CN111680932A

CN111680932A - 一种高炉异常炉况成因的获取方法和装置

Info

Publication number: CN111680932A
Application number: CN202010582290.0A
Authority: CN
Inventors: 李昕; 陈胜香; 林巍; 黄平; 张正东; 宋晶晶
Original assignee: Wuhan Iron and Steel Co Ltd
Current assignee: Wuhan Iron and Steel Co Ltd
Priority date: 2020-06-23
Filing date: 2020-06-23
Publication date: 2020-09-18
Anticipated expiration: 2040-06-23
Also published as: CN111680932B

Abstract

本发明涉及高炉冶炼技术领域，具体涉及一种高炉异常炉况成因的获取方法和装置。该方法包括：构建异常炉况的成因参数集；其中，成因参数集包括一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集；根据成因参数集和异常炉况，获取成因参数集中各参数的权重系数；根据成因参数集中各参数的权重系数，从成因参数集中选出若干个参数作为异常炉况的成因。本发明结合高炉冶炼中的物理变化和化学变化，将异常炉况的成因与一阶参数、一阶参数对应的高阶参数以及各交叉参数之间建立关联，构建出成因参数集，能够利用该成因参数集更加准确地对异常炉况进行分析，从而准确地获取异常炉况的具体成因。

Description

一种高炉异常炉况成因的获取方法和装置

技术领域

本发明涉及高炉冶炼技术领域，具体涉及一种高炉异常炉况成因的获取方法和装置。

背景技术

高炉是一个大型的竖型逆流式反应器，从高炉工艺的输入和输出来看：自炉顶加入的冷态物料(例如烧结矿、球团矿、块矿、焦炭和熔剂等)受重力的作用逐层下沉，在下沉过程中受到自下而上的高温还原气体的作用逐渐被加热、分解、还原、软化、熔融、滴落、渗碳并最终形成渣铁融体而分离。

生产中，高炉的炉况对于冶炼的效果至关重要。目前，高炉冶炼的各个阶段均存在经理论计算和实际检测获得的最佳炉况，现有的高炉冶炼调控方法大多通过经验赋值的方式，给出不同时间不同阶段的矿石加入量、焦炭加入量、煤粉喷入量和鼓风量等控制量，以使不同时间不同阶段高炉的炉况趋近该最佳炉况，并根据高炉的实时炉况，及时调整这些控制量，以保证最后冶炼产出的铁水在物理层面和化学层面均符合期望的结果，避免出现异常炉况。但是，这种调整方式并不能获得异常炉况的具体成因，导致生产过程中不断针对同一异常炉况进行反复的控制量调节，费时费力。

因此，如何获取异常炉况的具体成因，是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种高炉异常炉况成因的获取方法和装置，以获取异常炉况的具体成因。

本发明实施例提供了以下方案：

第一方面，本发明实施例提供一种高炉异常炉况成因的获取方法，所述方法包括：

构建异常炉况的成因参数集；其中，所述成因参数集包括一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集；所述高阶参数集根据所述一阶参数集而构建；所述交叉参数集由所述一阶参数集和所述高阶参数集中的各参数交叉运算而构建；其中，所述异常炉况为异常铁水温度或异常铁水硅含量；

根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取所述成因参数集中各参数的权重系数；

根据所述成因参数集中各参数的权重系数，从所述成因参数集中选出若干个参数作为所述异常炉况的成因。

在一种可能的实施例中，所述构建异常炉况的成因参数集，包括：

获取影响所述异常炉况的控制量集；其中，所述控制量集包括所述异常炉况出现前一段时期内若干个时刻采集的控制量；所述若干个时刻采集的控制量的类型包括焦炭固定碳量、煤粉固定碳量、焦炭批重、喷吹煤量、热风温度、风量、焦炭热强度、焦炭负荷、炉渣碱度和煤气利用率中的一种或多种；

对所述控制量集进行归一化处理，获得所述一阶参数集；

对所述一阶参数集中的各参数进行高阶运算，获得所述高阶参数集；

对所述一阶参数集和所述高阶参数集中的各参数进行交叉运算，构建所述交叉参数集；

根据所述一阶参数集、所述高阶参数集和所述交叉参数集，构建成因参数集。

在一种可能的实施例中，所述根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取所述成因参数集中各参数的权重系数，包括：

