CN102621092B - 一种丹红注射液醇沉过程在线检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种丹红注射液醇沉过程在线检测方法，包括①设计近红外在线检测系统；②在线采集丹红注射液醇沉液的近红外透射光谱及醇沉液样本；③采用高效液相色谱法和烘干称重法测得醇沉液样本中各质控指标信息；④剔除异常光谱；⑤选择近红外光谱建模波段和预处理方法；⑥使用多元校正算法建立各质控指标模型，并采用各模型评价指标考察模型性能；⑦将已建模型用于在线分析醇沉过程中各质控指标的变化趋势。本发明将近红外在线检测技术应用于丹红注射液醇沉过程中各化学指标成分及可溶性固形物含量的测定，为丹红注射液醇沉过程的在线控制提供依据及有效的指导。
Description
技术领域
本发明属于近红外在线检测领域，具体涉及一种丹红注射液醇沉过程在线检测方法。
背景技术
丹红注射液具有活血化瘀，通脉舒络的功能，用于淤血闭阻所致的胸痹及中风、冠心病和心绞痛等症，是由丹参和红花组成的复方制剂。丹参具有活血化瘀、理气止痛的功效，丹参中水溶性酚酸类成分，如丹参素、原儿茶醛、和丹酚酸B等是丹参的主要活性成分。而红花具有活血通络的功效，有效成分主要集中在水溶性红花黄色素，如羟基红花黄色素A等。醇沉工艺是丹红注射液生产过程的重要生产环节，直接关系到丹红注射液成品的功效和质量稳定性。目前，醇沉工艺的质量控制主要依靠经验和传统质量分析方法（HPLC等），耗时费力，缺乏有效的指标性成分含量的实时监测手段，易造成不同批次醇沉液质量的不稳定，导致药品批次间的质量差异，以及原药材、能源、时间等的浪费。故研究发展丹红注射液醇沉过程中关键质控指标的在线检测方法，有助于解决丹红注射液醇沉过程中关键控制指标的质量控制问题，对于中药工业技术进步和产品质量升级具有重大现实意义。
近红外（NIR）光谱技术作为一种快速无损的绿色分析技术，具有快速分析、样品处理简单、无需消耗试剂等特点。近年来，近红外光谱技术已经越来越多的被应用于中药研究，包括药材产地鉴别、有效组分含量测定和制药过程的在线检测和监控。从近年来研究进展情况看来，近红外光谱分析技术是最有希望在中药生产过程实现在线检测及质量控制的过程分析技术之一。在中药质量控制及生产应用领域，近红外光谱作为一种在线检测技术应用于指标成分的测定已有相关专利文献，如专利（CN02137234.9，CN200710022408.9，CN200810050095.2和CN200410090617.3）等。但是这些专利均为离线采集近红外光谱，也并没有将所建模型真正应用于在线分析。
目前比较常用的近红外定量分析建模方法有偏最小二乘回归（PLSR）、和支持向量机（SVM）等。最小二乘支持向量机（LS-SVM）是SVM的一种改进，两者的算法原理基本相同。影响LS-SVM模型性能的因素通常有两个，即核函数的参数取值和惩罚因子C的取值。本发明中使用的核函数为径向基（RBF）函数，因此需要确定的核函数参数为核宽度σ。此外，利用粒子群优化（PSO）算法寻找最优的惩罚因子C和核函数宽度σ，并选择均方误差（MSE）作为目标函数。
发明内容
本发明的目的在于提供一种丹红注射液醇沉过程的在线检测方法。该方法的检测目标为实现丹红注射液醇沉过程中各质控指标的在线定量分析，为丹红注射液醇沉过程质量控制提供方法。
本发明是通过以下技术方案实现的：
（1）安装近红外在线检测装置：
近红外在线检测装置由以下部分组成：所述的近红外在线检测系统包括醇沉罐1、搅拌器2、过滤器3、第一蠕动泵4、第二蠕动泵4’、近红外光谱仪5、光纤探头6、流通池7、循环管路8和醇沉液取样口9，过滤器3置于醇沉罐1内，并通过循环管路8连接第一蠕动泵4、流通池7和醇沉液取样口9，第二蠕动泵4’通过管路连接醇沉罐1和乙醇溶液，近红外光谱仪5通过光纤探头6在线采集流通池7中的醇沉液近红外光谱。
使用时，打开第二蠕动泵，乙醇溶液被泵入醇沉罐，醇沉过程开始，再打开第一蠕动泵，醇沉液经由过滤器滤除固体颗粒后进入循环管路，到达流通池后，连接在流通池左右两边的光纤探头适时在线采集流通池中醇沉液的近红外光谱，最后醇沉液分为两路，一路回醇沉罐，另一路通过取样口，用于收集醇沉液样品。流通池及循环管路中醇沉液流速控制在120 mL/min。过滤器用于滤除醇沉液中的大部分固体杂质颗粒，过滤精度为60微米。
（2）在线采集丹红注射液醇沉液的近红外透射光谱及醇沉液样本：
