石煤是我国一种重要的优势含钒资源,在我国储量丰富,从石煤中提取钒是获得v205的重要途径。随着石煤提钒行业的发展,先进提钒工艺技术越来越受到高度重视。但是由于缺乏提钒行业评估准则及系统的评估体系,难以对各种提钒工艺及污染防治技术进行最优筛选,无法实现对提钒行业切实可行的监督管理。造成目前国内提钒行业面临资源利用率低,工艺及设备配置参差不齐,以及提钒技术落后、环境污染等问题。因此,为促进石煤提钒行业的有序发展,提升提钒企业的技术管理水平,亟须制定和实施一套科学、合理、有效的生产工艺先进性的评价体系、标准和方法,对石煤提钒行业的整体生产工艺技术进行综合评估,对于促进我国钒资源开发利用的良性发展,有重要的理论和现实意义。本研究利用数据挖掘技术,对基于小样本的石煤提钒行业工艺先进性评价问题进行研究。通过对石煤提钒行业先进工艺及污染治理现有技术的调研分析,构建了提钒行业生产工艺评价路线,制定了生产评价指标体系及标准,并采用数据挖掘技术中的模糊数学法对指标体系及标准的合理性进行了验证。此外,本研究还借助遗传算法对支持向量机模型参数进行了优化,充分利用支持向量机良好的学习性能和潜在的应用价值,并将其成功应用于石煤提钒工艺先进性评价体系。上述研究在我国石煤提钒行业领域尚属首次,为推动建立完整的石煤提钒行业工艺先进性评价体系提供了相关理论支持。论文的主要成果如下：1.对石煤提钒行业生产工艺及污染防治现状进行了系统的分析与总结。在调研基础上系统总结出当前国内石煤提钒行业工艺技术现状、排污节点、特征污染物、污染防治现状,以及工艺技术和污染防治中存在的问题,为先进工艺的评价奠定了基础。2.首次在我国建立了石煤提钒工艺先进性评价指标体系及标准值。基于生命周期系统评价方法,以易操作性、特殊性和兼容性为原则构建了石煤提钒行业先进生产评价指标体系及各项指标标准值;利用模糊数学综合评判法、集成赋权法,验证了所构建的石煤提钒行业先进工艺评价指标体系及其标准值的合理性。3.将数据挖掘技术中的支持向量机、遗传算法引入石煤提钒工艺先进性评价研究领域。根据石煤提钒工艺特点,利用遗传算法(GA)对支持向量机方法(SVM)在核函数及参数选择问题上进行了改进。通过训练样本及测试样本的评价,证明了改进后的支持向量机方法(GA-SVM)可实际应用于石煤提钒行业工艺先进性的评价过程,是一种具有较高实用价值的小样本评价方法。4.制定出石煤提钒行业先进工艺及污染防治技术政策建议。通过AHP/Entroy集成赋权法,分析指标参数对工艺水平影响的重要程度,制定出石煤提钒行业先进工艺及污染防治技术政策建议,为政府、环保部门制定政策及准入条件提供了借鉴。