多变量统计过程控制技术在麦冬提取生产过程的应用研究

目的建立基于多变量统计过程控制(MSPC)技术的注射用益气复脉(冻干)麦冬水提取过程的在线监测方法,实现对麦冬水提取过程的实时监测。方法以蒸汽压力、保沸温度、冷却水回水温度3个关键过程参数,结合近红外光谱技术在线监测的果糖水平为变量,采用商业化规模9个生产批次建立麦冬水提取过程的MSPC模型;使用SIMCA-P+14.1软件进行数据分析,使用偏最小二乘算法(PLS)进行自动拟合建立批次变化模型(BEM),用于生产过程评价;使用主成分分析(PCA)进行自动拟合建立批次水平模型(BLM),用于批次评价。将模型用于3个商业化规模实验批次(检验批1、2、3)的过程监测,评价模型性能。结果生成BEM和BLM的HotellingT^(2)图及DMod X控制图,DModX控制图采用+3SD作为控制限,对各批次参数的数据结构(即各参数的相关关系)进行评价;HotellingT^(2)图以95%作为控制限,在各批次参数的数据结构无差异的情况下,可对各批次数据是否存在异常进行评价。BLM结果显示检验批次的DMod X值超出控制限,BLM结果与BEM检验结果一致,检验批1部分时间节点的DMod X值超出控制限,检验批2和检验批3的大部分时间节点的DMod X值超出控制限,对以上超限的数据点进行分析,发现原因主要为冷却水回水温度超出控制水平。结论借助MSPC技术对复杂中药制造过程进行数据挖掘与模型开发,可实现对中药制药过程的实时监测,为中药智能控制技术的建立提供参考。