化学计量学是一门新兴的化学分支学科，它应用数学、统计学以及其他基于逻辑学的方法来分析化学数据，是分析化学的重要组成部分之一，而数据挖掘在其中扮演了十分重要的角色。本文将化学计量学方法应用于若干化工过程优化和化合物构效关系研究，主要的研究内容和研究成果分为二个部分： 1.化工过程优化以及智能控制越来越受到企业的关注，实践证明它是提高企业竞争力和经济效益的必要手段之一。本文将化学计量学方法中的数据挖掘技术应用于铝电解槽寿命预测的研究和芳烃抽提装置中抽余油中芳烃含量优化的研究。 (1)在支持向量机应用于铝电解槽寿命预测的研究中，找到了影响铝电解槽寿命主要工艺参数并成功完成了预报，创造性地开发了铝电解槽寿命专家系统，实现了对铝电解槽的寿命从经验判断向科学管理和定量预测的过渡。该技术项目已顺利通过中国有色金属工业协会的鉴定，有关技术成果被认定为国际先进水平； (2)在芳烃抽提装置中抽余油中芳烃含量优化的研究中，将优化工作分两个优化阶段：第一阶段将抽余油中苯含量的平均值由 2.3％降低到1.0％；第二阶段将抽余油中苯含量的平均值由1％降至0.8％。两个阶段中分别找到了不同阶段影响抽余油中芳烃含量重要的工艺参数，先后建立了定性和定量模型并给出了优化方案，并成功地应用到生产中。由合作公司提供的效益报告显示，仅自优化方案实施以来的两年时间内，已经实现经济效益450多万元。本工作有很高的应用研究价值，在同行业具有很大的推广价值。 2.药物构效关系目前也是药物工作者和医学工作者关注的研究热点之一。本文将预报能力强、且特别适用于小样本集的支持向量回归(SVR)算法用于黄酮类化合物醛糖还原酶抑制活性的构效关系研究，建立了SVR定量模型，并对48个黄酮类化合物醛糖还原酶抑制活性进行了留一法预测，相对误差0.0622，明显好于多元线性回归(MLR)和偏最小二乘法(PLS)方法的预测。