根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取第一线性回归方程；其中，所述第一线性回归方程为：

其中，Y₁为所述异常炉况，X_j为所述成因参数集中的第j个参数，a_j为X_j的权重系数；

根据所述第一线性回归方程，获取所述成因参数集中各参数的权重系数。

在一种可能的实施例中，所述根据所述成因参数集中各参数的权重系数，从所述成因参数集中选出若干个参数作为所述异常炉况的成因，包括：

依据所述成因参数集中各参数的权重系数，以由大到小的顺序，对所述成因参数集中各参数进行排序，获得参数序列；

将所述参数序列中前N个参数作为所述若干个参数；其中，N为不小于1的整数；

将所述若干个参数，作为所述异常炉况的成因。

第二方面，本发明实施例提供一种高炉异常炉况成因的获取装置，所述装置包括：

成因参数集构建模块，用于构建异常炉况的成因参数集；其中，所述成因参数集包括一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集；所述高阶参数集根据所述一阶参数集而构建；所述交叉参数集由所述一阶参数集和所述高阶参数集中的各参数交叉运算而构建；其中，所述异常炉况为异常铁水温度或异常铁水硅含量；

权重系数获取模块，用于根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取所述成因参数集中各参数的权重系数；

成因获取模块，用于根据所述成因参数集中各参数的权重系数，从所述成因参数集中选出若干个参数作为所述异常炉况的成因。

在一种可能的实施例中，所述成因参数集构建模块，包括：

控制量集获取模块，用于获取影响所述异常炉况的控制量集；其中，所述控制量集包括所述异常炉况出现前一段时期内若干个时刻采集的控制量；所述若干个时刻采集的控制量的类型包括焦炭固定碳量、煤粉固定碳量、焦炭批重、喷吹煤量、热风温度、风量、焦炭热强度、焦炭负荷、炉渣碱度和煤气利用率中的一种或多种；

一阶参数集获取模块，用于对所述控制量集进行归一化处理，获得所述一阶参数集；

高阶参数集获取模块，用于对所述一阶参数集中的各参数进行高阶运算，获得所述高阶参数集；

交叉参数集获取模块，用于对所述一阶参数集和所述高阶参数集中的各参数进行交叉运算，构建所述交叉参数集；

构建模块，用于根据所述一阶参数集、所述高阶参数集和所述交叉参数集，构建成因参数集。

在一种可能的实施例中，所述权重系数获取模块，包括：

第一线性回归方程获取模块，用于根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取第一线性回归方程；其中，所述第一线性回归方程为：

第一获取模块，用于根据所述第一线性回归方程，获取所述成因参数集中各参数的权重系数。

在一种可能的实施例中，所述成因获取模块，包括：

排序模块，用于依据所述成因参数集中各参数的权重系数，以由大到小的顺序，对所述成因参数集中各参数进行排序，获得参数序列；

参数获取模块，用于将所述参数序列中前N个参数作为所述若干个参数；其中，N为不小于1的整数；

第二获取模块，用于将所述若干个参数，作为所述异常炉况的成因。

第三方面，本发明实施例提供一种高炉异常炉况成因的获取设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现第一方面中任一所述的高炉异常炉况成因的获取方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时以实现第一方面中任一所述的高炉异常炉况成因的获取方法的步骤。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明结合高炉冶炼中的物理变化和化学变化，将异常炉况的成因与一阶参数、一阶参数对应的高阶参数以及各交叉参数之间建立关联，构建出成因参数集，能够利用该成因参数集更加准确地对异常炉况进行分析，从而准确地获取异常炉况的具体成因。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种高炉异常炉况成因的获取方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种高炉异常炉况成因的获取装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。

本发明发明人基于高炉的具体结构以及工作原理，考虑到高炉长期处于上冷下热的状态，给出了高炉冶炼过程中的热量传递的一个动态平衡方程，具体为：

输入热量Q_input+输入时炉内热量Q₁＝产出热量Q_output+产出时炉内热量Q₂。

其中，输入热量Q_input主要由加入的焦炭和煤粉的热值以及风温所携带的热量所提供；输入时炉内热量Q₁主要由输入时炉内的显热和潜热来提供；产出热量Q_output主要由冶炼产出的铁水和炉渣所携带的热量以及高炉煤气的化学能、内能来提供；产出时炉内热量Q₂主要由产出时炉内的显热和潜热来提供。

