本论文运用化学计量学方法结合光度法对多组分混合染料在模拟条件下的测定。多组分混合染料样品为活性红195、活性橙122、活性黄145按照三因素三水平正交表设计,三组分的最大吸收波长分别为540nm,490nm,417nm在360nm～600nm即可见光谱部分光谱重叠严重,由于染料本身即是混合物,因此按照传统先分离再测定的思路一方面分离难度较大,另一方面分离成本过高。而本文首先对光谱测定所得数据进行优化采集,通过计算光谱数据间相关系数,相关系数过大(接近1.0)则认为其反映信息重复,过小(接近0.0)则认为其反映信息可以忽略。然后经过排序得出选用的波长点。然后运用K-矩阵法、主成分回归法、神经网络法对从分光光度法优化采集得到的数据进行处理。在对两个模拟样品的测定和浓度预测中K-矩阵法的活性红195、活性橙122、活性黄145三组分各自平均误差分别为6.2%,0.49%,9.2%;主成分回归法活性红195、活性橙122、活性黄145三组分各自平均误差分别为6.2%,2.6%,25%;神经网络法活性红195、活性橙122、活性黄145三组分各自平均误差分别为3.4%,2.4%,2.7%。在测定条件选择方面,充分考虑了pH值、水的硬度、表面活性剂等因素的影响。pH值在8.5～12.5范围内考察其对测定的影响,实验结果显示对于本文所选的三组分样品在pH值为10左右时最为稳定,且对测定不构成影响。按照极硬、略硬、软水的标准设计实验考察水的硬度对测定的影响,实验结果显示没有影响。表面活性剂选择生产中较为常用的助剂OP及十二烷基苯璜酸钠,考察助剂对测定的影响。实验结果显示对于测定误差的影响在1%以下,在光度法的允许范围之内。在建立起方法之后,本文将其运用在改性粉煤灰对混合印染废水的吸附中的脱色率的测定中。通过实验选择出了较优的改性方法,并确定了吸附的较佳时间、粉煤灰的投加量、吸附温度等重要的影响因素。在模拟混合染料废水样品中三组分各自的浓度分别为3mg/L的条件下,实验证明Ca(OH)2/粉煤灰最佳值为1:9.0,最佳改性温度为500℃,粉煤灰最佳投加量为3.0g,脱色时间为30mins。根据本文所建立的方法,运用分光光度法测出吸附前后模拟混合染料废水的吸光度,然后,运用神经网络法对结果进行处理和预测。可得出混合染料中各组分的浓度,再将各组分的浓度代入脱色率计算公式中即可求出脱色率。从运用此方法得出的结果中可以看出吸附剂对于混合染料废水中各组分的吸附情况,这对于废水处理中吸附剂的选择,以及操作单元工艺的改良都具有积极意义。