将丹参、红花药材水提得到的提取液浓缩至密度为1.21~1.23 g/ml，取该浓缩液2 L置于醇沉罐中，保持机械搅拌转速为300 转/分钟，流通池7及循环管路8中醇沉液流速控制在120 mL/min，以40 mL/min的流速加入95%（v/v）乙醇2 L，之后再以80 mL/min的流速加入95%（v/v）乙醇5 L，直到使药液终点乙醇浓度为80%（v/v）。
采用透射法采集近红外光谱，光谱范围为4500 cm-1~12000 cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8 cm-1，以空气为参比。每隔1分钟在线采集通过流通池7的醇沉液近红外光谱；每隔5分钟从取样口9采集醇沉液样本。采集醇沉液样本的同时采集近红外光谱。收集不同批次醇沉过程中的醇沉液样品，随机选择其中2批数据作为验证集，其余样品作为校正集参与建模。
（3）采用传统分析方法（高效液相色谱法和烘干称重法）测得醇沉液样本中各质控指标信息：
所述的醇沉液样本的各质控指标包括丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、丹酚酸B浓度和可溶性固形物含量。采用高效液相色谱法（HPLC）测定醇沉液样本中丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B浓度；使用烘干称重法测定可溶性固形物含量。
a.HPLC色谱条件：Agilent eclipse C18分析柱（250 
4.6 mm, 5 μm）；流速1 mL/min；柱温35 ℃；进样量5 μL；流动相：A为甲醇，B为0.5%甲酸水溶液，梯度洗脱程序为：0~20 min，A：9%→39%；20~36 min，A：39%→47%；36~39 min，A：47%→90%；39~45 min，A：90%。0~13 min，检测波长为280 nm，参比波长为360 nm；13~21 min，检测波长为403 nm，参比波长为500 nm；21~45 min，检测波长为280 nm，参比波长为360 nm。
醇沉液样本于1500 r/min高速离心机中离心10分钟，滤过（0.45 μm微孔滤膜），取续滤液用于液相分析。
b.标准曲线绘制：分别精密称取丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B对照品，使用体积比为50:50的甲醇-0.5%甲酸流动相稀释，制成单一成分对照品储备液，浓度分别为84.80，14.08，14.44，162.60 μg/mL。精密吸取以上单一成分对照品储备液1，2.5，5，10，15，20，25，30，35，40 μL，分别注入液相色谱仪，在上述色谱条件下进样分析；以色谱峰面积Y对浓度X进行线性回归，丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B的线性范围分别为16.96~678.40，2.82~112.64，2.89~115.52，32.52~1300.80 μg/mL，相关系数R值均大于0.9999。
c.烘干称重法：醇沉液样本于1500 r/min高速离心机中离心10分钟，取上清液用于可溶性固形物含量分析。烘干至恒重的扁形瓶（两次烘干后重量差小于5 mg）称重X0，取样品约10 mL至扁形瓶，称重X1，水浴蒸干，105℃烘5 h，取出置干燥器内冷却30 min，迅速称重X2。可溶性固形物含量按下式计算：
可溶性固形物= (X2- X0)/( X1- X0) × 100% 。
（4）剔除异常光谱：醇沉过程中产生的气泡以及流通池中的固体颗粒都会影响近红外光谱的采集，导致异常光谱的产生。本发明计算光谱的马氏距离，并使用肖维勒（Chauvenet）准则剔除异常光谱。若测量值Xi(1≤i≤n)的残差满足∣Vi∣＞Wnσ则Xi被视为异常数据，予以剔除。其中，Vi为残差，σ为标准差，Wn可查表得到。
（5）选择近红外光谱建模波段和预处理方法；采用一阶导数法（Savitzky-Golay平滑）和标准正交变换算法预处理近红外光谱数据，分别用于消除基线漂移、噪音及固体颗粒等对光谱的影响。在选择建模波段时需排除以下波段：4500~5450 cm-1波段，即“水峰”；7500~12000 cm-1波段，存在较大的噪声，且没有显著的特征吸收。然后，通过光谱和质控指标的相关系数确定建模波段。因此，对于可溶性固形物含量模型使用5450~7500 cm-1波段，对于丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B模型则使用5450~6100 cm-1波段。
