水分检测技术的研究进展以及在中药制药工艺中的应用展望

＊孙晓倩 卢红委

（1.扬子江药业集团有限公司 江苏 225300 2.扬子江药业集团江苏龙凤堂中药有限公司 江苏 225300）

在产品加工制造过程中，水分检测扮演着关键角色。在农业、烟草和食品等行业，许多水分检测方法已经相当成熟。然而，在中药制药领域有些先进的检测技术尚未得到广泛应用。在中药制药工艺中，含水率作为一个基本参数，同样关系到中药产品的质量和稳定性。中药制药过程中对水分的检测主要分为两个关键阶段：首先，是在投料前对原料水分进行准确测量，其次，是在生产过程中对过程水分进行实时监测和调控。本文专注于探讨生产过程中的水分检测技术，总结了多种先进方法和技术以及中药制药工艺中的应用。旨在为中药制药领域的从业者提供全面而实用的参考，以帮助提升生产水平和产品质量。通过对现有技术的探讨和应用案例的分析，本文致力于揭示水分检测技术在中药制药工艺中的关键作用，探讨其未来发展的潜力，从而推动这一领域的进步与创新。

1.基于物理性质的水分含量测定方法

(1)电容电阻法

电容电阻法是一种常用于测量材料水分含量的技术。其原理基于材料中水分对电容或电阻的影响。电容法利用材料中水分增加导致电容变化的特性，而电阻法则是通过水分对材料电导率或电阻的影响。

在实际测量中，电容法使用两个电极置于材料表面来测量电容变化，而电阻法则通过电极置于材料内部并测量电阻值。这些方法适用于各种材料，且对不同样品的水分变化具有较好的敏感度。徐燕豪[1]以荞麦作为研究对象，基于荞麦的介电特性检测其电容值，设计了一种荞麦水分快速检测装置。实验研究了不同含水率、测量频率条件下，荞麦介电特性的变化规律，基于荞麦相对介电常数随频率、含水率变化的关系建立了水分测量模型。经验证，该方法与105℃恒重法相比较相对误差为±9%。

浦瀚等[2]基于电阻测量原理开发了一种新型的粮食水分检测装置，该方法在现有电阻式粮食水分测量的基础上，创新性地提出运用两级模拟放大电路对电阻式传感器采集到的初始量进行采样，该方法能够得到最为接近实际值的含水量。王士彪等[3]基于田间在体玉米籽粒电阻与含水率和温度之间的函数关系，设计了一种手持探针刺入式玉米籽粒水分测量仪，实现田间在体玉米籽粒的水分测量。经试验验证，该设备对在体玉米籽粒的水分测量准确率高，响应时间快、效果较好。

(2)太赫兹法

太赫兹波法基于太赫兹波与水分子相互作用的原理。通过太赫兹波传感器照射待测材料，检测太赫兹波的吸收、透射或散射情况，从而推断材料中的水分含量变化。这种方法对于不同材料中水分含量的测定具有较好的敏感度，但需考虑不同材料的特性和环境因素对测量的影响，以确保准确性和可靠性。

太赫兹波法在工业和科学研究中被广泛应用，因其非破坏性、快速且能够在不接触样品的情况下进行水分含量测定。马品等[4]以天麻为例讨论太赫兹技术应用到中药材含水量测定方面的可行性以及在药品质量监测领域的应用前景。该方法基于太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术，测量不同含水率条件下天麻的太赫兹光谱及其吸收特性，建立了光谱信息与含水率之间的映射关系，实现了天麻中的水分含量的快速检测。

龙园等[5]基于太赫兹波对水分变化的敏感性，探讨植物叶片中水分和太赫兹成像的相关关系，通过叶片时域幅值的平均值、叶片频域平均值与叶片水分含量建立相应的回归模型，研究表明太赫兹技术用于植物叶片的水分含量检测具有较好的研究潜力。

田珊珊等[6]基于太赫兹光谱对固体粉末含水率检测方法进行探究，采用太赫兹时域光谱系统测量了不同含水率固体粉末的太赫兹折射率和吸收系数并基于支持向量机回归（SVR）的含水率分析方法。在此基础上使用粒子群算法（PSO）对SVR建模过程的正则化参数和核函数进行寻优，进一步提高了模型的预测性能。

(3)微波法

微波法的基本原理在于微波能量与水分子的相互作用。通过微波能量的传递和材料中水分对微波的吸收、反射或透射等影响，测量这些变化来推断材料中的水分含量。这种方法对于各种材料中水分含量的测定具有较好的灵敏度，尤其适用于颗粒状、粉末状材料的快速测量。然而，在实际应用中需考虑材料性质、微波辐射的参数以及环境因素对测量的影响，以确保测量的准确性和可靠性。

