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

第28卷,第4期光　谱　实　验　室Vol.28,No.4 2011年7月Chinese J ournal of Sp ectroscop y L abor atory July,2011
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
张小玲　粟晖 姚志湘　兰月来
(广西工学院生物与化学工程系　广西柳州市城中区东环大道268号　545006)
摘　要　建立一种同时快速定量分析阿司匹林合成体系中阿司匹林和水杨酸的方法。

通过均匀设计构造样本并采集其紫外光谱,结合偏最小二乘法(P LS)建立同时测定混合体系中阿司匹林和水杨酸的校正模型,阿司匹林和水杨酸模型的校正均方根误差分别为1.708 g/mL和0.435 g/m L。

该模型用于预测氨基磺酸催化合成过程中阿司匹林和水杨酸含量,二组分回收率在93.48%—108.37%之间,相对标准偏差(R SD)分别为3.45%和4.80%。

结果表明,紫外光谱法结合P LS模型实现氨基磺酸催化合成阿司匹林过程的实时监测是可行的。

关键词　阿司匹林;水杨酸;紫外光谱法;偏最小二乘法
中图分类号:O657.32 文献标识码:A 文章编号:1004-8138(2011)04-1911-05
1　引言
阿司匹林,即乙酰水杨酸,是一种常用的解热镇痛和抗风湿类药。

阿司匹林由水杨酸和乙酸酐或乙酰氯催化反应制得。

氨基磺酸催化合成阿司匹林经济环保、产品收率高、反应时间短[1],但依靠某一固定时刻来判断反应终点,存在一定的误差。

目前,需要一种可实现实时或接近实时的方法保证合成阿司匹林的质量。

乙酰水杨酸易水解成水杨酸,2005版《中国药典》[2]以中性乙醇为溶剂、酚酞为指示剂,用NaOH滴定其含量,步骤繁琐,误差较大。

高效液相法[3]测量结果精确度高,但分析时间较长。

王桂梅[4]提出近红外光谱法实时监控阿司匹林的合成过程,设备费用高。

拉曼光谱法可实现阿司匹林过程的监测,但背景干扰大,易受光学系统参数影响[5]。

紫外光谱法作为一种简便快速的分析测试方法,与化学计量学多元校正技术结合,能有效地解决紫外吸收光谱共线性现象。

偏最小二乘法(PLS)能在变量系统中提取若干对系统具有最佳解释能力的新综合变量即成分,能有效的克服多重相关性造成的信息重叠,区分系统的信息与噪声,提高系统建模的准确度[6,7]。

近年来,将PLS应用于光度法分析领域,在阿司匹林药片和制剂中多组分含量的同时测定方面有了一定的研究[8—10],不经分离即可实现多组分的同时测定,为多组分光谱响应重叠的解析提供了一种有效的分析方法。

本方法以氨基磺酸催化合成阿司匹林体系为研究对象,实验以均匀设计配比该混合体系,采集其紫外光谱,结合PLS同时建立水杨酸和阿司匹林的紫外光谱定标模型。

探讨利用紫外光谱法结合PLS监测阿司匹林合成过程中的水杨酸和阿司匹林含量的可行性。

广西自然科学基金资助项目(桂科自0832064);广西教育厅桂教科研资助项目(200708M S067)
联系人,电话:(0772)26866770;E-mail:suh ui@;zhangxiaoling8567@
作者简介:张小玲(1985—),女,湖北省荆门市人,硕士,主要从事过程分析技术研究工作。

收稿日期:2010-09-20;接受日期:2010-10-31
2　实验部分
2.1　仪器与试剂
Maya 2000Pro 光纤光谱仪(美国海洋光学公司);ALC -210.4艾科勒分析天平(德国赛多利斯集团)。

水杨酸,乙酰水杨酸,乙酸酐,氨基磺酸,无水乙醇均为分析纯。

2.2　实验方法
2.2.1　标准溶液及模型样本的配制
以无水乙醇为溶剂,配制系列质量浓度的水杨酸、乙酸酐、氨基磺酸和乙酰水杨酸标准溶液;水
杨酸、阿司匹林和乙酸酐在一定的线性质量浓度范围内,按均匀实验设计U 36(363)和U 15(153
)建立校正集和预测集,并添加适量的氨基磺酸,配比氨基磺酸催化合成阿司匹林体系。