（6）使用多元校正算法建立各质控指标模型，并采用各模型评价指标考察模型性能；多元校正方法为偏最小二乘（PLSR）法或最小二乘支持向量机（LS-SVM）。其中LS-SVM算法选择径向基（RBF）作为核函数。本发明利用粒子群优化（PSO）算法对径向基核函数的惩罚因子C和核函数宽度σ进行寻优，并选择均方误差（MSE）作为目标函数。模型评价指标包括：模型评价指标包括相关系数（R）、校正集和验证集预测误差均方根（RMSEC、RMSEP）、校正集和验证集相对偏差（RSEC和RSEP）。当R值接近于1， RMSEC和RMSEP值相互接近且RMSEP小于2倍的RMSEC，RSEC和RSEP相互接近且小于20%时说明所见模型具有较好的稳定性和预测精度，可以用于丹红注射液醇沉过程的在线检测。
（7）将已建模型用于在线分析丹红注射液醇沉过程中各质控指标的变化趋势。
在线采集丹红注射液醇沉液的近红外光谱图，将光谱数据输入到校正模型中，经过计算即可实时得知醇沉液中各质控指标的信息。
本发明将近红外在线分析技术引入到丹红注射液的醇沉过程，实现对各质控指标（丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、丹酚酸B和可溶性固形物含量）的实时监测，有利于提高丹红注射液醇沉过程的质量控制水平，充分保证产品质量稳定、可靠。
附图说明
图1是醇沉过程近红外在线检测系统简图。
图2是醇沉过程中可溶性固形物含量的变化趋势。
图3是醇沉过程中丹参素浓度的变化趋势。
图4是醇沉过程中原儿茶醛浓度的变化趋势。
图5是醇沉过程中羟基红花黄色素A浓度的变化趋势。
图6是醇沉过程中丹酚酸B浓度的变化趋势。
图7是近红外光谱和可溶性固形物含量的相关系数图。
图8是近红外光谱和丹参素浓度的相关系数图。
图9是PLSR模型在线分析醇沉过程中可溶性固形物含量预测值与实际测定值的趋势对照图。
图10是PLSR模型在线分析醇沉过程中丹参素浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
图11是PLSR模型在线分析醇沉过程中原儿茶醛浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
图12是PLSR模型在线分析醇沉过程中羟基红花黄色素A浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
图13是PLSR模型在线分析醇沉过程中丹酚酸B浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
图14是LS-SVM模型在线分析醇沉过程中丹参素浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
图15是LS-SVM模型在线分析醇沉过程中原儿茶醛浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
图16是LS-SVM模型在线分析醇沉过程中羟基红花黄色素A浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
图17是LS-SVM模型在线分析醇沉过程中丹参素浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
图18是LS-SVM模型在线分析醇沉过程中丹酚酸B浓度预测值与实际测定值的趋势对照图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例做进一步的说明。
实施例1：
1．安装近红外在线检测装置
参见图1，近红外在线检测装置由以下部分组成：所述的近红外在线检测系统包括醇沉罐1、搅拌器2、过滤器3、第一蠕动泵4、第二蠕动泵4’、近红外光谱仪5、光纤探头6、流通池7、循环管路8和醇沉液取样口9。过滤器3置于醇沉罐1内，并通过循环管路8连接第一蠕动泵4、流通池7和醇沉液取样口9，第二蠕动泵4’通过管路连接醇沉罐1和乙醇溶液，近红外光谱仪5通过光纤探头6在线采集流通池7中的醇沉液近红外光谱。
