生产实践表明，在铜闪速熔炼过程中，当闪速炉处理料量不变时，闪速炉产出的铜锍(即冰铜)温度、铜锍品位及渣中铁硅比是闪速熔炼过程的综合判断指标，也是对闪速炉的操作参数(即热风、氧气的需求量)进行调控的主要依据。由于这三大参数的人工检测滞后一个小时以上，难以及时起到反馈修正操作参数的作用。针对这一问题，本文以某铜冶炼厂闪速炉作为研究对象，对闪速熔炼过程模型做了分析研究，根据现场获取的测量数据，实现了对三大参数的在线预测。并以此为依据，对操作参数进行了优化。论文在对闪速熔炼的工艺机理分析的基础上，建立了基于物料平衡与热平衡的机理模型；同时，选取了8个变量作为输入变量，建立了模糊神经网络模型。两个模型比较研究表明：模糊神经网络模型总体的拟合性好，但由于数据的不完备而导致在工况不稳定时不能正确预测，机理模型误差相对较大，但在工况突变时又比模糊神经网络的预测效果好。根据二者的特点，建立了由这两个模型有机结合的集成模型。试验表明，该模型可行，精度高，能满足工业生产要求。在建立了闪速熔炼过程预测模型的基础上，结合某冶炼厂的实际，建立了以闪速熔炼过程工况稳定为目标、各工艺指标为约束条件的闪速熔炼过程优化模型，按此优化模型求出最优的操作参数(即热风、氧气的需求量)。将此优化结果指导闪速熔炼过程生产，以实现闪速熔炼过程的优化控制。最后，在此基础上设计开发了闪速炉生产监控及操作优化指导系统。应用表明，该系统切实可行，取得了良好的效果。