硝基苯甲醛的REPs指标分别在1.06%-6.73%、1.21%-3.05%、1.24%-5.67%之间,而三组分混合体系的REPT指标在1.25%-5.25%之间,说明11种方法均具有良好的预测性能;另外K、KF的PRESS值较大,可能是忽略了各组分间的交互作用,而GA-BP和GA-PCA-BP两种模型PRESS值较大的原因可能与BP为非线性模型,校正集样本数较少有关。加标回收率和精密度实验结果表明,14种方法中除K、GA-P、KF外,其余方法对合成样品中邻、间、对硝基苯甲醛AR的区间分别在84.05%-101.1%、87.88%-113.6%、89.65%-111.7%范围内;而 SD 区间分别在 0.0667 μg/mL-1.876 μg/mL、0.0519 μg/mL-0.2478μg/mL、0.1163 μg/mL-1.160 μg/mL 之间,RSD 范围分别为0.59%-1.6%、0.82%-2.3%、1.7%-2.7%,11种方法均具有良好的测定准确度和精密度,均能较好的解析硝基苯甲醛三种同分异构体的混合体系,其中间位的测定结果要好于邻、对位,(4)建立的14种化学计量学的校正方法对预测集的预测结果显示,除P、GA-P、KF外,其余方法的邻、间、对甲氧基苯酚的REPs指标分别在1.23%-5.27%、1.52%-4.81%、0.689%-3.28%之间,而三组分混合体系的REPT指标在1.41%-5.25%之间。说明11种方法均具有良好的预测性能。加标回收率和精密度实验结果表明,除K、P、GA-P、KF、GA-PCA-RBF外,其余方法对合成样品中的邻、间、对甲氧基苯酚的AR分别在93.71%-103.6%、94.47%-116.3%、93.30%-107.6%范围内;SD 分别为 0.3771μg/mL-2.535μg/mL、0.0330 μg/mL-2.009 μg/mL、0.1704 μg/mL-1.783 μg/mL 之间,而 RSD的范围分别为2.1%-8.9%、0.54%-7.6%、0.53%-4.3%,9种方法均具有良好的测定准确度和精密度,均能较好的解析甲氧基苯酚三种同分异构体的混合体系。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 文献综述和选题意义
  • 1.1 药物分析中化学计量学-光谱法的研究进展
  • 1.1.1 化学合成药分析中化学计量学-光谱法在的应用
  • 1.1.2 中药分析中化学计量学-光谱法在的应用
  • 1.2 Matlab软件的介绍
  • 1.3 苯甲醛衍生物和甲氧基苯酚的性质、用途及其分析方法
  • 1.3.1 甲氧基苯甲醛性质、用途及其分析方法
  • 1.3.2 甲基苯甲醛性质、用途及其分析方法
  • 1.3.3 硝基苯甲醛性质、用途及其分析方法
  • 1.3.4 甲氧基苯酚性质、用途及其分析方法
  • 1.4 各算法原理
  • 1.4.1 交叉验证算法
  • 1.4.2 K矩阵法(K)
  • 1.4.3 P-矩阵法(P)
  • 1.4.4 偏最小二乘算法(PLS)
  • 1.4.5 Kalman滤波法(KF)
  • 1.4.6 主成分分析(PCA)
  • 1.4.7 遗传算法(GA)
  • 1.4.8 人工神经网络(ANN)
  • 1.4.9 实验中偶合方法的建立
  • 1.5 模型的评价指标
  • 1.6 课题的研究内容和意义
  • 第二章 甲氧基苯甲醛同分异构体同时测定的方法比较研究
  • 2.1 仪器与试剂
  • 2.2 标准储备液的配制
  • 2.3 实验方法和实验条件的选择
  • 2.3.1 实验方法
  • 2.3.2 实验条件的选择
  • 2.4 校正模型的建立
  • 2.4.1 校正模型参数的选取
  • 2.4.2 校正集数据的处理
  • 2.4.3 模型预测性能的比较
  • 2.5 方法的加标回收率实验
  • 2.6 方法的精密度考察
  • 2.7 结论
  • 第三章 甲基苯甲醛同分异构体同时测定的方法比较研究
  • 3.1 仪器与试剂
  • 3.2 标准储备液的配制
  • 3.3 实验方法和实验条件的选择
  • 3.3.1 实验方法
  • 3.3.2 实验条件的选择
  • 3.4 校正模型的建立
  • 3.4.1 校正模型参数的选取
  • 3.4.2 校正集数据的处理
  • 3.4.3 模型预测性能的比较
  • 3.5 方法的加标回收率实验
  • 3.6 方法精密度的考察
  • 3.7 结论
  • 第四章 硝基苯甲醛同分异构体同时测定的方法比较研究
  • 4.1 仪器与试剂
  • 4.2 标准储备液的配制
  • 4.3 实验方法和实验条件的选择
  • 4.3.1 实验方法
  • 4.3.2 实验条件的选择
  • 4.3.3 溶液稳定性的确定
  • 4.4 校正模型的建立和模型预测性能的比较
  • 4.4.1 校正模型参数的选取
  • 4.4.2 校正集数据的处理
  • 4.4.3 模型预测性能的比较
  • 4.5 方法的加标回收率实验
  • 4.6 方法的精密度考察
  • 4.7 结论
  • 第五章 甲氧基苯酚同分异构体同时测定的方法比较研究
  • 5.1 仪器与试剂
  • 5.2 标准储备液的配制
  • 5.3 实验方法和实验条件的选择
  • 5.3.1 实验方法
  • 5.3.2 实验条件的选择
  • 5.4 校正模型的建立
  • 5.4.1 校正模型参数的选取
  • 5.4.2 校正集数据的处理
  • 5.4.3 模型预测性能的比较
  • 5.5 方法的加标回收率实验
  • 5.6 方法的精密度考察
  • 5.7 结论
  • 第六章 总结和建议
  • 6.1 总结
  • 6.2 建议
  • 参考文献
  • 致谢
  • 硕士期间发表的论文和成果
  • 相关论文文献

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