现有高炉的有效高度大多在20米以上，冷态物料有规律的定时定量的方式从炉顶降落，形成块状带，下降后经升温软化熔融形成软融带，渣铁完全融化后从焦炭层缝隙滴落进入滴落带，然后经风口燃烧带进入渣铁储藏区，并随着铁口开启而排出，整个过程基本是匀速下降，行业经验认为下降过程时间约为6～10个小时，该数值因高炉的容积、内型结构、操作炉型而异，不能视为一个固定值，因此上述动态平衡方程中的输入热量和产出热量不处于同一个时间点。

同样动态平衡方程中的输入时炉内热量和产出时炉内热量的数值也存在时间差，即物料投入时高炉内的热量Q₁与该批物料所产生的渣铁正排出时高炉内的热量Q₂也存在6～10个小时的差值。尽管该过程中有电偶可监测炉身温度，但仅能反映壁体的温度变化，无法反映内部温度变化，且温度变化仅能反映炉内显热，而各类物料存在冶金性能的差异，其从块状带进入软融带区间时，潜热变化的时间并不一致，使得炉内热量是一个难以测量和表述的模糊系统。同时，各控制量之间还存在着交叉影响，使得量化高炉冶炼的过程更加困难。

本发明希望根据动态平衡方程，将高炉中可量化的控制量进行数据挖掘及处理，从而分析出异常炉况的具体成因。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种高炉异常炉况成因的获取方法的流程图，包括步骤11至步骤13。

步骤11，构建异常炉况的成因参数集。

其中，所述成因参数集包括一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集；所述高阶参数集根据所述一阶参数集而构建；所述交叉参数集由所述一阶参数集和所述高阶参数集中的各参数交叉运算而构建；其中，所述异常炉况为异常铁水温度或异常铁水硅含量。

具体的，高炉冶炼的产出物主要有铁水、炉渣、高炉煤气和氢气等，由于高炉煤气和氢气也参与炉内反应，因此本发明将铁水温度和铁水硅含量作为可量化的炉况进行溯因分析。

具体来讲，一阶参数集中的参数均由常规的高炉冶炼可量化的控制量归一化获得，本发明的发明人在使用这些一阶参数，并利用动态平衡方程，对高炉冶炼过程进行建模分析时，分析结果总是和实测的高炉炉况存在偏差。经深入分析后，本发明的发明人认为，在高炉冶炼过程中，只分离地看待每个一阶参数，而不有机地考虑各参数之间的交叉影响，是导致上述分析结果与实测的高炉炉况存在偏差的重要原因，同时在对高炉冶炼的量化过程中，只考虑一阶参数，而未考虑与一阶参数相关的高阶参数，也是导致分析结果不准确的重要原因。

为此，本步骤使用一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集来构建成因参数集，使得成因参数集包含有一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集中的所有参数，有利于之后对高炉冶炼过程的准确量化。、

这里，本发明还给出了一种较优的构建成因参数集的方案，具体方案为：

所述构建用于获取异常炉况的成因参数集，包括步骤111至步骤115。

步骤111，获取影响所述异常炉况的控制量集。

其中，所述控制量集包括所述异常炉况出现前一段时期内若干个时刻采集的控制量；所述若干个时刻采集的控制量的类型包括焦炭固定碳量、煤粉固定碳量、焦炭批重、喷吹煤量、热风温度、风量、焦炭热强度、焦炭负荷、炉渣碱度和煤气利用率中的一种或多种。

具体来说上述控制量是指高炉冶炼过程中与上述动态平衡方程相关的可量化控制量，例如某一时刻具体的焦炭固定碳量、煤粉固定碳量、焦炭批重、喷吹煤量、热风温度和风量等。这些控制量有些原本就带有温度，能够直接影响高炉中的炉温，有些则会通过物理状态的变化(由固态到液态)释放出热量从而影响炉温，有些则会通过化学能的转化释放出热量从而影响炉温。控制量可以根据实际需要灵活选取，从而构建出控制量集。

由于一次高炉冶炼过程可能会持续数个小时，这个过程中的控制量的形态、化学能和内能等均发生动态的变化，本实施例使用不同时刻采集的不同种类的控制量，以全面准确地量化先前历史时期中高炉冶炼的过程。

步骤112，对所述控制量集进行归一化处理，获得所述一阶参数集。

具体来说，一阶参数集中的参数与控制量集中的控制量一一对应，分属于不同的控制量类型，而由于同一类控制量还细分为不同时刻采集的控制量，本步骤中的一阶参数集中的参数也相应地隶属于不同控制量类型，存在不同时刻的分类。