崔彭帝等[7]基于利用最小二乘法建立了整包中药材的含水率测量模型，并以8种中药材为例验证了微波透射测量中药饮片含水率的可行性，其中酸枣仁测量模型准确度最高，验证集的R2和误差均方根分别为0.9515%和0.15%。张伟等[8]针对收割作业时小麦、水稻等谷物含水率测定困难的问题开发了基于微波反射法的谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量，分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究，误差分析结果表明该方法具有良好的准确性与实用性。胥保文等[9]基于微波透射技术开发了粮食水分的快速检测模型，采用时序控制采集温度及微波信号，以实现粮食水分的准确测量。

2.基于光谱学的水分含量测定方法

(1)近红外光谱法

近红外光谱法，利用近红外光谱与样品相互作用来推断水分含量。该方法基于近红外光与水分子、化学键等的相互作用，不同含水量的样品会呈现出不同的光谱特征。通过测量光谱吸收、透射或散射情况来推断样品中水分含量的变化。近红外光谱法在不破坏样品的情况下，对于多种材料中水分含量的测定具有高度的灵敏性和快速性。

吕亚新等[10]建立了基于近红外光谱技术用的西洋参水分含量测定方法，以实现对西洋参质量的有效控制。研究采用烘干法对西洋参饮片中的水分含量进行定量检测，随后收集了87份饮片的近红外光谱数据，并通过预处理光谱、选择适当的波段和主因子数，结合偏最小二乘法建立了近红外光谱定量分析模型。结果显示，采用一阶导数法进行光谱预处理，主因子数为8，在波段为5601.22cm-1至9541.87cm-1时建立的模型可用于西洋参饮片中水分含量的测定。

戴平等[11]通过旁路外循环策略建立了近红外光谱在线测量装备，并开发了针对中试规模炼蜜过程的水分在线检测方法。研究优化了光谱预处理、建模波段和多元校正算法，减少了原料批次间差异对模型预测性能的影响。最终确定的最优模型参数显示出令人满意的准确性和可靠性，表明该方法快速、无损，能有效监测炼蜜过程中水分的动态变化，提高了产品质量一致性。

张瀚等[12]针对中药制造过程中蜜炙饮片水分检测的滞后性和破坏性问题，以蜜炙款冬、蜜炙黄芪和蜜炙甘草为基础，采用烘干法确定水分含量，并通过机器学习方法结合近红外（NIR）光谱，建立了针对多品种蜜炙饮片水分含量的NIR现场动态检测模型。经验证模型表现出良好的预测性能，可快速检测蜜炙款冬、蜜炙黄芪和蜜炙甘草的水分含量，为中药制造过程中原料单元蜜炙饮片水分测定提供了新方法。

(2)高光谱法

高光谱法是通过采集材料在多个波长或频率下的光谱信息来推断材料中水分含量的技术。这种方法基于不同波长下材料吸收或反射光谱的变化，水分含量影响光谱的特定区域，通过分析这些光谱信息来估计水分含量的变化。

Taghinezhad等[13]开发了一种基于高光谱成像技术的农作物干燥过程水分的无损检测方法。将高光谱检测技术与线性回归、多元回归和机器学习等多种方法结合能够对干燥过程的含水率进行快速准确预测。

金诚谦等[14]采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测，实验共采集了96个不同品种大豆样本在900～2500nm的高光谱图像构建含水率预测模型并筛选数据处理方法，经验证模型对大豆含水率预测的稳定性和预测性较好。

黄艳雁等[15]提出一种基于BP神经网络的大米品质检测方法。该方法以大米的高光谱数据为训练集，训练基于PSO-GA-BP神经网络的大米水分预测方法，该方法在测集和验证集上的均方根误差分别为0.007和0.005，结果表明该方法可用于大米水分的快速测定。叶伟欣[16]基于高光谱成像技术和机器学习技术建立了干枣品质的快速检测模型以及平台。该方法能够准确的对干枣的含水率、总糖和总酸进行预测，有效地提升了干枣的加工生产效率。

刘红芸等[17]开发了一种基于鲜烟叶高光谱图像的烟叶素质评价模型，该方法能够快速的对烟叶的水分含量、色素含量等进行快速预测。

(3)拉曼光谱法

拉曼光谱法是一种通过激光或光源照射待测样品并测量样品散射光的频率或波长变化来确定水分含量的技术。拉曼光谱法基于样品与激光光谱的相互作用，水分子对光的散射具有特定的拉曼频移，通过检测这种频移来推断样品中水分含量的变化。Czaja等[18]使用以面粉为研究对象，探究拉曼光谱法测定含水率的可行性。该研究采集了面粉样品的拉曼光谱以及参考重量分析的结果。基于数据分析并建立偏最小二乘回归模型。验证结果表明，该方法可以快速可靠地测定小麦面粉中的水分，预测的相对标准误差约为2%。三甘醇作为石油天然气产品的新型干燥剂及脱水剂，其水分的含量是非常重要的指标。李霜等[19]利用拉曼光谱技术，对三甘醇样品的拉曼光谱图进行采集并建立了与对应水分含量的标准曲线，使用四种不同含水率的三甘醇溶液作为回测验证，结果表明，该方法可准确检测三甘醇中的水分含量。

