CN102928352A - 一种快速的醒脑静注射液中控检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种快速的醒脑静注射液中控检测方法，包括以下步骤：（1）采集不同批次醒脑静注射液制备过程中的一次蒸馏液和二次蒸馏液样品；（2）采用液相色谱法测定蒸馏液样品中的莪术二酮、莪术醇、吉马酮峰面积和液相总峰面积，采用气相色谱法测定蒸馏液样品中的麝香酮峰面积；（3）蒸馏液样品近红外光谱数据采集；（4）模型的建立；（5）未知蒸馏液样品中莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮的含量测定。
Description
技术领域
本发明属于近红外检测领域，具体涉及一种醒脑静注射液蒸馏过程多指标快速测定方法。
背景技术
醒脑静注射液为一种复方中药制剂，是由中医学传统名方“安宫牛黄丸”经科学蒸馏精制而成的水溶性静脉注射液，静脉给药后可通过血脑屏障直接作用于中枢神经系统。该药主要由麝香、冰片、郁金和栀子四味药组成，其中麝香气味芳香，善于走窜，能通诸窍不利，为通窍醒脑之要药；冰片辛香走窜，助麝香通诸窍，具有清热解毒之功；郁金性苦寒，能清热泻火，凉血解毒，化痰开郁，并能协同二药开窍通络；栀子性味苦寒，芳香开窍，清热解毒，清理三焦、痰瘀热邪。诸药相配，起到醒脑止痉、清热凉血，行气活血和解毒止痛等功效。醒脑静注射液始于20世纪70年代中期，先收载于地方标准，1998年收载于《卫生部药品标准》，2003年再次提高为国家药品监督管理局国家药品标准，并已被卫生部确定为临床急救常用中成药品之一。
醒脑静注射液由以下重量配比的中药制备而成：栀子30g、郁金30g、麝香（人工麝香）7.5g、冰片1g；以上四味，郁金、栀子加水约1500ml进行蒸馏，收集蒸馏液1000ml；将麝香加入上述蒸馏液中，并加蒸馏水250ml进行蒸馏，收集蒸馏液1000ml，备用；取冰片，加入5g聚山梨酯80，研匀，加入蒸馏液中，混匀，加入注射用氯化钠8g，搅拌使溶解，混匀，放置，冷藏过夜，滤过，灌封，灭菌，即得。上述的蒸馏过程包括一次蒸馏过程和二次蒸馏过程，具体方法如下：
1.一次蒸馏过程是按照法定工艺将栀子、郁金、分别粗粉碎置于蒸馏锅内，加入适量纯化水，进行蒸馏，蒸馏时间不得少于20小时，收集蒸馏液至规定量，将蒸馏桶密闭，挂上标签，冷藏备用。
2.二次蒸馏过程是按照法定工艺称取麝香，加入上述一次蒸馏液中，再加注射用水适量，进行蒸馏，蒸馏时间不得少于20小时，收集二次蒸馏液至规定量。将二次蒸馏液密封，挂上标签，冷藏备用。
上述过程可以得到两次蒸馏液，在此称为醒脑静注射液中间产物，该中间产物中含有一定量的莪术二酮、莪术醇、吉马酮以及麝香酮成分，通过检测这些成分在中间产物中的含量，可以判断生产过程是否符合标准。因蒸馏过程是醒脑静注射液生产过程的关键环节，得到的中间产物蒸馏液的质量直接关系到药材利用率，同时影响后续生产环节和最终产品的质量均一性和稳定性。目前，蒸馏过程的质量控制主要依靠经验和传统质量分析方法，耗时费力，故研究发展醒脑静蒸馏过程中关键质控指标的快速无损测定方法，有助于解决醒脑静蒸馏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。近红外光谱技术的引入为解决复杂中药体系蒸馏过程的质量快速评价及在线检测提供了可能。
在中药质量控制及生产应用领域，将近红外光谱技术应用于原药材、成品以及蒸馏、浓缩、醇沉、层析等过程中关键指标的检测已有相关专利文献，如专利（专利申请号：200510130631.6，200810050095.2，201010125515.6，200910228468.5，201010577454.7）等，然而，将近红外光谱技术用于醒脑静注射液蒸馏过程中关键指标的测定仍未见相关报道。
发明内容
本发明提供一种用近红外光谱法测定醒脑静注射液制备过程中的中间产物蒸馏液中莪术二酮、莪术醇、吉马酮以及麝香酮四种成分含量的方法。
本发明的目的在于提供一种醒脑静注射液蒸馏过程多指标快速测定方法。采用近红外光谱技术能够快速测定醒脑静注射液蒸馏过程中莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮浓度和液相总峰面积，实现蒸馏液质量的快速评价。该方法准确，快速，稳定，操作简单，适应工业化生产。
