在工业水处理系统中有机污垢所形成的生物膜会增加设备能耗和设备清洗维护成本，造成能源与原材料的浪费。目前我国在污垢监测领域的研究无论是监测技术原理的创新设计还是监测装置的开发应用都要远远落后于世界上其他的工业发达国家。本文介绍了目前国内外常用的污垢监测方法和装置，并分析了每种监测装置所采用的原理及其优缺点和适用范围。本文分析了近红外光谱分析技术的现状，将近红外光谱分析技术应用于工业水处理系统中的有机污垢监测大大提高了有机污垢的监测效率。本文研究了工业水处理系统中有机污垢的形成及其光学特点，建立了用于近红外光谱分析的样品数据集和光谱数据集。研究了化学计量学中的偏最小二乘回归法，建立了能定量说明有机污垢中各成分含量与其近红外光谱之间的校正模型。研究了人工神经网络中的径向基函数网络补偿机理，解决了偏最小二乘法中的测量参数与输出非线性问题，扩大了测量范围，提高了测量精度。本文采用Visual C++开发软件基于对话框构架编写了“近红外光谱数据处理软件系统”。该软件系统实现了对光谱数据的表格化显示，方便地查询每个样本每个波长点的光谱数据，还能实现对光谱数据的绘图功能，直观地反映每个样本吸光度在整个谱区的变化情况，及时发现光谱图中的异常数据。该系统实现了对样本光谱数据和性质数据的预处理，实现对建模数据的最佳优化。该系统实现了偏最小二乘法建模、人工神经网络建模以及采用人工神经网络对偏最小二乘法进行补偿的混合建模，通过模型的相关系数R，验证集预测标准偏差SEP对模型的可靠性进行评价。该系统实现了对组分比例未知的样本进行预测的功能。经过验证，该模型预测值与真实值的相关系数R可以达到0.9，模型的预测标准偏差SEP可以达到0.6。