随着工业化进程的不断推进,我国的高品位有色金属资源逐渐枯竭。湿法冶金技术可以处理低品位、复杂有色金属矿,与高排放的传统冶炼方法相比,具有环境污染较小的优点,已在有色金属冶炼行业得到广泛的应用。湿法冶金生产过程具有高复杂、强耦合和非线性等特点,在工况波动等不确定性因素的影响下,实际过程经常偏离所设定的最优运行状态,导致综合生产指标不能达到期望目标,因此需要通过优化补偿、设定值调整及重新优化等手段使生产过程保持在最优状态。本文以某黄金冶炼厂湿法冶金生产过程为背景,在深入分析各工序特点的基础上,建立湿法冶金流程优化模型并通过粒子群算法求解决策变量的优化设定值,进而根据湿法冶金最优性运行状态评价结果,采用不同的运行优化调整策略解决实际过程偏离最优运行状态的问题。本文主要研究内容包括:1.根据湿法冶金工业生产各工序的机理模型及工序间的物料守恒关系,得到了湿法冶金全流程机理模型。通过分析过程变量对生产指标的影响,建立了以综合经济效益为优化目标的全流程优化模型,并利用粒子群算法对优化模型进行求解,仿真结果验证了优化方法的有效性。2.在深入分析过程变量对全流程运行状态的影响的基础上,提取各个状态等级数据的特征属性,建立过程运行状态评价模型。通过在线数据与各个状态等级的相似度,确定过程运行状态的所属等级。本文将湿法冶金生产过程分为“优”、“良”、“中”和“差”四个等级。如果运行状态评结果为“差”,建立机理模型重新优化,若运行状态评价为其他结果时,将会采用不同的优化策略对操作变量设定值进行调整。3.如果运行状态评价结果是“优”或“良”,此时生产过程在最优工况附近小范围内波动,采用自优化控制方法进行优化补偿。通过选择恰当的被控变量,在反馈控制器作用下跟踪被控变量的设定值,系统可以运行在最优或者近似最优运行状态,仿真验证该优化算法的有效性。4.如果运行状态评价结果是“中”,此时生产过程已偏离最优工作点,采用基于案例推理的湿法冶金全流程优化调整策略。在湿法冶金案例库中匹配出与目标案例最为相似的源案例,如果相似度大于阈值,重用源案例的解,否则进入案例修正环节,通过关联规则挖掘算法获取操作变量的调整值,解决了案例推理中规则难以提取的问题。