流通池7及循环管路8中醇沉液流速控制在120 mL/min。过滤器3用于滤除醇沉液中的大部分固体杂质颗粒，过滤精度为60微米。
使用时，打开第二蠕动泵4’，乙醇溶液被泵入醇沉罐1，醇沉过程开始。打开第一蠕动泵4，醇沉液经由过滤器3滤除固体颗粒后进入循环管路8，到达流通池7后，连接在流通池7左右两边的光纤探头6适时在线采集流通池7中醇沉液的近红外光谱，最后醇沉液分为两路，一路回醇沉罐，另一路通过取样口9，作为收集的醇沉液样品。
2.近红外光谱和醇沉液样本的在线采集
将丹参、红花药材水提得到的提取液浓缩至密度为1.21~1.23 g/ml，取该浓缩液2 L置于醇沉罐1中，保持机械搅拌转速为300 转/分钟，流通池7及循环管路8中醇沉液流速控制在120 mL/min，以40 mL/min的流速加入95%（v/v）乙醇2 L，之后再以80 mL/min的流速加入95%（v/v）乙醇5 L，直到使药液终点乙醇浓度为80%（v/v）。开始加醇时作为醇沉过程计时零点。醇沉过程中每隔1分钟在线采集醇沉液近红外光谱图，每隔5分钟从取样口采集醇沉液样本。近红外在线检测系统参见图1。所取样本分别用于丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、丹酚酸B和可溶性固形物含量的测定。重复10批丹红注射液的醇沉实验，每批次的实验都以相同方式进行取样和采集光谱。共得到270个醇沉液样本，计算所有近红外光谱的马氏距离，并使用肖维勒（Chauvenet）准则剔除异常光谱。若测量值Xi(1≤i≤n)的残差满足∣Vi∣＞Wnσ则Xi被视为异常数据，予以剔除。其中，Vi为残差，σ为标准差，Wn可查表得到。根据计算结果，有11个样本的光谱异常，将这些样本剔除后剩余数据用于建立定量模型。
3.各指标成分浓度和可溶性固形物含量的测定
采用高效液相色谱法（HPLC）测定醇沉液样本中丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B浓度。使用烘干称重法测定可溶性固形物含量。醇沉过程中各质控指标变化趋势参见图2~6。
4.选择近红外光谱建模波段和预处理方法
采用一阶导数法（Savitzky-Golay平滑）和标准正交变换算法预处理近红外光谱数据，分别用于消除基线漂移、噪音及固体颗粒等对光谱的影响。
在选择建模波段时需排除以下波段：4500~5445 cm-1波段，即“水峰”；7500~12000 cm-1波段，存在较大的噪声，且没有显著的特征吸收。为了保证光谱选择区域的准确性，本发明对光谱和质控指标的相关系数进行了考察。以可溶性固形物含量和丹参素为例，其相关系数分别参见图7和图8，从图中可以看到相关系数大于0.8的光谱主要集中在所选择的光谱区域内。此外，其他质控指标与丹参素有相类似结果。因此，对于可溶性固形物含量模型使用5445~7500 cm-1波段，对于丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B模型则使用5445~6100 cm-1波段。
5.采用偏最小二乘回归（PLSR）法建立各质控指标模型
在适当波段范围内，采用一阶导数法（Savitzky-Golay平滑）和标准正交变换算法预处理方法，剔除异常光谱后将剩余数据用于建立PLSR模型。可溶性固形物含量、丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B模型的校正和验证结果见表1。可以看出，PLSR模型的校正集和验证集相关系数均大于0.93，RMSEC和RMSEP值较小而且互相接近，RSEP值都能控制在20%以内。各质控指标PLSR模型的校正和验证结果相近，泛化能力强，具有较好的模型稳定性和预测能力。
6.在线分析醇沉过程中各质控指标变化趋势
将所PLSR建模型用于在线分析4批丹红注射液醇沉过程中可溶性固形物含量、丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B浓度，所得数据归为未知样品集，预测结果如表2所示。通过对比校正集、验证集和未知样品集的各模型评价指标值可以看出，PLSR模型具有较高的预测准确度。各质控指标模型的RMSEC 值和RMSEP值均与校正集和验证集结果相似，并且RMSEP值小于2倍RMSEC，RSEP值也都控制在14.1%以内。
采用PLSR模型在线分析某一批醇沉过程，各质控指标的预测趋势与实际测定值参见图9~13。从图中可以看出，各质控指标的预测趋势与实际测定值的变化趋势基本一致，能够满足中药生产过程实时分析的精度要求。
