摘要：用探头式近红外光谱仪(NIR)在线测量工业硝基苯的纯度,选择甲苯为模型杂质,基于实验设计,配制纯度99%~100%的硝基苯样品,使用气相色谱法离线标定样品纯度数据,使用偏最小二乘法(PLS)研究了基于NIR的硝基苯样品的纯度预测模型。为克服近红外光谱中的合频、倍频以及基线漂移等干扰信息,研究了五种数据预处理方法对纯度预测模型准确性的影响。选择标准正态变量校正预处理方法(SNV),其中R^(2)_(Cal)为0.9974,R^(2)_(CV)为0.9968,R^(2)_(Pre)为0.9955,校正均方根误差(RMSEC)为0.0002,交叉验证均方根误差(RMSEVCV)为0.0002,预测均方根误差(RMSEP)为0.0002,相对偏差在0.05%以内。实现了对含甲苯杂质的硝基苯样品纯度的准确在线测量和质量控制,相比以往的气相色谱离线检测法,有效提高了检测速度,避免了制样对测量准确性的影响,能帮助实现工业硝基苯输送过程连续化,具有重要的工业应用潜力。