为了提高产品质量,保证对重要生产过程的控制,现代化生产工艺对过程监控系统的要求越来越高,一些与产品质量紧密相关的、并且要严格加以控制的过程参数需要用一些先进的仪器进行测量,但是由于技术或经济等方面的原因,很难或无法通过一般的现场仪表进行测量,若采用一些在线分析仪表进行测量,这种方法虽然可行,但需要较大的投资和维护,且在线分析仪表有较大的滞后性、分析周期长等缺点.以人工神经网络为代表的软测量技术正是为解决这类现场问题而发展起来的.其思想就是利用可以容易测得的一些相关辅助变量,通过建立一定的数学模型和相应的算法解算,以达到快速、准确地预测所要监测重要参数的目的.本文以安徽淮化集团有限公司DMF装置中的微量水工艺作为研究和分析对象,在深入了解工艺机理的前提下,通过运用主元分析和人工神经网络的方法,对软测量技术在化工生产中的应用做了细致的研究.本文通过用PCA-BP对微量水工艺建立起了软测量模型,用VB实现算法和界面开发;以现场的DCS操作系统采集现场数据并作为进行二次开发的平台,利用工控组态软件的数据接口传递相关变量标签的实时数据,进行计算、分析以达到实时显示和在线监测DMF微量水变化的目的,从而能够为化工生产节约生产成本、提高工艺操作水平,并提供准确、及时、可靠的现场信息为生产进行决策和指导.