2.2.2　阿司匹林的合成与过程监测
按文献方法[1],准确称取水杨酸13.88g,乙酸酐20.73g ,氨基磺酸0.25g ;水浴温度升至81℃时,将水杨酸、乙酸酐、氨基磺酸依次加入50m L 三口烧瓶,磁力搅拌恒温反应17min 。

每间隔1min 取样100 L 于10m L 容量瓶中,以无水乙醇定容;再取出200 L 以无水乙醇定容于10mL 容量瓶中,待测。

2.2.3　光谱的采集与处理
采用1cm 石英比色皿,以无水乙醇为参比,在250—345nm 波长范围内,采集实验样本的光谱数据;光谱数据处理在M ATLAB 7.1软件的PLS 工具箱中实现。

3　结果与讨论
图1　无水乙醇溶液中各单组分紫外光谱
3.1　各单组分的紫外吸收光谱
在无水乙醇中,水杨酸、乙酸酐、氨基磺酸和阿司匹林在250—345nm 波长范围内的紫外吸收光谱见图1。

由图可知阿司匹林和水杨酸最大吸收波长分别为275.18nm 和304.21nm,4组分光谱有重叠。

乙酰水杨酸易水解成水杨酸,选用波峰点或波谷点波长无法满足阿司匹林和水杨酸同时测定,也难以选择合适波长,应用经典双波长法消除干扰。

3.2　单组分稳定性和线性关系的考察
每间隔10m in 分别采集阿司匹林和水杨酸溶液的
光谱,2h 内吸光度值未见明显变化,表明阿司匹林和水杨酸在无水乙醇溶剂中至少稳定2h 。

采集系列不同浓度的阿司匹林和水杨酸标准溶液的紫外吸收光谱,选取波长分别在275.18nm 和304.21nm 下,建立校准曲线。

结果表明,二组分浓度分别在6.20—198.00 g /mL 和1.04—35.20 g /mL 范围内有良好的线性关系,其线性回归方程分别为y =0.0257x +0.0092(r =0.9967),y =0.0053x +0.0207(r =0.9985)。

3.3　吸光度加和性的考察
配制阿司匹林和水杨酸的质量浓度分别为100 g /mL 和25 g /mL 的单组分溶液和混合溶液。

在250—345nm 范围内,测其单组分吸光度值并计算二组分的吸光度加和值记为A ′,测得混合组分溶液吸光度记为A ,以A -A ′对波长( )作图,结果如图2。

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光谱实验室第28卷
图2　阿司匹林和水杨酸的吸光度加和图谱
由图2可看出在250—345nm 波长范围内,阿司匹林和水杨酸混合物的吸光度值和二单组分吸光度加和值较吻合,差值在-0.020—0.016之间。

阿司匹林和水杨酸的混合体系的吸光度值有良好的加和性,属线性体系,且在此波长范围内紫外吸收光谱特征明显,适合用PLS 进行回归分析。

3.4　PLS 定量分析模型的建立
在合成混合体系中,乙酸酐最大浓度低于
260.0 g/mL,在250—345nm 波长范围内的
最大吸光度值小于0.164,且乙酸酐溶于乙醇溶液中分解成醋酸乙酯。

在以无水乙醇为溶剂配比混合体系时,乙酸酐作为背景因素加入模型样本中。

水杨酸、阿司匹林和乙酸酐质量浓度范围分别在
1.16—34.684 g /mL 、9.84—188.928 g/m L 和50.0—260.0 g/mL 内,按均匀实验设计U 36(363
)
和U 15(153
)建立校正集和预测集,并添加2.61 g/m L 的氨基磺酸。

图3　预测残差平方和判据决策图取采集校正集36个样本的光谱数据为矩阵X ,混合体系中的阿司匹林和水杨酸质量浓度为Y ,将数据导入M ATLAB 软件,用PLS 工具箱对X 和Y 矩阵用方差标准化预处理后,采用交互验证法选取主成
分数[7,11]
,结果如图3。

由图3可知,在主成分数为4时则预测残差平方和(PRESS )最小,与混合体系组分数一致。

故选取主成分数4,建立定量分析模型。

通过预测集15个样本检验模型的预测能力,以模型相关系数r 、校正均方根差(RM SEC )、交叉验证均方根差(RM SECV)、预测均方根差(RMSEP)以及预测集平均偏差来评价预测效果。

