湿法冶金作为冶金过程中的一种,具有能够处理低品味矿物原料,防止环境污染等优势。因此,在冶金过程中得到广泛应用。湿法冶金铜萃取过程中,现有的在线检测仪器存在投资大、连续运行可靠性差、精度不高等缺点,很难实现实际生产过程中组分浓度的在线检测。软测量技术是解决这一问题的有效手段。其基本思想是：对于难以测量或根本无法测量的关键工艺参数(主导变量),选择另外一些较易测量的工艺参数(辅助变量),通过建立某种数学关系进行推断和估计,以软件代替硬件(传感器)的功能。现今,软测量技术已经广泛地渗透到各个工程领域,成为过程控制和过程检测领域的主要研究趋势之一。本文以湿法冶金铜萃取过程为研究背景,在学习其原理及工艺过程的基础上,确定了建立铜组分含量预测模型的辅助变量：有机相流量、浸出液流量、洗液流量、反萃液流量、浸出液浓度、浸出液酸度；在学习串级萃取过程原理、化学平衡关系的基础上对依据物料平衡原理建立的铜萃取过程静态机理模型进行深入的研究探讨,确定了建立混合模型的必要性；在学习研究了软测量的原理及建模方法的基础上,分析了混合建模方法的优越性及适用性,确立了混合模型的结构；加权最小二乘支持向量机回归算法采用鲁棒方法确定权系数,可以减小噪声影响,针对此特点,建立了基于机理模型和加权最小二乘支持向量机模型相结合的铜萃过程铜组分含量并联式混合模型。由于生产过程各种因素的影响,模型的预测精度可能降低。针对此问题,本文采用了一种将误差校正机制和模型更新机制相结合的模型校正方法对所建立的混合模型进行校正,试验结果验证了该方法的有效性。