废水的强化生物除磷（EBPR）过程是解决水体富营养化的一种重要途径,受到人们的广泛关注。目前,生物除磷工艺较为成熟但去除效果受到脱氮的影响。为了更好地实现生物除磷在实际工程中的应用,本研究采用SBR反应器通过厌氧好氧交替运行实现生物除磷,结合化学计量学方法和近红外分析技术,以实现从数学模型角度对EBPR颗粒污泥胞内物质（PHA、糖原）百分含量变化规律的研究,克服传统化学测定操作过程的复杂性。此外,本研究采用PAC方法对五个污水厂和两个除磷反应器污泥样品的近红外光谱数据进行主成分提取,初步探讨PAC结合光谱数据实现污泥快速分类。研究内容与结果如下:对比分析污泥样品与纯聚合物样品的近红外光谱,初步确定EBPR颗粒污泥胞内主要聚合物分子结构中某些特殊化学键贡献的吸收峰位置;通过向污泥中添加不同比例的标准聚合物,进一步确定以上获得的特征吸收峰与污泥胞内主要聚合物分子结构中化学键的密切相关性,实验结果表明标准糖原物质在10040cm^-1、8308cm^-1、6842cm^-1、5631cm^-1、4775cm^-1处均具有较强的吸收峰。该吸收峰与糖原分子结构中O-H伸缩和C-O伸缩组合频密切相关;标准PHB物质在波数8454cm^-1、7174cm^-1、5909cm^-1、5808cm^-1、4659cm^-1、4350cm^-1处均具有较强的吸收峰,该吸收峰与PHB分子结构中的C-H、CH₂、CH₃、C-O和C=O键密切相关。标准蛋白质在波数为9665cm^-1、6649cm^-1、4867cm^-1、4605cm^-1、4296cm^-1均存在较强的吸收峰,该吸收峰与蛋白质分子结构中N-H键伸缩振动的倍频、组合频以及C-H键的伸缩振动和变形密切相关。实验中采用Savitzky-Golay平滑法（SG）-多元散射校正法（MSC）对污泥的近红外光谱进行预处理,通过改进的偏最小二乘法（i PLS、si PLS、bi PLS）建立污泥样品近红外光谱与PHA含量的定量分析模型。结果表明,SG-MSC预处理减弱噪声和背景等表面因素对光谱的影响,采用联合区间偏最小二乘法（si PLS）将全光谱等分为30个子区间,联合子区间[13 21 24 29]建立的模型预测效果最优,其交互验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.2018和0.3120,校正集和预测集相关系数分别达到0.9925和0.9391,该光谱区段与PHA分子结构中C—H的伸缩变形、弯曲振动和C=O的伸缩振动密切相关。改进偏最小二乘有效地优化光谱建模区域,提高模型预测能力,实现污泥胞内PHA含量的快速定量分析。强化生物除磷污泥是多组分的混合体系,NIR吸收峰来自污泥胞内多种聚合物的贡献,对单组分信息的提取干扰性强,预处理方法的选择对建模有着重要的意义。在PHA含量定量分析的基础上,试验中采用4种预处理方法分别对污泥近红外光谱进行预处理,并结合联合区间偏最小二乘（si PLS）进行变量优选,建立光谱吸光度数据与糖原含量的定量分析模型。结果表明,将一阶S-G（Savitzky-Golay）平滑处理后的、光谱等分为20个子区间,联合子区间[10 13 16 19]建立的si PLS模型预测效果最优,预测集的均方根误差（RMSEP）和相关系数（rp）分别达到0.0048、0.9105,且该模型的交互验证和外部验证相对分析误差（RPD）均大于3.0。一阶平滑处理后的光谱si PLS模型预测精度高、建模变量少,可实现糖原含量的快速测定。实验中采用主成分分析法并结合近红外光谱对五个污水厂和两个SBR反应器的污泥样品进行分类。实验结果表明前2个主成分包含了污泥样品的大部分信息,但污泥样品的全光谱主成分分类聚合度较低。将全光谱划分为20个子区间后,6781cm^-17174cm^-1波段的主成分得分图聚类的效果最好,该波段吸收峰主要来源于有机物分子结构中X-H键的吸收,反应器和污水厂污泥的差异性可能主要体现在污泥胞内外有机物含量和种类的不同。NIR光谱段的合理选择并结合PAC能初步实现不同来源污泥样品的聚类分析。综上所述,选择恰当的多变量数据分析（MVA）方法并对光谱进行有效的预处理是污泥胞内物质NIR光谱优化模型建立的关键。通过对EBPR污泥胞内物质含量的近红外定量分析实现污泥胞内物质的快速、准确地测定,对生物除磷在实际工程中的应用有重大意义。