结果如图4,表明该模型对阿司匹林和水杨酸浓度具有较好的同时预测性能,模型的相关参数见表1。

图4　预测集中水杨酸(SA )和阿司匹林(A SP )的实际值与预测值
3.5　模型的应用
3.5.1　模型对合成体系样品的预测
将采集的氨基磺酸催化合成阿司匹林合成过程中光谱数据,代入定量分析模型,模型预测结果
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第4期张小玲等: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
表1　水杨酸和阿司匹林的校正模型相关参数
组分主成分数相关系数校正均方根差( g /m L )交叉验证均方根差
( g /mL )预测均方根差( g /mL )预测集平均偏差
( g /mL )阿司匹林40.9988 1.708 1.859 2.1600.247水杨酸
4
0.9970
0.435
0.521
0.499
0.028
图5　合成过程中阿司匹林和水杨酸浓度
随时间变化趋势
如图5。

由图可看出,在10min 之内,反应体系中水杨酸急剧消耗,阿司匹林含量急增;反应到13min ,阿司匹林含量达最大,水杨酸含量最小;随时间的增加,阿司匹林含量有所下降,水杨酸含量却略增。

与文献[1]值对比,具有一致性。

3.5.2　加标回收率
选取合成过程中的9个样品,在模型预测范围内,加入一定量水杨酸和阿司匹林,计算其回收率。

结果见表2,阿司匹林和水杨酸的回收率在93.48%—108.37%之间,相对标
准偏差(RSD)分别为4.80%和3.45%。

表明该模型具有良
好的准确度,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。

表2　阿司匹林和水杨酸的加标回收率
序号
水杨酸
原样品含量( g/mL)
加标( g/mL) 测得( g/mL )回收率(%)阿司匹林
原样品含量( g/mL ) 加标( g/m L) 测得( g/mL)回收率(%)N18.119 4.78412.64894.67100.83982.944181.83197.65N2 4.6787.17611.908100.75104.56672.576180.393104.48N3 5.1969.56814.14093.48107.08667.392172.69197.35N4 2.87611.96014.884100.40107.87262.208169.32898.79N5 1.64611.96013.979103.12110.42557.024169.460103.53N6 1.47014.35216.207102.68106.74151.840156.17295.35N7 2.06814.35215.79995.6712.60346.656158.15997.64N8 1.24816.74419.394108.37109.22441.472149.59697.35N9 3.507
19.136
22.150
97.42111.389
25.920
138.333
103.95RS D(%)
4.80
3.45
4　结论
本文利用阿司匹林和水杨酸在氨基磺酸催化合成阿司匹林体系中的紫外吸收光谱特性,通过对实验条件的研究和模型的优化,使阿司匹林和水杨酸在氨基磺酸催化合成阿司匹林体系中的吸收光谱得到较好的分辨,建立了快速同时定量分析水杨酸和阿司匹林的模型。

该方法快速简便、准确可靠,样品不经处理即可满足阿司匹林和水杨酸的同时测定,实现阿司匹林合成监测,较好地判
断反应终点;并为氨基磺酸催化合成阿司匹林优化提供良好的研究基础,可推广应用到其他合成体系的过程监控。

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参考文献
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Monitoring Aspirin and Sal icylic Acid in Synthesis S ystems
of Aspirin by Ultraviolet S pectroscopy
Z HANG Xiao-Ling S U Hui Y AO Zhi-Xiang L AN Yue-Lai
(Department of B iolog y and Chemical Engineering ,Guang xi Univ ersity of T echnolog y ,L iuzhou ,G uangx i 545006,P .R .China )
Abstract A method for simultaneous and quantitative analysis of aspirin and salicylic acid in synthesis system s of aspirin w as developed .Uniform design w as applied in synthesis systems of aspirin,and its ultraviolet spectroscopy w as collected,then the calibration m odels for simultaneous determination of aspirin and salicylic acid w ere established by partial least squares (PLS ).T he root mean square errors calibration for models of aspirin and salicylic acid were 1.708 g/m L and 0.435 g/mL.The model was applied to predict the concentration of aspirin and salicylic acid in the process of synthesis of aspirin w ith sulfam ic acid as catalysis,w hile the recoveries ranged from 93.48%to 108.37%,and the relative standard deviation(RSD)w ere 3.45%and 4.80%.T here w as feasible to monitor the sy nthesis process of aspirin over catalysis of sulfamic acid in real -time by ultraviolet spectroscopy com bined w ith PLS m odels.
Key words Aspirin ;Salicy lic Acid ;Ultraviolet Spectroscopy ;Partial Least Squares
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