湿法冶金过程原料中有价金属综合回收程度高、利于环境保护、生产过程较易实现连续化和自动化,因此更适合矿产资源的回收利用。浸出过程作为湿法冶金的核心过程,提取出的浸出液的纯度直接决定了后面工序的产品品质。浸出率反应浸出过程的产品质量,如何提高浸出率已成为目前浸出过程亟需解决的重要技术问题。为此,本文以黄金冶炼为背景,基于SysCAD建立了湿法冶金浸出过程模型,并采用二阶振荡粒子群算法对不确定优化模型和智能优化模型进行了优化研究。本文介绍了湿法冶金浸出过程的工业背景、研究现状和发展动态。然后介绍了一种面向矿物加工和冶金领域的工厂级流程模拟软件S ysCAD,利用该软件建立黄金氰化浸出工艺流程模型,给出了质量分离、通信以及控制器等单元模块。鉴于SysCAD软件无法实现浸出率的动态实时计算,本文对浸出槽动态模型和OPC技术进行了研究,通过SysCAD软件的OPC通信接口,根据物料动态守恒和反应动力学方程,建立了带有OPC客户端的浸出槽动态机理模型,并对浸出槽模型进行了仿真研究。在上述工作基础上,分析了湿法冶金优化控制的研究意义及现状,根据浸出过程参数不确定性,以经济成本最小为目标函数,氰化物加入量为决策变量,机理模型为模型约束,建立了不确定优化模型。针对不确定优化模型,利用粒子群算法进行求解,但由于粒子群算法易陷入局部最优,因此采用了二阶振荡粒子群算法对不确定优化模型和确定参数优化模型进行优化研究。考虑到浸出过程参数不确定性以及机理模型和实际模型存在偏差,采用智能补偿模型和机理模型并联集成模型,建立了基于混合模型优化模型,并利用二阶振荡粒子群算法进行优化研究。