沉铁过程是湿法炼锌的关键工序之一,该过程的目的是将锌液中的铁离子浓度降低到工艺要求的范围内,避免铁离子对后续工序产生不利影响,以保证湿法炼锌工艺的正常运行。在针铁矿法沉铁工艺中,终点pH值作为保证出口铁离子浓度以及铁渣品位合格的关键影响因素和控制参数,必须通过中和剂的添加得到及时的调节。实际生产过程中对终点pH值虽有检测,但由于中和剂的添加位置和沉铁过程终点位置距离较远,导致终点pH值的控制存在较大滞后,从而影响出口铁离子浓度及铁渣品位。因此,研究沉铁过程终点pH值的预测具有十分重要的理论意义和应用价值。论文在深入研究分析针铁矿法沉铁工艺与反应机理的基础上,建立了其基于化学反应动力学的CSTR模型,实现了终点pH值的预测。但由于反应机理复杂,未知参数多,使得机理模型的预测精度难以满足工业生产的要求；基于大量历史生产数据,研究了支持向量机建模方法,建立了终点pH值的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,并通过试验方法对模型中的参数进行设定,提高了模型的预测精度与泛化能力。最后,针对工况变化导致LS-SVM模型精度降低的问题,研究了终点pH值LS-SVM预测模型的在线校正方法,提高了模型的适应性。利用现场收集的大量数据对沉铁过程终点pH值预测模型及校正方法进行了仿真验证。结果表明,基于LS-SVM的终点pH值预测模型精度比基于化学反应动力学的机理模型高；而且模型校正方法能及时对基于LS-SVM的预测模型进行调整,保证模型精度不会随工况的变化而降低,能够满足实际生产的要求,也为实现针铁矿法沉铁过程的优化控制奠定了坚实的基础。