水泥是重要的建筑材料,在国民经济建设中发挥着不可替代的作用,近年来国内的水泥年产量不断上升,国家出台了一系列文件对水泥行业的发展提出了要求:提升水泥质量、节约能源、提升水泥生产效率。生料配料过程是水泥生产的关键环节,生料的质量在很大程度上决定了水泥品质的优劣,氧化钙、二氧化硅、三氧化二铝和三氧化二铁是水泥生料的有效成分,水泥行业通过检测它们的含量来调整原材料的配比,从而保证生料质量的稳定。如何快速、准确、稳定地对生料有效成分含量进行定量分析,是目前水泥行业迫切关心的问题。本文提出了基于近红外光谱的水泥生料氧化物含量测定方法,分析了水泥生料样品的近红外光谱特性,实现了氧化钙、二氧化硅、三氧化二铝和三氧化二铁含量的测定,具有检测速度快、多组分同时测定、样品无需预处理、成本低、无损、绿色环保等优势。近红外光谱分析法的检测精度主要取决于定量校正模型的性能,因此,为了得到更加准确的测量结果,满足水泥行业生料配料控制过程的检测要求,本文改进了建模流程,分别从样品集划分、异常样品筛除、光谱预处理和特征波数变量选择4个方面对定量校正模型进行了优化,并开展了测试。主要研究内容如下:（1）基于样品集划分对定量校正模型进行优化,提出了采用联合X-Y距离划分法对水泥生料样品进行样品集划分。将随机划分法、Kennard-Stone划分法、双向划分法和联合X-Y距离划分法进行了对比,分别基于以上方法选出的校正集建立了 4种组分的偏最小二乘模型,通过对比模型参数展示了联合X-Y距离划分法的优势,该方法能够提升水泥生料氧化物含量检测的精度。（2）基于异常样品筛除对定量校正模型进行优化,提出了交叉验证绝对偏差F检验法,应用于水泥生料的异常样品筛除,剔除了校正集中存在的异常样品,建立了4种组分的偏最小二乘模型,为了评估所提出的方法是否能够准确识别异常样品,采用杠杆值判别法、欧氏距离判别法、马氏距离判别法和主成分得分判别法4种常用方法进行了对比,利用提出的方法得到的模型参数更佳,平均预测误差最小,该方法能够提升水泥生料氧化物定量校正模型的预测能力。（3）基于光谱预处理和特征波数变量选择对定量校正模型进行优化,分别利用多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数、Savitzky-Golay卷积平滑等方法对水泥生料近红外光谱进行了预处理,建立了 4种组分的偏最小二乘模型,确定了每种组分效果最佳的预处理方法,预处理后得到的模型预测能力增强,平均预测误差降低。提出了向后间隔偏最小二乘-遗传算法,用于生料光谱的特征波数变量选择,为剔除光谱中的无关变量与冗余变量提供了一种可靠方法,利用向后间隔偏最小二乘算法得到了与氧化物含量密切相关的波数区间,通过遗传算法对区间中的变量进一步选择,得到了特征波数变量,分别建立了 4种氧化物的偏最小二乘模型,降低了光谱矩阵的维数,简化了模型的复杂度,改善了模型的性能,提升了检测精度。（4）按照改进后的建模流程,利用联合X-Y距离法进行样品集划分,通过交叉验证绝对偏差F检验法剔除校正集中存在的异常样品,对光谱进行预处理,根据向后间隔偏最小二乘-遗传算法选择与组分含量密切相关的特征变量,建立偏最小二乘模型,对从山东曲阜中联水泥厂生产线上收集到的202份生料样品进行了建模和预测,验证了流程改进后的应用效果,并对原材料种类、产地来源与之差异较大的山东临沂中联水泥厂生产的119份生料样品进行分析,检验了建模流程的通用性。本文改进了水泥生料近红外光谱分析的建模流程,通过从样品集划分、异常样品筛除、光谱预处理和特征波数变量选择4个方面对模型进行优化,增强了模型的预测能力,提升了氧化物含量检测的精度,能够快速、准确地测定水泥生料中氧化钙、二氧化硅、三氧化二铝和三氧化二铁的含量,若本文的研究成果能在实际生产中应用,可以及时地指导生料配料过程,满足生料配料控制对检测精度的要求,对保证水泥生产线高质量、低成本、绿色环保地运行,具有重要的研究意义和应用价值。