实施例2：
按照实施例1的方法，区别之处在于使用最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法建立各质控指标的定量校正模型。
1． 选用与实施例1相同的校正集样本数据。
采用与实施例1相同方法，剔除异常光谱后通过一阶导数法（Savitzky-Golay平滑）和标准正交变换算法预处理近红外光谱数据。对于可溶性固形物含量模型使用5445~7500 cm-1波段，对于丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B模型则使用5445~6100 cm-1波段。
2． 采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法建立各质控指标模型
得到醇沉液特征光谱信息后，采用最小二乘支持向量机算法建立各质控指标定量模型，并通过各模型评价指标评价模型性能。
对于采用径向基核的最小二乘支持向量机，粒子群优化算法需要优化的参数是惩罚因子C和核函数宽度σ，这两个参数在很大程度上决定了最小二乘支持向量机的学习和泛化能力。利用粒子群算法搜索到的最优的LS-SVM模型参数见表3。此外，将验证集数据导入已建的校正模型，通过各模型评价指标评价模型的预测能力。
表4为参数优化后LS-SVM模型的校正和验证结果比较。从表中可以看出， LS-SVM模型的校正集和验证集相关系数均大于0.93，RMSEC和RMSEP值相互接近，RMSEP均小于2倍RMSEC，RSEP值也都能控制在20%以内。LS-SVM模型的校正和验证结果相近，泛化能力强，具有较好的预测能力和模型稳定性。
3． 在线分析醇沉过程中各质控指标变化趋势
将所LS-SVM建模型用于在线预测4批丹红注射液醇沉过程中可溶性固形物含量、丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B浓度，所得数据归于未知样品集，预测结果如表5所示。从表中可以看出，LS-SVM模型具有较好的预测准确度。各质控指标模型的RMSEP值和RSEP值均与校正集和验证集结果相似，并且RMSEP值小于2倍RMSEC，RSEP值也都控制在17.9%以内。采用LS-SVM模型预测其中一批醇沉过程，各质控指标的近红外预测值和实际测得值的变化趋势参见图14~18。从图中可以看出，各质控指标的预测趋势与实际测定值的变化趋势基本一致，能够满足中药生产过程实时分析的精度要求。
Claims (4)
1.一种丹红注射液醇沉过程在线检测方法，其特征在于，通过以下步骤实现：
（1）设计近红外在线检测装置：该装置包括醇沉罐（1）、搅拌器（2）、过滤器（3）、第一蠕动泵（4）、第二蠕动泵（4’）、近红外光谱仪（5）、光纤探头（6）、流通池（7）、循环管路（8）和醇沉液取样口（9），过滤器（3）置于醇沉罐(1)内，并通过循环管路(8)连接第一蠕动泵（4）、流通池（7）和醇沉液取样口（9），第二蠕动泵（4’）通过管路连接醇沉罐（1）和乙醇溶液，近红外光谱仪（5）通过光纤探头（6）在线采集流通池（7）中的醇沉液近红外光谱；
（2）在线采集近红外透射光谱及醇沉液样本：
将丹参、红花药材水提得到的提取液浓缩至密度为1.21~1.23 g/ml，取该浓缩液2 L置于醇沉罐中，保持机械搅拌转速为300 转/分钟，流通池（7）及循环管路（8）中醇沉液流速控制在120 mL/min，以40 mL/min的流速加入体积比为95%的乙醇2L，之后再以80 mL/min的流速加入体积比95%的乙醇5 L，直到使药液终点乙醇浓度为80%；
采用透射法采集近红外光谱，光谱范围为4500 cm-1~12000 cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8 cm-1，以空气为参比，每隔1分钟在线采集通过流通池（7）的醇沉液近红外光谱；每隔5分钟从取样口（9）采集醇沉液样本，收集不同批次醇沉过程中的醇沉液样品，随机选择其中2批数据作为验证集，其余样品作为校正集参与建模；
（3）采用高效液相色谱法和烘干称重法测得醇沉液样本中各质控指标信息：
