污水处理过程中需要检测大量的水质参数。这些参数用于监测反应器的运行状态和出水水质，并指导反应器的运行。人工检测水质参数的方式不能及时地提供反应器的水质信息。在线仪器检测水质参数的方式虽然可以避免人工检测的弊端，但是在线检测化学需氧量等指标的仪器价格较为昂贵，维护成本也高。因此，在线测量仪器难以在小型污水处理厂、农村污水处理设施中普及。同时，大量的小型污水处理设施难以配备专业的技术人员进行日常监管。因此，这些污水处理设施的运行在客观上需要智能化控制或者集中化控制。这在客观上需要准确、便捷、成本低的水质参数检测手段，以摆脱对现有昂贵检测仪器的依赖。

　　软测量可以通过机器学习等方式建立基础指标(例如溶解氧等)与目标指标(例如生化需氧量等)之间的数学关系，并最终从基础指标推断目标指标的数值。与常规目标指标的检测方法相比，这些基础指标检测耗时短、费用低，获得的相应的目标指标耗时较短、费用低廉。软测量的这些优点使其在部分工业领域得到了广泛的应用，这也为污水处理设施水质指标的日常监测与实现污水厂运行智能化提供了新的解决途径。

　　近年来，国内的研究人员在污水处理领域对软测量技术进行了大量的研究。本文通过综述现有文献，概述了软测量技术测量污水处理相关水质指标的进展。相关论文的研究由自动化、计算机等专业人员完成。本文从水处理专业角度探讨有待进一步研究之处，期望可以起到抛砖引玉的效果。