伴随着科技的发展,工业正悄然经历着从工业自动化向信息、知识自动化的转变,人、机器、数据将实现完美的融合。同时,矿产资源短缺、优质矿物数量下降、高品位矿石稀缺等矿产资源现状严重制约着我国国民经济的发展。如何经济有效的利用低品位矿,并保证在安全稳定生产的前提下,达到最高经济效益,是当前研究的重心。而复杂工业生产过程运行状态评价的提出,为众多研究学者提供了新思路。复杂工业生产过程运行状态评价的方法很多,本文针对生产过程中同时存在定量信息与定性信息的情况,提出一种改进DCD(Dynamic Causality Diagram)推理方法,同时基于改进的DCD方法,建立湿法冶金生产过程运行状态评价模型,实现该过程的在线运行状态评价。改进的DCD推理方法以因果图理论为基础,扩充了知识表达方式与知识推理算法,结合定量分析和定性分析,综合描述生产过程。针对复杂工业生产过程中普遍存在多个相互关联的变量联合作用导致一个变量发生的特点,本文提出用联合事件来描述这个综合作用,并用联合因果强度来表征这个综合作用的大小;考虑到硬性划分方法对定量事件进行状态划分时,会导致信息间的相对关系畸变问题,本文提出将定量变量定性化的模糊化处理方法,在实现定量变量定性化的同时,最大程度的保留原始数据信息。湿法冶金凭借其突出的优势,在处理低品位复杂矿石方面被广泛采用。而黄金湿法冶金生产过程是一个同时存在定性信息与定量信息的非常典型的复杂工业生产过程,本文主要以氰化浸出、锌粉置换过程为研究对象,分别利用传统DCD与改进DCD两种方法建立评价模型,对比分析评价结果,结果验证了本文提出方法的有效性和先进性。