本发明的测定方法，包括方法的建立和应用，因此本发明提供近红外光谱法的建立方法，该方法包括以下步骤：
（1）蒸馏液样品收集
采集多个批次的醒脑静注射液生产过程中药材蒸馏后的一次蒸馏液和二次蒸馏液样品；如采集5-200个批次的样品，批次越多越能反映准确度。
（2）含量测定
对第一次蒸馏液中莪术二酮、莪术醇、吉马酮各自的含量和它们的总含量测定，含量用峰面积表示，测定采用液相色谱法，测定方法如下：
取第一次蒸馏过程的蒸馏液样品10ml，加1ml正己烷萃取，分离正己烷层于2ml的容量瓶中，水层再加1ml正己烷充分萃取，分离正己烷层汇入容量瓶中，定容至刻度。加0.5g无水Na2SO4，摇匀，取上清，微孔滤膜过滤，取续滤液用于液相色谱分析。液相色谱法条件为：Agilent SB-C18色谱柱（100mm*4.6mm，1.8um）。乙腈：0.1%磷酸水溶液（55：45）等度洗脱。柱温：35℃，流速1.0ml/min，检测波长：214nm，进样量5ul，运行时间25分钟。
对第二次蒸馏液中莪术二酮、莪术醇、吉马酮各自的含量和它们的总含量进行测定，含量用峰面积表示，测定采用液相色谱法，测定方法如下：
取第二次蒸馏过程的蒸馏液样品10ml，加1ml正己烷萃取，分离正己烷层于2ml的容量瓶中，水层再加1ml正己烷充分萃取，分离正己烷层汇入容量瓶中，定容至刻度。加无水Na2SO40.5g，摇匀，取上清，微孔滤膜过滤，取续滤液用于液相色谱分析。液相色谱法条件为：Agilent SB-C18色谱柱（100mm*4.6mm，1.8um）。乙腈：0.1%磷酸水溶液（55：45）等度洗脱。柱温：35℃，流速1.0ml/min，检测波长：214nm，进样量5ul，运行时间25分钟。
对第二次蒸馏液中麝香酮的含量进行测定，含量用峰面积表示，测定采用气相色谱法，测定方法如下：
取二次蒸馏过程的蒸馏液样品10ml，加1ml正己烷萃取，分离正己烷层于2ml的容量瓶中，水层再加1ml正己烷充分萃取，分离正己烷层汇入容量瓶中，定容至刻度。加无水Na2SO40.5g，摇匀，取上清，微孔滤膜过滤，取续滤液用于气相色谱分析。气相色谱条件为：Agilent DB-624（柱长为30m，内径为0.25mm，膜厚度为1.40um)；柱温为210℃；载气为氮气，流速1.1ml/min；进样口温度220℃；检测器温度240℃；分流进样，分流比为5：1。
通过以上方法可以得到一次蒸馏液中的莪术二酮、莪术醇、吉马酮峰面积和液相总峰面积这4个质控指标数据。以及二次蒸馏液中的莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮峰面积和液相总峰面积这5个质控指标数据。
（3）近红外光谱数据采集
采用透射法采集上述一次蒸馏液和二次蒸馏液样品的近红外光谱，扫描次数为32，分辨率为8cm-1，光纤透射式探头光程2mm，以空气为参比，扫描光谱范围为4000~10000cm-1；
（4）定量模型的建立
采用5600~10000cm-1波段区间的近红外数据，选择一阶导数、Savitzky-Golay平滑和数据归一化算法用于预处理近红外光谱数据。采用偏最小二乘回归（PLSR）建立近红外数据与莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮峰面积和液相总峰面积这5个质控指标数据之间的定量校正模型。一次蒸馏过程和二次蒸馏过程独立建模。
采用相关系数R、校正集均方差RMSEC和主成分数Factor优化建模参数，考察模型性能。模型对未知样品的预测效果用预测均方差RMSEP、相对偏差RSEP和相关系数R来考核。当R值接近于1，RMSEC和RMSEP值较小而且互相接近时，评价模型稳定性好、预测精准度高。当RSEP值小于10%时评价模型具有较好的预测能力，能够满足蒸馏过程实时分析的预测精度要求。以下为相关系数R、校正集均方差RMSEC、预测均方差RMSEP和相对偏差RSEP的具体计算公式：
各式中Ci——传统分析方法测量值；
——通过NIR测量及数学模型预测的结果；
Cm——Ci均值；
n——建立模型用的校正集样本数；
m——用于检验模型的验证集样本数；
（5）采集供试品近红外光谱数据
