目前选矿厂对废水处理大多采用简单的沉淀回用,在回用几次以后分选效率会大幅下降,需要排放污染废水。而且污水处理过程还存在着由人工方式控制,效率低下,水质信息和生产业务数据信息不流通的难题。因此,需要研究开发一套选矿废水处理的自动化控制与数据交互系统。论文针对某铅锌矿选矿厂的废水处理特征,选用DCS控制系统及智能控制算法进行选矿废水的自动化系统研究,并借助手机微信小程序与数据库等技术解决水质信息与生产流程数据的交互沟通等问题,实现选矿废水的智能化自动控制,论文主要研究内容如下:（1）以选矿废水处理作为自动化集成控制系统的研究对象,系统地研究了铅锌选矿废水处理所需的工艺设备和工艺控制要点,利用西门子PLC S7-1500搭建选矿废水处理DCS控制系统,使用Portal和win CC编写选矿废水控制软件,实时采集控制设备工作状态和水处理指标,减轻了人员的劳动强度,提高了选矿废水处理的效率。（2）由于选矿废水处理中pH调节和曝气等非线性环节固有的控制滞后、控制指标波动大导致传统PID控制整定复杂,控制效果差,抗干扰能力弱等问题,通过对其控制过程进行仿真模拟,设计了基于神经网络的PID自适应控制器,利用MATLAB软件的SIMULINK控制建模仿真,采取S函数完成对pH调节和曝气环节的ABP-PID控制器的搭建,从而实现对此控制系统性能的仿真分析,并且验证对比所选取控制算法的有效性和优越性。另外为了减小水质的波动对废水处理控制效果的不利影响,基于ARMA模型及时预测选矿废水水质变化,预测水质误差较小,可用于指导选矿废水处理生产管控的优化。（3）在选矿废水DCS系统的基础上,利用云服务数据库存储和DTU,开发选矿废水处理的小程序,实现对偏僻选矿废水厂的远程监测。并且基于新的BIM技术,对废水处理过程完成了三维可视化信息建模,将选矿废水工程的三维模型用于查看。本文设计的自动化系统现场运行正常,仿真试验验证了神经网络控制的优化控制效果,微信小程序和BIM模型运行良好,选矿废水的智能化自动控制系统为选矿厂提供了安全、可靠、经济的尾矿水资源高效管控的技术基础。