冶炼生产全流程通常加工设备多、工艺过程复杂、高温、生产批量大,这些特点决定了其生产过程伴随着高能耗、高污染。随着社会、国家对能源问题和环境问题的日益关注,如何在当前的资源条件下提升企业的生产管理能力,提高企业生产效率、降低生产能耗、增加企业利润,是企业急需解决的问题。冶炼全流程生产集成优化问题包括全流程生产计划和调度问题,生产计划用于决策生产加工量,生产调度用于决策具体的生产排程,完成生产计划任务。考虑到冶炼的连续分离特点,生产过程的产品收率直接影响到最终产品的生产量。因此,预测冶炼过程的产品收率能够更精确地控制产品的实际生产量。本文围绕冶炼全流程生产集成优化和产品收率预测问题展开研究工作,以炼厂和金属冶炼流程为代表,在实际调研的基础上,分析炼厂的生产工艺流程、能耗和生产管理需求,给出炼厂全流程生产计划和生产调度模型解决方案;数据解析冶炼过程中金属品位与生产条件的相关性,从而预测冶炼过程的产品收率;最后开发冶炼过程平衡决策支持系统。具体研究内容如下:1)针对炼厂对生产计划方案的要求,分析考虑能耗的炼厂全流程生产工艺过程,提炼全流程生产计划问题,建立了考虑能耗的炼厂生产计划模型,基于某炼厂的实际生产数据,与Aspen PIMS软件、文献的炼厂工艺模型进行比较,数值实验结果显示所建立的模型能够得到精度较高的计划方案。2)基于炼厂的生产计划方案,提出考虑能耗的炼厂生产调度问题,同时建立了基于连续时间的数学规划模型,通过数值实验对调度模型进行验证。综合炼厂计划与调度方案,得到考虑能耗的炼厂全流程生产管理方案。3)从金属冶炼过程中获取产品收率与操作条件的实际生产数据,通过数据解析和改进的基于最小二乘支持向量机的克里金算法对冶炼过程中的产品收率进行预测,数值实验验证对产品收率的预测误差在6%以内。4)设计与开发了冶炼过程物料平衡决策支持系统。系统实现了企业对生产数据的实时管理,通过嵌入的针对产品收率的改进预测算法,实现对冶炼过程中给定环节的周期性产品收率预测。