直接浸出工艺砷盐净化的主要目的是通过添加锌粉除去中性上清液中的杂质离子,为电解提供合格的新液。钴是危害最大也是最难除的杂质,钴的存在不仅影响电解的电流效率,而且还影响产品质量和产量。在保证净化除钴后液钴离子浓度合格的前提下,尽量减少生产过程中锌粉的消耗,从而实现节能减耗、提高企业经济效益,已成为企业亟待解决的一个问题。在砷盐净化除钴工艺中,根据溶液中不同离子浓度(铜、钴、镍、砷等离子)具有不同的氧化还原电位(oxidation-reduction potential,ORP),在工况条件发生变化时,自动更新ORP设定值,从而实现将钻离子浓度控制在目标值范围内。砷盐净化除钻流程检测过程具有很大的时延,同时ORP与相关参数间具有非线性、强耦合等特点,难以用精确数学模型来描述,采用常规的控制策略,难以满足控制要求,提出了基于案例推理的氧化还原电位优化预设定模型,并结合规则推理技术建立了ORP预设定值的反馈补偿模型,即根据出口钴离子浓度的目标值与实际值之间的偏差,给出ORP的反馈补偿值。同时由于净化出口钻离子浓度不能在线监测建立了基于最小二乘支持向量机的钴离子浓度预测模型。最后在此基础上建立了氧化还原电位的优化设定模型,在工况条件发生变化时,能够自动调整氧化还原电位设定值,实现了氧化还原电位的优化设定。采用工业现场生产数据验证结果表明,该方法稳定了出口钴离子浓度,降低了净化除钴过程中的锌粉添加量,具有重要的实际应用价值。