3.其他测定方法

(1)基于机器视觉的水分检测方法

基于机器视觉的水分检测方法利用数字图像处理和计算机视觉技术，通过对物体外观特征的分析和处理，实现对物体水分含量的估测。该方法依赖于图像采集设备获取样品外观图像，并利用图像处理算法和模式识别技术对图像中的水分含量相关特征进行提取和分析。这些特征可能包括颜色、纹理、形状和亮度等视觉特征，通过与已知水分含量的样本进行比较或建立模型，以推断出待测样品的水分含量。

张晋宁等[20]利用图像处理技术对采集到的不同水分的小麦图像进行特征提取，共提取了包含23个形态特征和24个颜色特征在内的47个图像特征，分析图像特征与小麦含水量的相关性，使用逐步选择法筛选出对于小麦水分预测最重要的特征子集并建立了ElasticNet、RandomForest、AdaBoost回归模型。验证结果表明，基于RandomForest模型的预测结果最好，水分绝对误差主要分布在±1.5之间。

裴永胜等[21]使用机器视觉技术对生姜片的远红外干燥过程进行监控，该方法基于图像特征对生姜片的含水率状态进行检测，开发两种模糊逻辑控制策略对辐射功率进行在线控制提高干燥效果。刘中原[22]利用近红外光谱技术，并结合机器视觉技术和化学计量学方法，建立绿茶不同加工工艺下的水分含量预测和判别模型。该研究选取了多种茶叶样品，结合茶叶杀青过程的光谱信息以及色泽纹理特征，建立偏最小二乘回归和非线性支持向量回归方法建立了准确的茶叶水分检测模型。

(2)低场核磁共振技术(LF-NMR)

低场核磁共振（LF-NMR）技术主要基于核磁共振现象对物料的水分进行检测。该技术利用处于弱磁场条件下的核磁共振现象，针对不同状态的水分子在特定磁场下的旋转和弛豫时间。LF-NMR测量水分子的横向弛豫时间（T2），该时间代表了水分子在特定磁场下自旋旋转的速率和特性。水分子不同状态（如自由水、结合水）在LF-NMR下表现出不同的T2谱特征，通过分析这些谱特征可以推断样品中水分的状态和含量。

鲍春辉等[23]研究了低场核磁共振法在稻谷水分检测中的应用和效果。研究使用了新峰6号香、龙粳40、吉宏、超级稻、盐丰、桥育等6种稻谷作为试验原料，并成功建立了低场核磁水分标准曲线。结果显示，该标准曲线的线性良好，相关系数大于0.99。陈衍男等[24]通过利用F-NMR技术，对光皮木瓜不同干燥方式下水分迁移变化进行了监测。研究结果显示，新鲜光皮木瓜中含有3种状态的水，热风干燥、蒸制后干燥、阴干等干燥方式在水分逐渐散失的过程中表现出相似规律，但其失水速率有显著差异。分段式干燥中的间歇阶段促使不同状态水分之间的转换，实现相对稳定的平衡状态。唐小闲等[25]利用LF-NMR技术和核磁共振成像（MRI），分析热风-微波联合干燥过程中杏鲍菇的横向弛豫时间反演图谱和图像，探究杏鲍菇在干燥过程中的水分状态及变化规律。结果显示新鲜杏鲍菇含有自由水、半结合水和结合水3种状态的水分，且水分分布较为均匀。

4.结论与展望

水分含量的测定在产品加工和制造中扮演着关键角色。尽管在农业、烟草和食品等行业已有广泛应用，然而，在中药制药领域，其应用尚未深入到位。本文着重探讨了在中药制药工艺中适用的水分检测技术。聚焦在基于物理特性、光谱学以及其他新兴技术，旨在为中药行业提供全面的参考，从而促进生产标准和产品质量的提升。从目前来看，单一的水分检测方法存在一定的局限性。水分检测的精度受环境影响较大，环境的不稳定性会影响检测结果的精度。此外，现有的方法通常只能在一个局部区域进行水分检测，难以全面了解整个生产过程中水分的分布情况。因此，为解决上述问题，未来的发展方向可以考虑采用多元化的水分检测方法和先进的技术手段，例如，多模态数据融合技术、实时监测技术、移动检测技术等。

上述方法可进一步增加水分检测结果的准确性和可靠性，同时将增加检测的灵活性和广泛性。随着科技的快速发展，将创新工具和先进技术相结合将会丰富和拓展中药行业的水分检测手段。未来的关注点还应当聚焦于基于多维数据融合的快速检测方法，这种方法能够将检测数据与新一代人工智能技术相结合，从而进一步提升检测方法的可扩展性和实时性。这些创新方法将为中药行业的进一步发展带来显著提升，并且加速行业中水分检测的普及和深入应用。