面向混合物组成的在线检测分析技术已作为流程工业信息化的重要手段越来越广泛地应用于生产过程中。拉曼光谱检测技术以其快速、与样品非接触、分析模型免标定等优点,逐渐成为近年来在线分析领域的研究热点之一,与此同时,与拉曼光谱相关的化学计量学算法研究也在不断发展中。本文针对实际工业产品关键组分的检测问题,根据不同类型的混合物体系,提出了相应的拉曼光谱解析算法,并基于仿真与实测拉曼光谱数据,对上述算法进行了深入研究;在此基础上,开发了相应的在线拉曼分析功能模块,并已应用于实际生产过程。论文的主要研究内容包括:(1)针对非线性形变严重的已知混合物体系,本文提出了一种基于干扰峰去除的偏最小二乘算法(Interference Peak Subtraction Partial Least Square,IPS-PLS),并将其应用于汽油低浓度苯含量的检测。IPS-PLS算法通过对特征谱段内的谱峰进行拟合,并扣除其中的干扰峰部分,从而得到PLS回归信号。基于从某炼厂采样得到的汽油样本,本文比较了IPS-PLS算法以及PLS算法的苯含量分析结果。结果表明:相对比PLS,IPS-PLS算法通过使用非线性谱形函数对光谱进行拟合,描述了光谱的非线性形变,减少了建模所需要的主元个数,并提高了模型准确度。而基于洛伦兹谱形函数拟合的IPS-PLS算法拟合速度快且预测精度高,因此更加适于汽油中苯含量的在线检测。(2)针对仅部分组分已知的混合物体系,本文提出了一种结合谱峰添加与洛伦兹约束的交替迭代最小二乘(Alternating Least Square with Peak Addition and Lorentz Constraint,PAL-ALS)算法,并将其用于对二甲苯吸附装置进料液的拉曼光谱解析。该算法基于混合物光谱矩阵的线性叠加模型,首先使用当前已知的组分光谱对混合物光谱矩阵进行校正,并根据拟合误差水平判断残差光谱矩阵中是否存在其它组分。若存在其它组分,则将其添加至纯物质光谱矩阵中,并使用洛伦兹谱形约束的交替迭代最小二乘算法对求得的未知组分光谱进行谱形优化。该算法重复上述步骤,直到拟合误差达到预设要求。仿真及实验部分针对含有未知组分的对二甲苯同分异构体混合物体系进行了拉曼光谱分解和组分定量分析研究。结果表明:PAL-ALS算法可用于解析未知组分光谱,并实现对各组分光谱的准确分解。(3)针对各组分光谱完全未知或形变严重的混合物体系,本文提出了一种结合多元曲线分辨与洛伦兹谱形约束交替迭代最小二乘算法(Multivariate Curves Resolution-Altemating Least Square with Lorentz Constraint,MCR-LALS),并将其用于对二甲苯吸附装置循环液的拉曼光谱解析。该算法基于拉曼光谱的线性叠加模型,在不需要已知混合物中纯物质组分的前提下,首先对混合物光谱矩阵进行主成分分解;再使用渐进因子法分析混合物中各组分的谱峰范围,实现对纯物质光谱矩阵的初步估计;最后使用基于洛伦兹谱形约束的交替迭代最小二乘算法进一步优化纯物质光谱谱形。仿真及实验部分使用MCR-LALS算法对某对二甲苯生产过程吸附塔循环液的拉曼光谱进行解析,并对其主要成分:对二甲苯以及对二乙基苯进行了定量分析。实验结果验证了MCR-LALS算法的有效性。(4)实现了对调和汽油产品苯含量在线拉曼检测。在本实验室已研发的在线拉曼光谱检测装置的基础上,结合第二章提出的IPS-PLS定量分析算法,设计开发了汽油苯含量在线检测功能模块,并将其应用到某炼油厂调和汽油生产工艺中。在线拉曼检测值与实验室色谱离线分析对比结果表明:该检测功能模块对于汽油苯含量的在线分析结果具有较高的准确性。能有效地满足炼厂对汽油质量指标的监控要求。