这里，使用集合的数学表达式，来说明一阶参数集的构成。

其中，X⁽¹⁾为一种可能的一阶参数集，其中的参数隶属于m种控制量类型，属于第1类控制量类型的参数分别是由t₁时刻至t_n1时刻采集获得的，属于第2类控制量类型的参数至少包括t₂时刻采集获得的

属于第m类控制量类型的参数分别是由t₃时刻至t_n2时刻采集获得的。

步骤113，对所述一阶参数集中的各参数进行高阶运算，获得所述高阶参数集。

具体来说，最简单的高阶运算为幂指数运算，例如将一阶参数集中的每个参数分别进行平方运算，就获得了二阶参数集，将一阶参数集中的每个参数分别进行立方运算，就获得了三阶参数集，以此类推。

当然，还可以使用指数运算、高阶多项式运算等方式来获取高阶参数集。

这里以二阶参数集和三阶参数集共同作为高阶参数集，继续使用集合的数学表达式，来说明高阶参数集的构成。

X⁽ⁿ⁾＝X⁽²⁾∪X⁽³⁾

其中，X⁽ⁿ⁾为一种可能的高阶参数集，X⁽²⁾为一种可能的二阶参数集，X⁽³⁾为一种可能的三阶参数集；二阶参数集X⁽²⁾和三阶参数集X⁽³⁾中的参数与上述一阶参数集X⁽¹⁾中的参数一一对应。

步骤114，对所述一阶参数集和所述高阶参数集中的各参数进行交叉运算，构建所述交叉参数集。

具体来说，最简单的交叉运算为乘除运算，从一阶参数集和高阶参数集中任选两个参数相乘，将新获得的交叉运算过的参数放入交叉参数集中，然后遍历一阶参数集和高阶参数集，从而完成二重交叉运算集的构建。当然还可以从一阶参数集和高阶参数集中任选三个参数相乘，将新获得的交叉运算过的参数放入交叉参数集中，然后遍历一阶参数集和高阶参数集，从而完成三重交叉运算集的构建，以此类推，从而构建出交叉参数集。

当然，还可以使用乘除运算以外的其它常规运算，来实现交叉运算，从而构建交叉参数集。

这里以二重交叉运算集和三重交叉运算集共同作为交叉运算集，继续使用集合的数学表达式，来说明交叉运算集的构成。

A＝X⁽¹⁾∪X⁽ⁿ⁾＝{A₁,A₂,…,A_r}

B＝B⁽²⁾∪B⁽³⁾

B⁽²⁾＝{A₁A₂,…,A_r-1A_r}

B⁽³⁾＝{A₁A₂A₃,…,A_r-2A_r-1A_r}

其中，集合A为一阶参数集和高阶参数集的合集，共有r个参数，B为交叉运算集，B⁽²⁾为二重交叉运算集，B⁽³⁾为三重交叉运算集。

步骤115，根据所述一阶参数集、所述高阶参数集和所述交叉参数集，构建成因参数集。

具体来讲，成因参数集包含有一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集中的所有参数，能够准确地量化整个高炉冶炼的过程，从而给出精准的调控指令，以将高炉未来某个时刻的炉况调整至期望炉况。

步骤12，根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取所述成因参数集中各参数的权重系数。

具体来讲，异常炉况的具体成因经过溯源分析，应该是受若干个成因参数集中的参数的较大影响，本步骤可以根据技术人员的经验，对成因参数集中各参数赋予相应的权重系数。

但由于前文所述的高炉冶炼过程的复杂性，这种人为赋值的方法与实际情况还是存在较大偏差，为了提高成因参数集中各参数的权重系数的赋值精度，这里还提供了一种较优的方案，具体为：

所述根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取所述成因参数集中各参数的权重系数，包括步骤121至步骤122。

步骤121，根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取第一线性回归方程；其中，所述第一线性回归方程为：

其中，Y₁为所述异常炉况，X_j为所述成因参数集中的第j个参数，a_j为X_j的权重系数。

具体来说，本发明的发明人经过大量研究分析，发现异常炉况与成因参数集中的参数之间存在线性回归的关系，因此构建了第一线性回归方程，其中，预测炉况和成因参数集中的各参数为已知量，各参数的权重系数为未知量，通过minitab等软件对其进行拟合计算，就可以获得各参数的权重系数。

