近红外光谱技术结合IDBO-SVR实时监测姜黄素逆流提取中多组分含量

　　摘要： 为实时监测逆流提取过程中多组分指标含量变化，以逆流提取的姜黄素类特征成分为实验对象，首先采集各提取点的近红外光谱数据，采用高效液相色谱（high performance liquid chromatography，HPLC）法测定目标组分的含量作为参考值，然后通过光谱预处理与变量筛选方法优化光谱数据，并分别采用混合策略改进的蜣螂优化算法（hybrid strategy improved dung beetle optimizer，IDBO）、人工蜂鸟优化算法和鲸鱼优化算法对支持向量回归（support vector regression，SVR）模型的关键参数进行优化。结果表明，IDBO-SVR的检测性能最优，其预测集决定系数R2p均大于0.93，寻优效率高。本研究构建的IDBO-SVR模型能在10 s内同步监测提取过程中多组分含量变化，相比传统HPLC法（单样品需40 min）分析效率大幅提升，该模型可实现姜黄素逆流提取过程的可视化监测，为提取过程的实时调控提供技术支撑，进而有效提升提取效率与产品质量稳定性。