采集醒脑静注射液生产过程中一次蒸馏过程和二次蒸馏过程中蒸馏液样品，作为供试品，按建模样品相同近红外光谱采集参数采集供试品的近红外光谱数据，选择相同的建模波段和光谱预处理方法，把特征光谱分别输入已经建立的一次蒸馏和二次蒸馏模型，计算得到供试品中莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮的含量。
本发明将近红外在线分析技术引入到醒脑静注射液的蒸馏过程，实现对各质控指标（莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积）的快速测定，有利于提高醒脑静注射液蒸馏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
附图1是醒脑静注射液一次蒸馏过程莪术二酮近红外预测值与实际测得值的相关图
附图2是醒脑静注射液一次蒸馏过程莪术醇近红外预测值与实际测得值的相关图
附图3是醒脑静注射液一次蒸馏过程吉马酮近红外预测值与实际测得值的相关图
附图4是醒脑静注射液一次蒸馏过程液相总峰面积近红外预测值与实际测得值的相关图
附图5是醒脑静注射液一次蒸馏过程莪术二酮近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
附图6是醒脑静注射液一次蒸馏过程莪术醇近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
附图7是醒脑静注射液一次蒸馏过程吉马酮近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
附图8是醒脑静注射液一次蒸馏过程液相总峰面积近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
附图9是醒脑静注射液二次蒸馏过程莪术二酮近红外预测值与实际测得值的相关图
附图10是醒脑静注射液二次蒸馏过程莪术醇近红外预测值与实际测得值的相关图
附图11是醒脑静注射液二次蒸馏过程吉马酮近红外预测值与实际测得值的相关图
附图12是醒脑静注射液二次蒸馏过程液相总峰面积近红外预测值与实际测得值的相关图
附图13是醒脑静注射液二次蒸馏过程麝香酮近红外预测值与实际测得值的相关图
附图14是醒脑静注射液二次蒸馏过程莪术二酮近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
附图15是醒脑静注射液二次蒸馏过程莪术醇近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
附图16是醒脑静注射液二次蒸馏过程吉马酮近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
附图17是醒脑静注射液二次蒸馏过程液相总峰面积近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
附图18是醒脑静注射液二次蒸馏过程麝香酮近红外预测值与实际测得值的趋势对照图
具体实施方式
本发明结合附图和实施例作进一步的说明。
实施例1
（1）蒸馏液样品收集
采集不同批次药材一次蒸馏过程中的蒸馏液样品
一次蒸馏过程：郁金、栀子药材，加25倍量蒸馏水进行蒸馏。到达蒸馏温度后（保温，约开始升温后一小时）开始采集蒸馏液样品，样品采集的时间间隔为1小时。所取样品分别用于莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积的测定。重复6批郁金、栀子药材的蒸馏提取实验，每批次的实验都以相同方式进行取样，共获得120份一次蒸馏液样品。
（2）关键指标的测定
样品预处理方法：取蒸馏液样品10ml，加1ml正己烷萃取，分离正己烷层于2ml的容量瓶中，水层再加1ml正己烷充分萃取，分离正己烷层汇入容量瓶中，定容至刻度。加无水Na2SO40.5g，摇匀，取上清，微孔滤膜过滤，取续滤液用于气、液相色谱分析。
使用液相色谱法测定蒸馏液样品中的莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积，液相色谱法条件为：Agilent SB-C18色谱柱（100mm*4.6mm，1.8um）。乙腈：0.1%磷酸水溶液（55：45）等度洗脱。柱温：35℃，流速1.0ml/min，检测波长：214nm，进样量5ul，运行时间25分钟。
