近红外光谱(NIR)技术能快速、安全、无损地对含氢基团的倍频和组合频光谱进行分析,在石油化工领域有着广泛的应用和发展前景。光谱分析的一个重要环节是构建合理的光谱预测模型,局域模模型是研究分子在高振动能态下光谱吸收的一种有效的手段,在本文中被用于油气分子(C原子数目≤4的烷烃和烯烃)的近红外光谱预测。　　 根据量子化学相关知识用高斯软件对油气分子进行结构优化,得到分子在常温下最稳定状态的结构参数。根据分子结构的不同,分别建立了甲基、亚甲基和次甲基的预测局域模模型。并给出了预测模型中参数的估计方法,Morse振子频率和非谐性常数基于Birge-Sponer数据拟合,耦合系数通过从头计算方法得到。在模型仿真研究中,讨论了从头计算方法中的HF方法、DFT方法和MPn方法对预测模型的影响,并同文献方法进行了比较与分析,仿真结果证明HF方法有很好的预测效果,但在计算烯烃分子时,优势不太显著,对HF方法提出了改进方案。　　 最后,根据模型预测结果,讨论了C1～C4的分子识别问题、在线测量环境对吸收系数的影响,利用朗伯.比尔定律进行定量分析气体样品的浓度等。