| 中文摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 符号说明 | 第15-16页 |
| 第1章 前言 | 第16-19页 |
| 1.1 近红外光谱在固体粉末混合过程中的应用 | 第16页 |
| 1.2 近红外光谱分析技术控制固体混合均匀度的研究 | 第16-17页 |
| 1.3 模型药物简介 | 第17-18页 |
| 1.3.1 美洛西林钠 | 第17页 |
| 1.3.2 舒巴坦钠 | 第17-18页 |
| 1.3.3 注射用美洛西林钠舒巴坦钠 | 第18页 |
| 1.4 本课题研究的目的与意义 | 第18页 |
| 1.5 本课题研究的主要内容 | 第18-19页 |
| 第2章 近红外光谱分析技术用于混合均匀度监测 | 第19-34页 |
| 2.1 材料 | 第19页 |
| 2.1.1 样品 | 第19页 |
| 2.1.2 仪器和软件 | 第19页 |
| 2.2 方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 混合样品的配制 | 第19-21页 |
| 2.2.2 近红外光谱的采集 | 第21页 |
| 2.2.3 主成分分析 | 第21页 |
| 2.2.4 样品集的划分 | 第21页 |
| 2.2.5 预处理方法的选择 | 第21页 |
| 2.2.6 建模光谱区间的优化 | 第21-22页 |
| 2.2.7 最终模型的建立 | 第22页 |
| 2.3 实验结果 | 第22-33页 |
| 2.3.1 近红外原始光谱图 | 第22-23页 |
| 2.3.2 PCA分析结果 | 第23-25页 |
| 2.3.3 样品集的划分 | 第25页 |
| 2.3.4 光谱预处理方法的选择 | 第25-28页 |
| 2.3.5 建模光谱区间的选择 | 第28-30页 |
| 2.3.6 定量分析模型的确定 | 第30-33页 |
| 2.4 结论和讨论 | 第33-34页 |
| 第3章 近红外光谱分析技术用于在线混合均匀度终点监测 | 第34-61页 |
| 3.1 材料 | 第34页 |
| 3.1.1 样品 | 第34页 |
| 3.1.2 仪器和软件 | 第34页 |
| 3.2 方法 | 第34-35页 |
| 3.2.1 样品的准备 | 第34页 |
| 3.2.2 模型的建立 | 第34-35页 |
| 3.2.3 在线混合光谱的采集 | 第35页 |
| 3.2.4 定量定性分析模型用于终点判断数据分析 | 第35页 |
| 3.2.5 混合终点分析 | 第35页 |
| 3.3 实验结果 | 第35-60页 |
| 3.3.1 分析模型的建立 | 第35-36页 |
| 3.3.2 混合在线过程数据分析 | 第36-59页 |
| 3.3.3 小结 | 第59-60页 |
| 3.4 结论和讨论 | 第60-61页 |
| 第4章 MicroNIR1700型近红外光谱仪用于固体混合物混合均匀度监测的可行性研究 | 第61-80页 |
| 4.1 材料 | 第61页 |
| 4.1.1 样品 | 第61页 |
| 4.1.2 仪器和软件 | 第61页 |
| 4.2 方法 | 第61-64页 |
| 4.2.1 固体混合物的配制 | 第61-63页 |
| 4.2.2 近红外光谱的采集 | 第63页 |
| 4.2.3 主成分分析 | 第63页 |
| 4.2.4 样品集的划分 | 第63页 |
| 4.2.5 近红外光谱的预处理 | 第63-64页 |
| 4.2.6 建模光谱区间的选择 | 第64页 |
| 4.2.7 模型的建立 | 第64页 |
| 4.3 实验结果 | 第64-78页 |
| 4.3.1 近红外原始光谱图分析 | 第64-65页 |
| 4.3.2 PCA分析结果 | 第65-67页 |
| 4.3.3 样品集的划分 | 第67-68页 |
| 4.3.4 光谱预处理结果 | 第68-70页 |
| 4.3.5 光谱区间的选择结果 | 第70-76页 |
| 4.3.6 最佳定量分析模型的确立 | 第76-78页 |
| 4.4 结论和讨论 | 第78-80页 |
| 第5章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 5.1 全文总结 | 第80页 |
| 5.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第85页 |