液相总峰面积设定为5~25min之间色谱峰的峰面积之和。
（3）近红外光谱数据采集
采集样本的透射光谱，光谱扫描范围4000~10000cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8cm-1。液体样品池采用2mm光程的石英比色皿。每个样品采集三张光谱后取平均光谱作为该样品的光谱图。
（4）定量模型的建立
选择一阶导数、Savitzky-Golay平滑和数据归一化算法用于预处理近红外光谱数据。一阶导数能有效消除基线偏移，减少峰与峰之间的重叠并使有效信息显现出来，Savitzky-Golay平滑可以降低高频随机噪声，数据归一化算法可以改善数据质量，获得更好的定量分析结果，其中，归一化算法包括mean centeringtechnique和variance scaling technique，两种算法同时使用能在很大程度上提高模型性能。
由于蒸馏液为水溶液，水含有OH基，极性很强，在近红外谱区的1940nm（5155cm-1）附近有很强的合频与倍频吸收谱带，形成强烈的“水峰”，即4500~5500cm-1光谱区间。在这个波段内，其它各种物质分子的倍频与合频吸收相对较弱，因此对水溶液物质体系进行近红外吸收光谱分析时，应尽可能减少来自溶剂吸收的干扰，选择5500~10000cm-1光谱区间的近红外数据进行建模。近红外光谱波段对一次蒸馏模型性能的影响见表1。通过模型性能对比发现，采用5600~10000cm-1波段时一次蒸馏过程的所有模型性能均达到最佳。因此，本研究选择5600~10000cm-1波段用于莪术二酮、莪术二醇、吉马酮和液相总峰面积定量模型的建立。
表1不同建模波段对一次蒸馏模型性能的影响
采用偏最小二乘回归（PLSR）建立近红外数据与莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积这4个质控指标之间的定量校正模型。一次蒸馏过程莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积模型的近红外预测值和实际测定值的相关图见图1~4。从图中可看出，莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积模型的校正相关系数均大于0.96，说明一次蒸馏过程各关键指标模型均具有较好的校正效果。
（5）未知样品中各关键指标的快速测定
采集一次蒸馏过程中的未知蒸馏液样品，按建模样品相同近红外光谱采集参数采集样品的近红外光谱数据，选择相同的建模波段和光谱预处理方法，把特征光谱分别输入已经建立的一次蒸馏模型，便可快速计算得到各关键指标值，模型预测结果见图5~8。
由图可见，莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积模型的RSEP值均能控制在10%左右，RMSEP值接近并小于2倍RMSE值，说明各关键指标模型具有较高的预测准确度，近红外预测趋势与实际测定值的变化趋势基本一致，因此，莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积模型能够满足中药生产过程实时分析的预测精度要求。
实施例2：
按照实施例1的方法，区别之处在于建立二次蒸馏过程各关键指标快速分析模型。
（1）采集不同批次药材二次蒸馏过程中的蒸馏液样品
二次蒸馏过程：取一次蒸馏液加入麝香和适量蒸馏水，进行蒸馏。到达蒸馏温度后（保温，约开始升温后一小时）开始采集蒸馏液样品，样品采集的时间间隔为1小时。所取样品分别用于莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积的测定。重复6批二次蒸馏实验，每批次的实验都以相同方式进行取样，共获得120份二次蒸馏液样品用于建立快速分析模型。
（2）关键指标的测定
样品预处理方法：取蒸馏液样品10ml，加1ml正己烷萃取，分离正己烷层于2ml的容量瓶中，水层再加1ml正己烷充分萃取，分离正己烷层汇入容量瓶中，定容至刻度。加无水Na2SO40.5g，摇匀，取上清，微孔滤膜过滤，取续滤液用于气、液相色谱分析。
