生物氧化提金工艺因为投资成本低、绿色环保,符合当前国家绿色发展等优点日益受到矿石冶炼行业的重视。生物氧化预处理过程是生物氧化提金工艺的核心环节,该过程利用浸矿细菌将难处理金矿石中的含硫、砷和铁等元素的伴生矿物杂质分解,从而使黄金析出。pH值是影响浸矿细菌的活性和生长速率的关键因素,而细菌的活性和生长的速率决定了难处理矿石的氧化速率和最终的提金效率。因此,对氧化槽中的pH值进行预测,对生物氧化预处理过程工艺的改进和提高生产效率具有重要的意义。本文主要研究内容如下:针对实际生产中工艺流程的分析,结合浸矿细菌氧化作用机理,利用实际工艺现场采集的数据进行分析得到矿浆pH最优区间,为pH值的预测研究提供参考。针对生物氧化预处理过程中pH预测模型的建立,根据氧化槽中pH具有滞后性、时变性、动态性和非线性等特征,加上复杂的工况和pH值采集设备导致的噪声,使得实际测量的pH数据具有很大的波动性和随机性;对于pH值原始数据的波动性和随机性的问题,本文采用小波分析去噪的数据预处理方法提高pH数据的准确性;针对生物氧化预处理过程的时变性和动态性的问题,本文针对最小二乘支持向量机算法(LSSVR)进行改进,建立具有数据更新和反馈校正能力的改进型LSSVR的预测模型。为了进一步提高pH预测精度,针对粒子群算法和混合蛙跳算法的特点,将两种算法进行融合得到混合蛙跳粒子群算法(PSO-SFLA)用于优化改进型LSSVR预测模型参数。根据建立的pH预测模型和参数优化算法,设计pH实时预测系统,对pH实时预测系统的工作流程进行了概述。通过与普通粒子群算法优化的改进型LSSVR预测模型和改进型LSSVR预测模型进行对比仿真,通过仿真比较分析可知,本文所提pH值的预测方法可行有效。