本研究旨在利用近红外光谱分析技术实现生物柴油转化率的快速检测。生物柴油是解决当今社会环境恶化、石化燃料日趋短缺、实现可持续发展的最佳手段之一。国外尤其欧美发达国家已经投入了大量的资源用于该领域的科学研究,也取得了丰硕的研究成果。目前,国外在该领域的研究多集中于利用气相色谱仪、液相色谱仪分析生物柴油的物质组分。虽也有利用近红外光谱分析生物柴油转化率的研究报导,但是没有系统的阐述和对比近红外光谱分析技术的使用。国内对于这方面的研究则非常缺乏,利用近红外光谱分析技术进行组分定量分析或流程检测的研究就更加稀少。本研究将化学计量学理论与实际应用结合起来,对比了多种光谱学处理方法在生物柴油制备过程中的转化率检测中的效果,建立起了简单高效的生物柴油转化率测量模型。本文的主要内容如下：1.对生物柴油的相关背景作了较为系统的阐述,文章在绪论部分首先介绍了生物柴油在国外的研究与应用情况,并指出了其在国内的重大意义。其次,深入介绍了近红外光谱分析技术的原理、特点及应用情况,并特别指出了化学计量学在近红外光谱分析中的发展情况。最后,通过调研国外相关的研究成果,确立了将近红外光谱分析技术应用于生物柴油制备工艺的研究体系。2.详细介绍了化学计量学在近红外光谱分析领域中的应用,主要包括光谱预处理、波长选择方法、建模方法三个方面。大量的研究表明从重叠严重的谱图中提取有效信息,剔除对建模不利的冗余信息和噪声能够十分有效的改善校正模型的预测精度、建模效率和稳健性,因此本研究还力图在波长选择算法方面做出理论突破。文章在深入研究滑动窗口偏最小二乘算法的基础上,针对其存在的易于引入操作者主观性的问题,提出了新的间隔滑动窗口偏最小二乘算法。文章利用两个业界标准的近红外光谱数据验证了该算法的有效性。实践证明,间隔滑动窗口偏最小二乘算法能够显著的剔除无效波长点,具有实用意义和推广价值。3.搭建实验室生物柴油制备的平台,并通过光谱采集,核磁共振光谱仪标准测定,异常样本点的剔除等工作,取得了生物柴油转化率的可靠数据。而后,通过多种回归模型的对比,确定了偏最小二乘为最佳的回归方法；通过多种光谱预处理方法的对比,确定了平滑预处理尤其是Savitzky-Golay卷积平滑最适宜该体系；通过多种波长选择方法的对比,确定了连续投影算法最适宜该体系。经过系统的比较,最终采用18个有效波长点建立起有效的回归模型,其测试集预测偏差RMSEP达到0.01J5,决定系数R2达到0.9877,效果明显优于未经预处理的回归模型。4.在生物柴油的近红外谱图处理中,本文新提出的间隔滑动窗口偏最小二乘算法也取得了比较理想的效果。通过与多种当前流行的波长选择算法的对比证明,基于iMWPLS算法的PLS模型与最优的SPA相近,明显优于UVE, iPLS,SiPLS, BiPLS, MWPLS等算法,该模型RMSEP达到0.0131,R2达到0.9841。