步骤122，根据所述第一线性回归方程，获取所述成因参数集中各参数的权重系数。

具体来说，通过判断各参数的权重系数的大小，来确定各参数对异常炉况的影响大小。

步骤13，根据所述成因参数集中各参数的权重系数，从所述成因参数集中选出若干个参数作为所述异常炉况的成因。

具体的，可以将成因参数集中权重系数大于设定权重阈值的所有参数均作为异常炉况的具体成因。

这里，本发明还给出了一种较优的获取异常炉况的具体成因的方案，具体方案为：

所述根据所述成因参数集中各参数的权重系数，从所述成因参数集中选出若干个参数作为所述异常炉况的成因，包括步骤131至步骤133。

步骤131，依据所述成因参数集中各参数的权重系数，以由大到小的顺序，对所述成因参数集中各参数进行排序，获得参数序列。

具体来说，依据各参数的权重系数的大小，将各参数按照其权重系数由大到小排序，从而获得预测参数序列。

步骤132，将所述参数序列中前N个参数作为所述若干个参数；其中，N为不小于1的整数。

具体来说，本步骤将预测参数序列中的前N个参数作为了对异常炉况影响较大的参数，方便之后对异常炉况的分析。

具体的，N的取值可以是控制量集中控制量种类数量的二倍。

步骤133，将所述若干个参数，作为所述异常炉况的成因。

具体的，异常炉况的成因中的参数直接影响异常炉况的产生，能够给技术人员更准确的生产调整指示，也方便技术人员建立更加高效的调整策略。

基于与方法同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种高炉异常炉况成因的获取装置，如图2所示为该装置实施例的结构示意图，所述装置包括：

成因参数集构建模块21，用于构建异常炉况的成因参数集；其中，所述成因参数集包括一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集；所述高阶参数集根据所述一阶参数集而构建；所述交叉参数集由所述一阶参数集和所述高阶参数集中的各参数交叉运算而构建；其中，所述异常炉况为异常铁水温度或异常铁水硅含量；

权重系数获取模块22，用于根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取所述成因参数集中各参数的权重系数；

成因获取模块23，用于根据所述成因参数集中各参数的权重系数，从所述成因参数集中选出若干个参数作为所述异常炉况的成因。

在一种可能的实施例中，所述成因参数集构建模块21，包括：

在一种可能的实施例中，所述权重系数获取模块22，包括：

在一种可能的实施例中，所述成因获取模块23，包括：

基于与前述实施例中同样的发明构思，本发明实施例还提供一种高炉异常炉况成因的获取设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前文任一所述方法的步骤。

基于与前述实施例中同样的发明构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文任一所述方法的步骤。

本发明实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明实施例结合高炉冶炼中的物理变化和化学变化，将异常炉况的成因与一阶参数、一阶参数对应的高阶参数以及各交叉参数之间建立关联，构建出成因参数集，能够利用该成因参数集更加准确地对异常炉况进行分析，从而准确地获取异常炉况的具体成因。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(模块、系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims

1.一种高炉异常炉况成因的获取方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的高炉异常炉况成因的获取方法，其特征在于，所述构建异常炉况的成因参数集，包括：

对所述控制量集进行归一化处理，获得所述一阶参数集；

3.根据权利要求1所述的高炉异常炉况成因的获取方法，其特征在于，所述根据所述成因参数集和所述异常炉况，获取所述成因参数集中各参数的权重系数，包括：

4.根据权利要求3所述的高炉异常炉况成因的获取方法，其特征在于，所述根据所述成因参数集中各参数的权重系数，从所述成因参数集中选出若干个参数作为所述异常炉况的成因，包括：

将所述若干个参数，作为所述异常炉况的成因。

5.一种高炉异常炉况成因的获取装置，其特征在于，所述装置包括：

6.根据权利要求5所述的高炉异常炉况成因的获取装置，其特征在于，所述成因参数集构建模块，包括：

7.根据权利要求5所述的高炉异常炉况成因的获取装置，其特征在于，所述权重系数获取模块，包括：

8.根据权利要求7所述的高炉异常炉况成因的获取方法，其特征在于，所述成因获取模块，包括：

9.一种高炉异常炉况成因的获取设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现权利要求1至4任一所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时以实现权利要求1至4任一所述的方法的步骤。