使用液相色谱法测定二次蒸馏液样品中的莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积，液相色谱法条件为：Agilent SB-C18色谱柱（100mm*4.6mm，1.8um）。乙腈：0.1%磷酸水溶液（55：45）等度洗脱。柱温：35℃，流速1.0ml/min，检测波长：214nm，进样量5ul，运行时间25分钟。
液相总峰面积设定为5~25min之间色谱峰的峰面积之和。
使用气相色谱法测定二次蒸馏液样品中的麝香酮含量，气相色谱条件为：Agilent 7890A气相色谱仪，Agilent DB-624（柱长为30m，内径为0.25mm，膜厚度为1.40um)；柱温为210℃；载气为氮气，流速1.1ml/min；进样口温度220℃；检测器温度240℃；分流进样，分流比为5:1。
（3）近红外光谱数据采集
采集样本的透射光谱，光谱扫描范围4000~10000cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8cm-1。液体样品池采用2mm光程的石英比色皿。每个样品采集三张光谱后取平均光谱作为该样品的光谱图。
（4）定量模型的建立
选择一阶导数、Savitzky-Golay平滑和数据归一化算法用于预处理近红外光谱数据。一阶导数能有效消除基线偏移，减少峰与峰之间的重叠并使有效信息显现出来，Savitzky-Golay平滑可以降低高频随机噪声，数据归一化算法可以改善数据质量，获得更好的定量分析结果，其中，归一化算法包括mean centeringtechnique和variance scaling technique，两种算法同时使用能在很大程度上提高模型性能。
由于蒸馏液为水溶液，水含有OH基，极性很强，在近红外谱区的1940nm
（5155cm-1）附近有很强的合频与倍频吸收谱带，形成强烈的“水峰”，即4500~5500cm-1光谱区间。在这个波段内，其它各种物质分子的倍频与合频吸收相对较弱，因此对水溶液物质体系进行近红外吸收光谱分析时，应尽可能减少来自溶剂吸收的干扰，选择5500~10000cm-1光谱区间的近红外数据进行建模。近红外光谱波段对二次蒸馏模型性能的影响见表2。通过模型性能对比发现，采用5600~10000cm-1波段时二次蒸馏过程的所有模型性能均达到最佳。因此，本研究选择5600~10000cm-1波段用于莪术二酮、莪术二醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积定量模型的建立。
采用偏最小二乘回归（PLSR）建立近红外数据与莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积这5个质控指标之间的定量校正模型。二次蒸馏过程莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积模型的近红外预测值和实际测定值的相关图见图9~13。从图中可看出，莪术二酮、莪术醇、吉马酮和液相总峰面积模型的校正相关系数均大于0.92，说明二次蒸馏过程各关键指标模型均具有较好的校正效果。
（5）未知样品中各关键指标的快速测定
采集二次蒸馏过程中的未知蒸馏液样品，按建模样品相同近红外光谱采集参数采集样品的近红外光谱数据，选择相同的建模波段和光谱预处理方法，把特征光谱分别输入已经建立的二次蒸馏模型，便可快速计算得到各关键指标值，模型预测结果见图14~18。由图可见，莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积模型的RSEP值均能控制在10%左右，RMSEP值接近并小于2倍RMSE值，说明各关键指标模型具有较好的预测准确度，近红外预测趋势与实际测定值的变化趋势基本一致，因此，莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积模型能够满足中药生产过程实时分析的预测精度要求。
本发明提出一种醒脑静注射液蒸馏过程多指标快速测定方法。结果表明，使用近红外光谱分析技术可以对蒸馏过程中莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积指标进行快速分析。本方法快速、无损，能及时反映蒸馏过程各指标变化趋势，为醒脑静注射液蒸馏过程的质量控制提供新的方法。
Claims (7)
1.一种醒脑静注射液中间产物的检测方法，其特征在于，经过以下步骤实现：
