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基于子空间夹角判据监测阿司匹林合成体系中的水杨酸和阿司匹林

发布时间:2015-05-25 00:00 作者:分析计量网 阅读量:842

作者:高育新,孙阔,张祖栋,朱淑贞( 廊坊市环境监测站,河北廊坊065000)

阿司匹林又称乙酰水杨酸,其合成过程中水杨酸的准确测定不但可以有效提高阿司匹林生产效率,而且对阿司匹林生产质量的控制有重要意义。

2010 版《中国药典》[1]以中性乙醇为溶剂、酚酞为指示剂,用NaOH 滴定阿司匹林合成体系中的水杨酸和阿司匹林含量,步骤繁琐,误差较大。高效液相法[2–3]测量结果精确度高,但分析时间较长。紫外光谱法作为一种简便快速的分析测试方法,将偏最小二乘法(PLS) 应用于分光光度法分析领域,不经分离即可实现多组分的同时测定,但建立PLS 训练模型较为繁琐[4]。

专利中利用子空间角判据实现了多组分体系中的组分辨识[5–6],它采用张量空间描述多组分体系的光谱,每一种物质的光谱可用空间中的一个向量表示,同一物质的向量在空间中是相同的,不同光谱特征对应了空间中不同的方向形成向量角度[7]。

笔者以氨基磺酸催化合成阿司匹林体系为研究对象,采用紫外多波长扫描阿司匹林合成过程中样本乙醇溶液的紫外光谱,基于向量– 子空间算法模型计算,与单波长线性最小二乘和偏最小二乘结果做比较,实现阿司匹林合成过程的水杨酸和阿司匹林含量分析。

1实验部分

1.1主要仪器与试剂

光纤光谱仪:Maya2000Pro 型,美国海洋光学公司;

艾科勒分析天平:ALC–210.4 型,德国赛多利斯集团;

水杨酸、乙酰水杨酸、乙酸酐、氨基磺酸、无水乙醇:分析纯。

1.2制备分析模型

1.2.1背景库和标准样品库

采用1 cm 石英比色皿,以无水乙醇为参比,采集样品在250~345 nm 波长范围内的紫外光谱。以无水乙醇为溶剂,在2.00~40.00 μg/mL质量浓度范围内,采集质量浓度为2,5,10,15,20,30,40 μg/mL 水杨酸标准溶液的紫外光谱;在10.00~200.00 μg/mL 范围内,采集浓度为10,20,40,80,120,160,200 μg/mL 的阿司匹林标准溶液的紫外光谱;采集乙酸、乙酸酐的紫外光谱。

1.2.2检验样本的制备

以无水乙醇为溶剂,水杨酸在2.00~40.00μg/mL 质量浓度范围内,阿司匹林在10.00~200.00 μg/mL 质量浓度范围内,按均匀实验设计U36(363) 和U15(153) 建立偏最小二乘校正集和样品检验集并添加适量的氨基磺酸。

1.2.3阿司匹林的合成与过程监测

按文献方法[8],磁力搅拌下将20.73 g 乙酸酐于50 mL 三口烧瓶中,水浴温度升至81℃,依次加入13.88 g 水杨酸和0.25 g 氨基磺酸,恒温反应21min。每间隔1 min 取样100 μL 于10 mL 容量瓶中并用无水乙醇定容,再取出2 mL 以无水乙醇定容于50 mL 容量瓶,待测。

1.2.4数据处理流程

(1) 水杨酸定量过程。

步骤1 :将被测组分水杨酸的乙醇溶液的系列浓度xi={x1,x2,…,xn} 的紫外光谱,经最小二乘法回归后得到多变量回归标准矩阵:yi=aixi+bi,即标准光谱库v。

步骤2 :测定不含有水杨酸的系列分析样本阿司匹林、乙酸酐、乙酸、氨基磺酸的乙醇溶液的紫外光谱,并将系列一维谱构成本底谱库N,以矩阵形式存储。

步骤3 :测量待测混合物样品乙醇溶液的紫外光谱,作为待定量信号a。

步骤4 :从水杨酸光谱库中选择浓度为xi 吸收光谱作为被测光谱向量,得到vi。将N,a,vi 带入算法中,依据定量精度设定扣减步长Δ,从待测样本的光谱数据的量扣除后的变量记为ak=a–vik/Δ(k=1,2,…,n),把N 和合并后记为Mk,计算Mk 与vi 的夹角,得到系列夹角θk={θ1,θ2,…,θn}。

步骤5 :记录θ 最大值θmax 所在的k 值kmax,待测样品中水杨酸浓度x'=xi kmax/Δ。

(2) 阿司匹林定量过程。

将上述过程中的水杨酸替换成阿司匹林重复上述步骤,计算阿司匹林样品浓度结果。以上数据处理及普通最小二乘法(OLS)、PLS均在MATLAB7.8.0 中实现。

2结果与讨论

2.1各单组分的紫外吸收光谱及背景库建立在无水乙醇中,水杨酸、乙酸酐、氨基磺酸和乙酰水杨酸在250~345 nm 波长范围内的紫外吸收光谱见图1。由图1 可知,阿司匹林和水杨酸最大吸收波长分别为275.18 nm 和304.21 nm,氨基磺酸在此波长范围内无紫外吸收,水杨酸、阿司匹林、乙酸酐和乙酸4 组分光谱有重叠。测定水杨酸浓度时,阿司匹林、乙酸酐和乙酸的乙醇溶液的紫外光谱为背景库;测定阿司匹林浓度时,水杨酸、乙酸酐和乙酸的乙醇溶液的紫外光谱,作为背景库。

