造纸工业是我国的传统产业,是一个与国民经济发展及人类文明建设息息相关的重要基础原材料产业。而打浆工段是制浆造纸工艺流程中的一个重要环节,改善打浆质量及降低能耗对造纸工业的发展具有重要意义。中浓打浆方式与低浓打浆方式相比,减小了纤维被切断的概率,较好保留了纤维长度,改善了纸浆的强度指标。本文针对ZDPM中浓盘磨机,通过分析影响中浓打浆打浆质量的各类过程参数,分别建立了基于打浆比能量负荷理论与BP神经网络的软测量模型。本文首先阐述了打浆工段的工程背景、打浆机理、打浆质量的表征及软测量技术,并详细介绍了打浆理论及打浆质量表征的国内外最新研究成果。针对OMG(旧杂志)废纸浆的中浓磨浆,ZDPM中浓盘磨机有其最佳的磨浆浓度,利用ZDPM中浓盘磨机在相同产量、不同磨浆浓度下进行了实验,并研究了磨浆前后打浆度、纤维形态、成浆质量的变化。然后对ZDPM中浓盘磨机中浓打浆系统主要影响因素进行分析,同时分析了影响因素的可测量性。详细介绍了中浓打浆工艺流程、数据采集方案及数据预处理方法。由于纸浆浓度只能离线测量,本实验在中浓盘磨机最佳磨浆浓度9%进行OMG(旧杂志)废纸浆磨浆。针对ZDPM中浓盘磨机正常磨浆时进浆口管道存在真空度这一新发现,推导了ZDPM中浓盘磨机最大可允许通过量公式,分析了进浆口真空度存在原因,利用多项式回归分析了纸浆流量与进浆口真空度关系。其次分析了ZDPM中浓盘磨机有效打浆功率及无效打浆功率,探讨了ZDPM中浓盘磨机的有效打浆功率及比能的确定方法。实验表明:基于有效打浆功率的比能模型用于中浓打浆打浆度预测是可行的。最后建立了三层结构的打浆度BP神经网络模型,并进行了模型验证。