我国是世界水泥生产大国,水泥产量连续多年居世界首位。水泥行业是典型的流程行业,水泥生产过程中生料质量波动会对后续环节造成一定影响。国内水泥企业多采用人工采样实验室化验的方式得到水泥生料的成分信息,该方式存在严重的时滞问题,无法及时反馈生产线中的生料质量变化;也有少数企业引进了中子活化在线分析仪用于产品成分检测,但是中子活化在线分析仪维护成本高且具有辐射风险,限制了该设备的应用普及。近红外光谱检测技术在近年来发展迅速,具有快速、无损、无污染的检测优点,在多个领域内得到推广。本文以水泥出磨生料近红外光谱及其成分含量为研究对象,基于近红外光谱检测技术和定量分析方法建立水泥生料四种主要氧化物成分含量的近红外光谱定量模型,具体工作如下:首先,在温湿度相对稳定的实验室环境下,完成了水泥生料粉末的近红外光谱采集,分析了光谱采集过程中生料样本密度对于生料样本光谱的影响,给出了水泥生料光谱采集的最适样本密度。然后,运用主成分分析-马氏距离法对样本光谱进行了异常剔除,运用SPXY法划分样本集;分别测试了多种预处理方法处理后四种成光谱模型的预测能力,根据结果最终选择采用S-G一阶导数法处理面向SiO₂、Fe₂O₃、CaO的光谱,选择多元散射校正处理面向Al₂O₃的光谱。分别应用了四种波段选择方法对水泥生料光谱进行特征波段筛选,其中间隔偏最小二乘法（IPLS）、连续投影法（SPA）和无信息变量消除法（UVE）针对不同氧化物成分均有良好表现。最后,比较了主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机回归（SVMR）三种建模方法在水泥生料光谱成分预测中的效果,模型性能整体评价为偏最小二乘回归最优,支持向量机回归次优,主成分回归最差。结合预处理和波段选择结果,分别建立了四种氧化物的成分预测模型。结果显示:经过SGD-（IPLS+UVE）-SPA处理后的光谱所建立的SiO₂ PLSR模型和Fe₂O₃ PLSR模型性能达到最佳,预测均方根误差分别为0.1359和0.0295,预测决定系数分别为0.902和0.871;经过SPA处理后的光谱所建立的Al₂O₃ PLSR模型和CaO PLSR模型性能达到最佳,预测均方根误差分别为0.0753和0.1355,预测决定系数分别为0.849和0.861。