谷物水分在线测量系统

近期，由北京中医药大学吴志生研究员作为项目负责人，北京中医药大学为承担单位的中药炼蜜过程水分在线检测 近红外光谱法》团体标准项目正式批准立项。为推进中医药标准化建设，制定满足市场和创新需求的团体标准，加快中医药标准化发展进程，中华中医药学会标准化办公室组织了团体标准立项审查（函审）。专家对《中药炼蜜过程水分在线检测 近红外光谱法》的科学性、实用性进行审查，经过专家审查同意该项目立项，并经中华中医药学会秘书长办公会审议通过。炼蜜过程通过热加工去除蜂蜜部分水分，提高粘度，是中药传统制造的特色工艺。炼蜜按照炼制程度可分为嫩蜜、中蜜和老蜜，水分是其中的关键质量属性。目前，炼蜜过程一般采用人工取样，通过折光率法离线检测水分，存在生产过程高耗，工艺控制粗放等问题，迫切需要引入水分的在线检测方法。近红外光谱技术具有快速、无损和可在线检测等优势。同时，近红外光谱可用于测定蜂蜜水分，实现炼蜜过程水分的在线检测。为进一步加强炼蜜过程水分在线检测近红外光谱法的应用和推广，本标准起草工作组拟制定炼蜜过程水分在线检测方法在应用过程中的光谱数据采集、校正模型开发、校正模型验证以及数据处理与表达等要求，旨在促进炼蜜制造过程的提质增效，为中药质量稳定可控提供保障。据悉，该团体标准由北京中医药大学、陕西中医药大学、福建中医药大学、中国农业科学院农产品加工研究所、卡尔蔡司（上海）管理有限公司、瑞士万通中国有限公司、波通瑞华科学仪器(北京)有限公司、北京同仁堂股份有限公司、九芝堂股份有限公司、厦门壮途医药有限公司、浙江寿仙谷医药股份有限公司、山东金璋隆祥智能科技有限公司、仲景宛西制药股份有限公司、内蒙古天奇中蒙制药股份有限公司等多单位起草。项目负责人吴志生研究员介绍：吴志生研究员，北京中医药大学研究员、博士生导师、博士后合作导师。中药制药首位国家优青，中药提取分离过程现代化国家工程研究中心学科带头人，教育部中药制药与新药开发关键技术工程中心学术带头人，中药智能制造与全程质量控制创新团队负责人。 领衔获中国仪器仪表学会最美抗疫先锋团队，获中国仪器仪表学会最美科技工作者、北京市科技新星、全国高等中医药院校优秀青年、中华中医药学会青年人才托举工程等荣誉称号。获中华中医药学会十大论文奖，中国仪器仪表学会陆婉珍近红外青年奖，中国仪器仪表学会青年科技奖，中华中医药学会中青年创新人才奖，中国药学会以岭生物医药创新奖，中国仪器仪表学会科学技术二等奖，北京市科学技术奖一等奖等奖项。 中国仪器仪表学会理事，药物质量分析与过程控制分会秘书长，中国医药设备工程协会医药自动化专业委员会副主任委员，全国饲用中草药科技产业联盟副理事长等，世界科学技术---中医药现代化、中草药、中华中医药杂志、计算机与应用化学、世界中医药英文版、中华中医药杂志编委或青年编委。科技部十四五中医药关键技术装备重大专项指南起草编制组-中药饮片组组长，中国科协“创新驱动助力工程”项目组专家，中国科协“智能制造助力中药产业发展”政策建议类项目执行人，中国互联网健康医疗发展报告蓝皮书执笔人之一，全国中医药博士生优秀论文奖评审专家，国家科学技术进步奖专家库专家，山东科学技术进步奖专家库专家、教育部学位中心专家库专家等；国家自然科学基金委、教育部、科技部及北京、江苏、山东、新疆、陕西和福建等基金专家。 致力于中药制造质量控制与名方新药创制研究。承担国家重点研发计划子课题、国家重大新药创制、国家自然科学青年、面上项目和制药企业/基金会委托课题（100万以上级）等十余项。以第一或通讯作者发表论文120余篇，包括Bioresource Tech, J Control Release, Acta Pharmaceutica Sinica B, Talanta, Scientific Reports, Food chemistry等SCI论文60余篇，蓝皮书3项，起草指南2项，标准4项，著作6部，申请专利20余项。受邀SPIE，第446次香山科学会议等学术报告20余次。

在线近红外助力谷物收储手中有粮，心中不慌，谷物的收储是保证我国粮食安全的重要环节。在谷物入库前，需要对谷物的物理及化学指标进行检测，以确定谷物品质的优劣，进行分级分类存储。但是，当前传统的谷物质检存在一些问题，传统的随机抽查取样，样品不一定具有代表性，很难准确的判断整批谷物的质量；另外质检人员素质参差不齐，也会影响检测的效率和质量，从而对谷物质量的判断出现偏差。这样不仅会影响粮农的种粮积极性，而且影响下游。谷物类食品的质量安全。因此越来越多的谷物收储企业和食品企业开始注重谷物质检的安全系数，并通过科学的检测分类方式降低储粮成本，高效利用谷物资源。近红外光谱检测技术因其简便高效，可同时进行多成分的测定，对样品无损，对环境无污染的特点而被应用于农业、食品、化工，医药等领域，成为现代分析检测技术中一项重要的快速检测技术。根据传统谷物入库检测中出现的一些短板，BUCHI NIR-Online ® （在线近红外）制定了完备的解决方案，能够监控整个入库过程中谷物质量的变化，可持续提供精确的测量值，在控制室中可清晰显示实时趋势，方便操作人员合理的评价该批次的谷物品质，定等分级入仓。 1谷物入库：在接收位置进行在线监控通过安装 BUCHI NIR-Online ® Process Analyzer (在线近红外过程分析仪)，可直接在卸货区进行谷物分析，进行品质控制。对来料进行水分和蛋白质分析，根据实时信息决定卸货还是拒收。优点在接收位置可实现 100% 的控制和储存选择确定真实平均值，以便合理付款自动阻止低品质样品异物筛查 2谷物装仓：按品质分级装仓在不同谷仓之前安装在线近红外分析仪，可根据蛋白质含量等参数对谷物分级，将谷物装入正确的谷仓。同时谷物进仓、谷物成分和品质都能快速、简单、可靠地进行监控和存档记录。优点对整个装货过程实现 100 % 控制实时品质分级提升后续混合效率 3谷物的检测指标ParameterRange(%)SECProtein7.0-18.80.16Moisture7.0-20.50.17除上述两个指标外，步琦在线近红外光谱仪还能同时测量脂肪，淀粉等多个指标，更好的服务于您的日常工作，通过实时检测方式为谷物的收储提供科学的依据，降低储粮成本，同时通过分级存储，高效利用谷物资源。

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