Rang kẽm là quy trình đầu tiên quan trọng nhất của quy trình sản xuất kẽm. Quy trình sản xuất kẽm ngày càng có quy mô lớn, độ phức tạp cao với hàng loạt các phản ứng vật lý, hóa học kết hợp. Các điều kiện vận hành bình thường có thểchuyển sang các điều kiện bất thường như phân hủy quá mức, oxy hóa kém, thiêu kết tầng sôi do sự dao động của nguyên liệu thô và sự rò rỉ của hệ thống nước làm mát tuần hoàn. Sự hoạt động ổn định và an toàn của quá trình rang có ý nghĩa quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng kẽm đầu ra, giảm thiểu ô nhiễm công nghiệp và tiêu thụ năng lượng. Để thực hiện vận hành an toàn, ổn định, tránh các rủi ro về an toàn, thiệt hại về kinh tế thì việc giám sát phát hiện các bất thường trong quy trình là rất quan trọng. Một phương pháp phân tích thành phần chính được đề xuất để giám sát phát hiện hai điều kiện bất thường điển hình trong quy trình rang kẽm. Phương pháp phân tích sử dụng dữ liệu công nghiệp thu thập được từ quy trình rang kẽm thực tế.Roasting is the first and most crucial process in the zinc production process. The zinc production process is becoming increasingly large in scale and highly complex, involving a series of combined physical and chemical reactions. Normal operating conditions can transition into abnormal conditions such as excessive decomposition, poor oxidation, and layer boiling agglomeration due to fluctuations in raw materials and leakage in the circulating cooling water system. The stable and safe operation of the roasting process is of great significance in ensuring the quality of the output zinc, minimizing industrial pollution, and reducing energy consumption. To ensure safe and stable operation, and to mitigate safety risks and economic losses, it is crucial to monitor and detect any abnormalities in the process. One proposed method for monitoring and detecting two typical abnormal conditions in the roasting process is Principal Component Analysis (PCA). The analysis method utilizes industrial data collected from real roasting processes.