生物氧化提金技术主要应用在含砷、含硫等难处理金矿石处理中,是“绿色冶金”的一个重要发展方向,具有生产成本低,有害物质排放少的优点。在氧化预处理过程中,氧化还原电位(ORP)是氧化槽中细菌活性和氧化反应程度的体现,ORP高意味着细菌的活性高,矿石氧化程度充分,最终的提金率也比较高,因此,ORP作为生产现场操作的重要依据。由于细菌氧化预处理过程具有非线性、滞后性等特征,ORP的变化趋势无法判断,不能有效指导工业生产。基于上述问题,本文以新疆某金矿的生物氧化预处理过程为研究背景,提出了采用软测量的方法对ORP进行测量,从而为工艺现场操作控制提供指导。本文的研究内容主要包括:1)对生物氧化预处理和ORP的研究现状进行了综述,对软测量的机理进行了阐述,提出了采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法实现氧化预处理过程中的ORP值的软测量。2)介绍了支持向量机分类、支持向量机回归和最小二乘支持向量机的理论,将新的智能算法——人工蜂群算法(ABC)引入到LSSVM模型的参数优化当中。3)针对人工蜂群算法,通过引入欧氏距离,使得蜂群中的雇佣蜂和观察蜂采取了不同的搜索策略,并对改进的算法和标准的算法做了性能测试,结果表明改进的算法收敛速度快。建立了基于改进的ABC-LSSVM的模型,采用非线性函数和UCI数据集进行了测试验证,预测效果较好。4)研究了细菌氧化矿石的机理、工艺流程及生物氧化预处理过程的影响因素,确立了细菌氧化预处理过程中ORP的软测量模型,利用现场数据,采用改进的ABC-LSSVM方法建立软测量模型并进行仿真,效果良好,并利用MATLAB GUI完成了一个生物氧化预处理过程的ORP软测量仿真平台。