傅里叶变换红外（FT-IR）光谱是一种无损的、相对低成本且响应迅速的分析方法，可用于检测化学物质中的各种官能团及其在反应中的时间变化。使用FT-IR监测共聚反应动力学的技术障碍在于共聚单体之间的光谱带严重重叠，这使得追踪单个单体的转化过程变得困难，尤其是在需要快速准确进行光谱分析的在线监测过程中。在这项工作中，我们提出了一种化学计量方法来建立红外吸收光谱与共聚体系中共聚单体浓度之间的关系。所开发的模型可以准确预测其他不可见光谱数据中的组分随时间的变化。该工作流程首先使用集成式FT-IR自动化装置收集共聚反应样品及其相关数据，然后对红外光谱进行预处理，最后利用偏最小二乘回归（PLS-R）对实验数据建立模型。为了提高PLS-R模型的鲁棒性，我们采用了波数和潜变量（LV）筛选方法，并通过对未见过的样品进行外部验证来进一步评估训练模型的性能，此外还进行了常规的模型评估。该流程的灵活性通过其在不同共聚体系中的应用得到了体现，这些体系包括丙烯酸酯、甲基丙烯酸酯、苯乙烯、丙烯酰胺和乙基脂酸酯等。我们得到了具有较强预测能力的模型（校准和5折交叉验证的R2值均大于0.98）。当在独立测试数据上评估时，不同类别共聚单体的预测误差均在3%以内，而同一类别内的共聚单体（例如甲基丙烯酸酯和乙基丙烯酸酯的共聚物）的预测误差则小于10%。