（1）蒸馏液样品收集
采集多个批次的醒脑静注射液生产过程中药材蒸馏后的一次蒸馏液和二次蒸馏液样品；
（2）含量测定
对第一次蒸馏液中莪术二酮、莪术醇、吉马酮各自的含量和它们的总含量测定，含量用峰面积表示，测定采用液相色谱法；
对第二次蒸馏液中莪术二酮、莪术醇、吉马酮各自的含量和它们的总含量进行测定，含量用峰面积表示，测定采用液相色谱法；
对第二次蒸馏液中麝香酮的含量进行测定，含量用峰面积表示，测定采用气相色谱法；
通过以上方法可以得到一次蒸馏液中的莪术二酮、莪术醇、吉马酮峰面积和液相总峰面积这4个质控指标数据。以及二次蒸馏液中的莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮峰面积和液相总峰面积这5个质控指标数据；
（3）近红外光谱数据采集
采用透射法采集上述一次蒸馏液和二次蒸馏液样品的近红外光谱，扫描次数为32，分辨率为8cm-1，光纤透射式探头光程2mm，以空气为参比，扫描光谱范围为4000~10000cm-1；
（4）定量模型的建立
采用5600~10000cm-1波段区间的近红外数据，选择一阶导数、Savitzky-Golay平滑和数据归一化算法用于预处理近红外光谱数据，采用偏最小二乘回归建立近红外数据与莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮和液相总峰面积这5个质控指标之间的定量校正模型，一次蒸馏过程和二次蒸馏过程独立建模，
采用相关系数R、校正集均方差RMSEC和主成分数Factor优化建模参数，考察模型性能，模型对未知样品的预测效果用预测均方差RMSEP、相对偏差RSEP和相关系数R来考核；
（5）采集供试品近红外光谱数据
采集醒脑静注射液生产过程中一次蒸馏过程和二次蒸馏过程中蒸馏液样品，作为供试品，按建模样品相同近红外光谱采集参数采集供试品的近红外光谱数据，选择相同的建模波段和光谱预处理方法，把特征光谱分别输入已经建立的一次蒸馏和二次蒸馏模型，计算得到供试品中莪术二酮、莪术醇、吉马酮、麝香酮的含量。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤（2）所述的蒸馏液样品预处理方法为：取蒸馏液样品10ml，加1ml正己烷萃取，分离正己烷层于2ml的容量瓶中，水层再加1ml正己烷充分萃取，分离正己烷层汇入容量瓶中，定容至刻度。加无水Na2SO40.5g，摇匀，取上清，微孔滤膜过滤，取续滤液用于气、液相色谱分析。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤（2）所述的液相色谱法条件为：Agilent SB-C18色谱柱（100mm*4.6mm，1.8um）。乙腈：0.1%磷酸水溶液（55：45）等度洗脱。柱温：35℃，流速1.0ml/min，检测波长：214nm，进样量5ul，运行时间25分钟。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤（2）所述的气相色谱条件为：AgilentDB-624（柱长为30m，内径为0.25mm，膜厚度为1.40um)；柱温为210℃；载气为氮气，流速1.1ml/min；进样口温度220℃；检测器温度240℃；分流进样，分流比为5：1。
5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤（2）所述的液相总峰面积设定为5~25min之间色谱峰的峰面积之和。
6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，其中，相关系数R、校正集均方差RMSEC、预测均方差RMSEP和相对偏差RSEP的具体计算公式：
各式中Ci——传统分析方法测量值；
Cm——Ci均值；
n——建立模型用的校正集样本数；
m——用于检验模型的验证集样本数。
7.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，其中，所述采集多个批次的醒脑静注射液生产过程中药材蒸馏后的一次蒸馏液和二次蒸馏液样品；是采集5-200个批次。
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