纳米材料在多种应用上具有划时代的意义。但目前大部分纳米材料的制备无法实现可规模化、低成本的纳米材料制造，实现宏量制备的基础是对纳米材料制备过程进行建模，从而实现优化和过程控制。基础的建模方法是基于物理实验设计，建立统计模型。本文以石墨烯薄膜CVD法制备过程为背景，以铜为基底，甲烷为碳源，采用序贯实验设计，采用带中心点的22全因子实验，得到控制变量反应温度和甲烷通量对响应变量透过率和电阻的影响规律。接着采用中心复合设计，根据实验数据拟合两个表征结果与控制参数的响应曲面统计模型，依据模型即可由输入变量预测制备薄膜的性能。同时，两响应变量存在此消彼长的相关性，根据帕累托最优曲线提供选择最优参数组合。本文在纳米材料制备领域引入计算机实验方法，根据制备过程的理论模型，考虑基于位置的相关性，建立Kriging代理模型，但纳米领域的理论模型往往与实验结果有较大的偏差。本文提出两种将物理实验结果与计算机实验结果相结合的修正模型。当两种实验样本一致时，建立两种结果之间的函数关系，将计算机结果作为一个输入参量建立Kriging模型。因计算机实验的成本较低，第二种修正方法增加计算机实验的样本，将实验结果与两者的差值分开建模，并考虑两者的相关性，得到更精确的模型。以石墨烯晶片CVD制备过程为背景，将动力学微分方程组的数值解作为计算机实验的结果，建立Kriging模型，控制变量为温度、甲烷和氢气压强，响应变量为碳原子、附着甲烷分子的量、覆盖率和达到平衡所需时间，得到控制变量与响应之间的关系。但预测结果与实验结果并不完全一致，用实际的物理实验结果进行两种方法的模型修正，通过交互检验的验证，两种修正模型均能很好地预测物理实验结果，且方法二因增加更多的计算机实验能够获得更为精确的预测。