2.2线性关系的考察及标准库建立

选取波长分别在304.21 nm 和275.18 nm 波峰点的吸光度值(Y) 与水杨酸、阿司匹林标准溶液质量浓度(X) 进行最小二乘拟合,建立标准工作曲线,其线性回归方程分别为Y=0.0271X–0.000 8(r=0.999 6),Y=0.005 5X+0.018 8 (r=0.999 3)。

结果表明,两组分的质量浓度分别在2.00~40.00μg/mL 和10.00~200.00 μg/mL 范围内有良好的线性关系。

把水杨酸标准溶液质量浓度及其对应的全波段的吸光度和阿司匹林准溶液质量浓度及其对应的全波段的吸光度在Matlab 计算平台中做最小二乘回归,得到标准光谱库yi=aixi+bi,不同波长下的斜率a 和截距b 如表1 所示。

2.3结果评估

通过检验集15 个样本检验模型的定量分析能力,以模型相关系数R、检验均方根差(RMSE) 来评价预测效果,同时与OLS、PLS 结果做比较。模型的相关参数见表2。

如表2 所示,304.21 nm 波长下阿司匹林、乙酸酐、乙酸、氨基磺酸的紫外吸收对水杨酸的测定无干扰,3 种方法对检验集15 个样品水杨酸测定结果的相关系数和均方根误差结果均较好;波长在275.18nm 时阿司匹林、水杨酸和乙酸酐均有紫外吸收,水杨酸、乙酸酐的紫外吸收值干扰阿司匹林的测定,选用单波峰点波长的吸光度进行最小二乘线性拟合不能对阿司匹林和水杨酸准确测定。传统OLS 方法不能消除强背景干扰,阿司匹林浓度测定结果存在很大的偏差,PLS 和基于子空间夹角判定的结果较
好,基于子空间夹角判定运算结果优于PLS。

3模型的应用

3.1模型对合成体系样品的预测

阿司匹林合成过程中每分钟采集一次样品溶液光谱数据,代入子空间分析模型,结果如表3 所示。由表3 结果计算反应过程每分钟水杨酸的转化率(如图2 所示)。由图2 可知,反应温度在81℃,氨基磺酸催化合成阿司匹林的反应在8 min 以前反应剧烈,反应体系中反应组分变化较快;8 min 后反应较为缓和,此时水杨酸的转化率为97.7%。

3.2加标回收率

选用反应前7 min 的7 个样品,在标准库样品质量浓度范围内,加入一定量水杨酸和阿司匹林,计算其回收率,结果见表4。由表4 可知,阿司匹林和水杨酸的回收率为94.01%~106.44%,相对标准偏差分别为2.85% 和3.17%,表明该模型具有良好的准确度与精密度,可满足快速定量分析氨基磺酸催化合成阿司匹林过程体系中的阿司匹林和水杨酸。

4结论

光谱的重叠性影响最小二乘的准确性,传统选用单波峰点的OLS 方法不能消除强背景的干扰,PLS 和基于子空间夹角判定分析模型均可消除背景光谱的干扰,基于子空间夹角判定无需建立繁琐的校正集进行分析测定。运用子空间夹角模型可准确判定氨基磺酸催化合成阿司匹林过程中水杨酸和阿司匹林的浓度,测定合成样品中水杨酸的浓度和强光谱背景干扰下阿司匹林的浓度,快速判定反应终点。

参 考 文 献

[1]国家药典委员会. 中华人民共和国药典[M].2 部. 北京:化学工业出版社,2010: 284.

[2]李克庆测定阿司匹林肠溶衣片中阿司匹林含量及游离水杨酸[J]. 中国药师,2006,9(10): 925–927.

[3]Hiral J Panchal,Bhanubhai N Suhagia,Natvarlal J Patel,et al.Simultaneous estimation of atorvastatin calcium,ramipril and
aspirin in capsule dosage form by RP–LC[J]. Chromatographia,2009,69: 91–95.

[4]张小玲,粟晖,姚志湘,等. 紫外光谱法监测阿司匹林合成体系中的阿司匹林和水杨酸[J]. 2011,28(5): 1 911–1 915.

[5]姚志湘,粟晖. 基于子空间重合判断的混合光谱模式识别方法:中国,201110188411[P]. 2011–11–30.

[6]姚志湘,粟晖. 基于角度度量的多变量分析方法:中国,201110188187[ P]. 2012–01–04.

[7]方凤粟晖姚志湘等采用向量扣减方法分析化妆品中对羟基苯甲酸酯[J]. 分析测试学报,2013,32(6): 732–736.

[8]杨树. 氨基磺酸催化合成乙酰水杨酸的研究[J]. 昆明师范高等专科学校学报,2007,29(4): 108–109.

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