制浆过程产生的黑液是工业污染源之一,具有粘度大、有机物含量多和味臭等特点,直接排放对环境污染危害很大,科学有效的解决方法之一是回收利用。置换蒸煮系统(Displacement Digester System, DDS)通过设置多个黑液储存槽,将黑液在蒸煮过程中分段复用,减少黑液排放量的同时,回收了其中的能量和化学品,是一项节能环保的间歇式制浆技术。但由于取样困难,且缺乏稳定可靠、经济实用的卡伯值测量仪表,DDS的成浆品质监控一直未能很好地解决。而现有的人工经验或H因子法的判别效果不够理想,容易产生卡伯值太大的“生浆”,或卡伯值太小的“烂浆”。因此,探索行之有效的卡伯值在线测量方法是一个热点研究课题。本文在国家国际科技合作项目“节能环保型置换蒸煮关键技术与设备的合作研究(2010DFB3660)”的资助下,以四川银鸽竹浆纸业有限公司置换蒸煮DCS项目为背景,围绕置换蒸煮过程的工艺及机理分析、辅助变量选取、软测量模型建立和卡伯值软测量系统的设计及实现等方面进行了深入研究,具体研究内容如下：(1)置换蒸煮过程卡伯值软测量二次变量的选取在对比分析传统间歇式蒸煮与置换蒸煮的区别与联系的基础上,结合置换蒸煮的工艺特点,确定了卡伯值和整个蒸煮过程其他变量之间的关系。从影响较大的可测变量中挑选了H因子、黑液加入量和装锅量等11个参数作为卡伯值建模变量,为模型的精度和稳定性提供了保证。(2)置换蒸煮过程卡伯值软测量混合模型的建立分别采用递推PLS方法和RBF神经网络建立置换蒸煮过程卡伯值测量模型,通过仿真结果对比发现,由于蒸煮过程的非线性,递推PLS模型在某些点的拟合精度不高；而RBF神经网络模型由于受建模变量个数的限制,其预测稳定性不强。鉴于以上两种模型的缺陷,本文提出将两种模型加权混合的建模思想。仿真效果证明,混合建模方法切实有效,比单一使用递推PLS或RBF神经网络所建模型的精度高,相对误差较小。(3)置换蒸煮过程卡伯值在线预测系统的设计及实现以西门子S7-400控制器为硬件主体,PCS7为软件开发平台,在不影响现有置换蒸煮DCS系统正常工作的前提下,提出了基于OPC技术的卡伯值在线软测量子系统。该系统采用OPC典型的Client/Server模式,DCS系统上位机搭建为OPC Server,卡伯值在线测量子系统上位机的WinCC运行时自动搭建为OPC Client。通过OPC协议,完成两系统之间现场数据和预测卡伯值的相互传输,可实现蒸煮过程卡伯值实时在线测量。本文将递推PLS模型和RBF神经网络模型加权混合,提高了卡伯值软测量模型的预测精度。借助OPC技术和工业以太网通讯,给出了置换蒸煮过程卡伯值软测量的具体工程实现方案。该方案结合四川泸州某制浆造纸企业现有的DCS系统,设计了卡伯值在线软测量的子系统,成本低,可集成性好,算法实现可借力于MATLAB强大的计算功能,工程应用结果证明了本文提出的卡伯值软测量建模方案的有效性。