针对衰减全反射-傅里叶变换红外（ATR-FTIR）光谱仪用于测量结晶过程溶液浓度时， 因光谱谱线维度高、 无关变量多， 导致的标定模型预测精度低、 可解释性差等问题， 提出了一种变量稳定加权混合收缩的新方法。 首先提出对光谱变量进行随机二进采样， 将建立的优秀子模型中变量被选频率与所有子模型中变量回归系数的稳定性指标进行加权评价的稳定加权变量种群分析法（SWVCPA）。 通过对变量的重要性进行排序， 采用指数递减函数在迭代过程中逐渐强制滤除重要性低的变量， 实现了对光谱变量空间的初步收缩， 并大幅提高了收缩的稳定性。 然后在收缩后的子空间继续使用一种新的动态麻雀算法（DSSA）， 以最小化训练预测均方根误差（RMSEC）为适应度函数进一步优化变量组合。 这种混合优化方式融合了两类变量选择算法的优点， 通过子模型竞争的方法确保了前期变量收缩的稳定性， 防止算法陷入局部最优; 通过智能优化算法避免了对剩余变量组合的遍历寻优， 允许保留更多的变量进行精准选择。 为了验证新方法的性能， 使用L-谷氨酸溶液冷却结晶过程中6种不同浓度下采集到的ATR-FTIR光谱数据进行测试。 结果表明， 新方法将光谱变量数从613个减少到46个， 与原始光谱相比， 使用选择后变量建立的偏最小二乘法（PLSR）模型其预测均方根误差（RMSEP）为从1.727 9降低到0.165 4， 预测决定系数（R2）从0.973 7提高到0.999 7。 另外相比于特征谱段、 遗传算法（GA）以及变量种群组合分析法（VCPA）选择变量建立的模型， 使用新方法建立的溶液浓度预测模型具有更高的准确性和稳定性， 说明该方法对提高使用ATR-FTIR光谱法测量冷却结晶过程溶液浓度准确性和可靠性具有一定的实际应用价值。

污水再生利用是解决水资源短缺问题的有效对策。 纳滤技术由于能够生产高质量的再生水, 成为污水深度处理、 再生利用的有效方法之一。 然而, 在纳滤过程中存在复杂的、 动态的膜污染现象, 会导致产水通量、 产水质量下降等问题。 研究膜污染动态发展的行为, 对于膜污染的分阶段针对性控制具有重要意义。 有机物是污染层动态发展过程的重要指示性成分, 红外光谱是表征污染层发展过程中表面有机物官能团变化情况的重要手段。 但由于红外光谱中峰的数量多, 系列样品之间峰强度的差别较小(尤其是当膜污染过程中的采样间隔较小时) , 利用直观观察不易甄别不同样品间的谱图差异及其变化趋势, 在此水平上难以对膜污染阶段进行准确识别、 对各阶段特征进行有说服力的分类概括。 为探索膜污染的动态发展过程, 本研究将傅里叶变换红外光谱与统计学聚类分析相结合, 对膜污染过程中不同时间点的膜样本进行红外光谱分析, 再对红外光谱数据进行一系列预处理和系统聚类分析, 从而客观解读膜污染动态发展过程中系列样品红外光谱分阶段变化规律。 考虑到类别间距离度量方法、 红外吸收峰强度标准化、 峰之间自相关性、 峰与样本之间交互作用等因素的影响, 研究采用对应分析对红外数据进行预处理, 提取各样本在主要维度上的得分, 随后基于标准化欧式距离对各样本进行聚类。 在为期一个月的城市污水深度处理纳滤试验过程中, 由于污染物在膜表面累积, 纳滤膜发生了较为严重的污染。 通过对13个不同时间点的膜样本进行红外光谱聚类发现, 膜污染可清晰划分为如下阶段: 空白膜、 阶段Ⅰ(3 h～8 d) 、 阶段Ⅱ(10～15 d) 和阶段Ⅲ(20～30 d) 。 采用红外聚类, 得到膜表面X射线光电子能谱(XPS) 和三磷酸腺苷(ATP) 含量分析等方法的交互验证。 结果表明, 随着膜污染的发展, 膜表面有机物成分与共存微生物量发生协同变化, 各阶段大致特征为: 阶段Ⅰ各类有机污染物初步覆盖, 微生物开始富集; 阶段Ⅱ多糖类污染物比例上升, 微生物的富集趋于稳定; 阶段Ⅲ整体污染趋于成熟, 有机污染物氢键特征更加明显。 该研究通过对红外数据进行聚类分析, 能够灵敏地探测各红外图谱之间的差别, 有助于对红外光谱规律的深度挖掘, 为膜污染阶段的识别和划分提供了一种客观、 自动、 可量化的辅助性方法, 并且有助于归纳出不同阶段的污染层特征, 可作为膜污染时序特征的侦查手段。 此外, 除了膜污染的研究, 在材料、 吸附等领域, 只要有一系列变化的红外光谱, 均可尝试采用红外光谱聚类分析方法, 获取基于红外特征的定类信息或分阶段规律。