所述的醇沉液样本的各质控指标包括丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A、丹酚酸B浓度和可溶性固形物含量；采用高效液相色谱法测定醇沉液样本中丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B浓度；使用烘干称重法测定可溶性固形物含量；
a. 高效液相色谱条件：Agilent eclipse C18分析柱，250 
4.6 mm, 5 μm；流速1 mL/min；柱温35 ℃；进样量5 μL；流动相：A为甲醇，B为0.5%甲酸水溶液，梯度洗脱程序为：0~20 min，A：9%→39%；20~36 min，A：39%→47%；36~39 min，A：47%→90%；39~45 min，A：90%；0~13 min，检测波长为280 nm，参比波长为360 nm；13~21 min，检测波长为403 nm，参比波长为500 nm；21~45 min，检测波长为280 nm，参比波长为360 nm；
b.标准曲线绘制：分别精密称取丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B对照品，使用体积比为50:50的甲醇-0.5%甲酸流动相稀释，制成单一成分对照品储备液，浓度分别为84.80，14.08，14.44，162.60 μg/mL，吸取以上单一成分对照品储备液1，2.5，5，10，15，20，25，30，35，40 μL，分别注入液相色谱仪，在上述色谱条件下进样分析；以色谱峰面积Y对浓度X进行线性回归，丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B的线性范围分别为16.96~678.40，2.82~112.64，2.89~115.52，32.52~1300.80 μg/mL，相关系数R值均大于0.9999；
c.烘干称重法：醇沉液样本于1500 r/min高速离心机中离心10分钟，取上清液用于可溶性固形物含量分析，烘干至恒重的扁形瓶称重X0，取样品10 mL至扁形瓶，称重X1，水浴蒸干，105℃烘5小时，取出置干燥器内冷却30 min，迅速称重X2，可溶性固形物含量按下式计算：可溶性固形物= (X2- X0)/( X1- X0) × 100% ；
（4）剔除异常光谱：
计算光谱的马氏距离，并使用肖维勒准则剔除异常光谱，若测量值Xi(1≤i≤n)的残差满足∣Vi∣＞Wnσ则Xi被视为异常数据，予以剔除，其中，Vi为残差，σ为标准差，Wn可查表得到；
（5）选择近红外光谱建模波段和预处理方法；
采用一阶导数法和标准正交变换算法预处理近红外光谱数据，分别用于消除基线漂移、噪音及固体颗粒等对光谱的影响，对于可溶性固形物含量模型使用5450~7500 cm-1波段，对于丹参素、原儿茶醛、羟基红花黄色素A和丹酚酸B模型则使用5450~6100 cm-1波段；
（6）使用多元校正算法建立各质控指标模型，并采用各模型评价指标考察模型性能；
使用多元校正方法为偏最小二乘法或最小二乘支持向量机（LS-SVM），其中LS-SVM算法选择径向基作为核函数，利用粒子群优化算法对径向基核函数的惩罚因子C和核函数宽度σ进行寻优，并选择均方误差作为目标函数；模型评价指标包括：模型评价指标包括相关系数R、校正集和验证集预测误差均方根（RMSEC、RMSEP）、校正集和验证集相对偏差（RSEC和RSEP），当R值接近于1， RMSEC和RMSEP值相互接近且RMSEP小于2倍的RMSEC，RSEC和RSEP相互接近且小于20%时说明所建模型具有较好的稳定性和预测精度，可以用于丹红注射液醇沉过程的在线检测；
（7）将已建模型用于在线分析丹红注射液醇沉过程中各质控指标的变化趋势：
在线采集丹红注射液醇沉液的近红外光谱图，将光谱数据输入到校正模型中，经过计算即可实时得知醇沉液中各质控指标的信息。
2.根据权利要求1所述的一种丹红注射液醇沉过程在线检测方法，其特征在于，流通池（7）及循环管路（8）中醇沉液流速控制在120 mL/min，过滤器（3）的过滤精度为60微米。
3.根据权利要求1所述的一种丹红注射液醇沉过程在线检测方法，其特征在于，采集醇沉液样本的同时采集近红外光谱。
4.根据权利要求1所述的一种丹红注射液醇沉过程在线检测方法，其特征在于，步骤（3）a中醇沉液样本于1500 r/min高速离心机中离心10分钟，0.45 μm微孔滤膜滤过，取续滤液用于液相分析。
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