资源既是经济社会发展的基础,同时也是制约经济社会发展的主要因素。随着我国经济的迅速发展,对矿物资源的过度消耗也在不断加剧,造成了高品位矿石迅速减少。而我国又蕴含了大量的低品位金属矿石资源,如何有效的利用这类资源对我国的可持续发展战略具有重要的意义。在两大主要金属冶炼提取技术中,湿法冶金与火法冶金相比有着显著优点,湿法冶金对原料中的有价金属综合回收程度高、有利于环境保护、生产过程较易实现连续化和自动化,因此更适合低品位矿产资源的冶炼。浸出过程是湿法冶金的一道重要工序,直接决定金属提取的纯度。尽管我国湿法冶金浸出工艺已经达到世界先进水平,但自动化水平较低,仍然停留在手动控制、离线化验的水平,导致整个湿法冶金行业生产效率低、能耗大、产品质量不稳定,已经严重制约了我国湿法冶金工业的发展。本文针对某湿法冶金工厂的实际工艺,在深入分析了金氰化浸出过程特点的基础上,建立了浸出率的预测模型,并以生产成本最低为目标,对氰化钠添加量的优化设定进行了深入的研究,本论文的主要研究工作如下:1、以浸出过程的基本原理作为研究切入点,基于物料和能量平衡关系,建立该过程的机理模型。利用工业现场数据、查阅文献等方法确定了模型的部分参数,而最主要的参数是经验值,受工艺、设备和生产条件影响较大,需要后期进行辨识。通过模型仿真,揭示了浸出过程的反应特性,分析了各个主要因素对浸出率的影响。2、针对浸出过程的待辨识参数,提出了基于遗传算法浸出过程参数辨识的方法,建立了浸出率的预测模型,并进行了仿真分析,验证了模型的准确性。3、通过对浸出过程的研究和分析,建立了以物料损耗最低为目标的优化模型,并针对模型与过程不匹配问题进行研究,采用带修正项的自适应优化方法代替基于模型的优化方法,使得优化结果更贴近实际最优结果,并通过仿真,验证了该方法的有效性。4、以山东某黄金精炼厂湿法冶金全流程综合控制系统项目为背景,以金氰化浸出工段作为具体研究对象,根据上述理论研究,设计并完善了浸出过程预测及优化控制平台,实现了氰化浸出过程浸出率的在线预测,并且能够为浸出过程提供优化操作指导。