环境问题是当前全世界面临的一个重大问题，环境恶化威胁着人类的生存和社会的可持续发展。易挥发性有机物(VOCs)是大气污染的重要来源之一，它一般含有致癌的化合物、导致温室效应的甲烷和有毒气体，因此，它的排放已经受到世界各国的广泛关注。中国石油大庆石化分公司化工二厂年产5万吨的丙烯腈(ACN)，其生产过程中吸收塔排放的尾气，含有丙烯、丙烷、一氧化碳和少量的ACN。ACN作为VOCs中的一种，能导致环境污染。丙烯、丙烷和甲烷一样可以产生温室效应。流向变换催化燃烧技术在处理VOCs方面具有独特的优势。它将催化燃烧和反应热回收过程高度集成，能大大节约成本。自热操作的反应物在流向变换催化反应中最低浓度比传统的催化燃烧反应可降低大约一个数量级。正是由于流向变换催化燃烧技术显示出来的优势，中国石油大庆石化公司迫切需要开展丙烯腈尾气流向变换催化燃烧中试研究。根据中国石油大庆石化分公司的要求，对实验室已有流向变换催化燃烧小试装置进行改进，完成了中试装置及其监控系统的设计和建设，并对实验室小试装置的数据采集、控制方式和报警操作进行了改造。同时，为了将来实行先进控制和优化操作，用最小二乘支持向量机对原有的RBF神经网络建立的反应器拟定态温度分布模型进行了改进。在实施过程中，监控系统上位机由工控机、相关的板卡和MCGS(Monitor and Control Generated System)组态软件组成，下位系统由相应的测量传感器组成(如：热电偶，流量计)。实际运行中，该监控系统具有可靠性高、实时性能好以及智能化程度高的特点；用最小二乘支持向量机方法对神经网络建立的反应器拟定态温度分布的模型进行改进，克服了神经网络局部最小和过拟合的问题，同时最小二乘支持向量机在训练过程中所需的训练样本比神经网络大大的减少，使得试验成本大大减少，有利于加快工业化进程。除此之外，本论文还对多变量建模技术进行了一些基础性的研究，主要介绍和研究了多变量系统辨识中的重要方法：子空间辨识方法。首先，深入学习了多变量系统辨识的理论和方法，在研究经典子空间辨识理论与算法的基础上，深入研究了基于主元分析和正交投影的子空间辨识算法。通过matlab仿真实验验证了该方法的有效性和准确性。其次，在研究基于主元分析(PCA)的子空间辨识中，经典子空间系统辨识方法确定系统的阶次的方法(由可观测矩阵的非零奇异值来决定)不再适用，主元分析子空间辨识中根本找不到合适的可观矩阵，特别是对闭环系统。这样就会导致系统阶次不可辨识，从而导致系统不可辨识。本文引入AIC准则来确定系统模型的阶次，这种方法可以准确地得到系统的阶次，提高辨识的准确性，减少辨识误差。最后，开发了基于N4SID辨识算法的仿真软件，用几个模型做了验证，辨识效果很好，有利于辨识算法进一步向实际应用发展。