本发明专利技术提供一种高炉状态预警方法、装置、设备及存储介质，通过获取历史高炉参数、历史高炉状态，以及目标高炉的当前高炉参数，基于历史高炉状态对历史高炉参数进行标记，并基于标记后的历史高炉参数训练炉况评估模型，炉况评估模型用于根据输入的待评估高炉参数确定待评估高炉状态；将当前高炉参数输入炉况评估模型，得到目标高炉的当前高炉状态，若当前高炉状态为异常，则发出炉况异常预警；通过采集大量的历史高炉参数和历史高炉状态，构建历史高炉参数和历史高炉状态之间的关联关系，从而实现基于当前高炉参数对当前高炉状态的评估，并基于得到的评估结论对高炉异常状态发出预警，有效提升了高炉状态评估的自动化程度和准确度。确度。确度。
【技术实现步骤摘要】
一种高炉状态预警方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及高炉
，具体涉及一种高炉状态预警方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]高炉是钢铁生产中非常重要的一个环节，也是一个极为复杂的工业生产过程，涉及多种形态的物理、化学反应，存在着复杂的能量转化和传递，由于高炉内部密闭、高温高压的恶劣条件，高炉内部很多参数的检测具有时滞性，且部分参数的监测极为困难，很难找到表征高炉顺行情况的综合过程参数。又因为高炉的运行状态直接影响产品质量，故当前通常采用人工检验的方式判断高炉的运行状态。
[0003]有经验的操作工依靠高炉发生的异常来判断炉况顺行问题，因此炉况顺行状态的判断结论高度依赖于操作工的主观经验，无法得到一个可量化的准确的评估结论。
技术实现思路
[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种高炉状态预警方法、装置、设备及存储介质，以解决上述炉况顺行状态的判断结论高度依赖于操作工的主观经验，无法得到一个准确的可量化的评估结果的技术问题。
[0005]本专利技术提供的一种高炉状态预警方法，包括：获取历史高炉参数、历史高炉状态，以及目标高炉的当前高炉参数，所述历史高炉状态包括正常和异常；基于所述历史高炉状态对所述历史高炉参数进行标记，并基于标记后的历史高炉参数训练炉况评估模型，所述炉况评估模型用于根据输入的待评估高炉参数确定待评估高炉状态；将所述当前高炉参数输入所述炉况评估模型，得到所述目标高炉的当前高炉状态；若所述当前高炉状态为异常，则发出炉况异常预警。
[0006]于本专利技术的一个实施例中，基于所述历史高炉状态对所述历史高炉参数进行标记，包括：基于高炉生产时间顺序采集高炉参数和标记高炉状态，得到历史高炉参数和历史高炉状态；构建历史高炉参数和生产时间之间的第一关联关系，并构建历史高炉状态和生产时间之间的第二关联关系；基于所述第一关联关系和所述第二关联关系，构建所述历史高炉参数和所述历史状态的关联关系，以对所述历史高炉参数进行标记。
[0007]于本专利技术的一个实施例中，获取历史高炉参数，包括：获取初始高炉参数，所述初始高炉参数包括多个参数类别，且所述初始高炉参数包括至少两个不同的参数采集频率；将采集频率高于小时级的参数确定为高频组，将采集频率低于小时级的参数确定为低频组；计算高频组参数的小时平均数和低频组参数的线性插值，以将所述初始高炉参数的数据粒度统一为小时级；将数据粒度为小时级的高炉参数确定为历史高炉参数。
[0008]于本专利技术的一个实施例中，获取目标高炉的当前高炉参数，包括：将采集得到的当前高炉参数输入消息队列，所述当前高炉参数包括送风参数、煤气流监控参数、铁水炉渣参数以及炉体监控参数。
[0009]于本专利技术的一个实施例中，将所述当前高炉参数输入所述炉况评估模型，得到所述目标高炉的当前高炉状态之前，还包括：基于所述预设数据库中的参数关联关系和异常关联关系，生成历史高炉参数和历史炉况之间的炉况关联关系；将多个历史高炉参数输入至所述炉况评估模型，得到预测炉况；基于所述炉况关联关系从所述预设数据库中得到多个所述历史高炉参数的实际炉况；将所述预测炉况和所述实际炉况做对比，计算所述炉况评估模型的预测结论的预测准确率和预测召回率；当所述预测准确率高于预设准确率，且所述预测召回率高于预设召回率，判定所述炉况评估模型已完成训练。
[0010]于本专利技术的一个实施例中，获取历史高炉参数和当前高炉参数之后，还包括：基于所述历史高炉参数的采集时间和所述当前高炉参数的采集时间，绘制每个类别的高炉参数的参数时序图，以展示同一类别高炉参数在不同时间的变化状态，所述历史高炉参数的参数类别与所述当前高炉参数的参数类别相同；基于所述历史高炉参数的采集时间、所述当前高炉参数的采集时间，以及所述参数类别，绘制参数蛛网图，以展示不同类别高炉参数在不同时间的变化状态。
[0011]于本专利技术的一个实施例中，得到所述目标高炉的当前高炉状态之后，还包括：当所述目标高炉状态为正常状态，不发出预警并持续采集所述目标高炉的当前高炉参数。
[0012]本专利技术提供一种高炉状态预警装置，包括：数据获取模块，用于获取历史高炉参数、历史高炉状态，以及目标高炉的当前高炉参数，所述历史高炉状态包括正常和异常；模型训练模块，用于基于所述历史高炉状态对所述历史高炉参数进行标记，并基于标记后的历史高炉参数训练炉况评估模型，所述炉况评估模型用于根据输入的待评估高炉参数确定待评估高炉状态；状态确定模块，用于将所述当前高炉参数输入所述炉况评估模型，得到所述目标高炉的当前高炉状态；报警模块，用于若所述当前高炉状态为异常，则发出炉况异常预警。
[0013]本专利技术提供一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上任一项所述的高炉状态预警方法。
[0014]本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上任一项所述的高炉状态预警方法。
[0015]本专利技术的有益效果：本专利技术提供的一种高炉状态预警方法、装置、设备及存储介质，通过获取历史高炉参数、历史高炉状态，以及当前高炉参数；对历史高炉参数进行标记，并基于标记后的历史高炉参数和历史高炉状态训练炉况评估模型，基于当前高炉参数和炉况评估模型，得到目标高炉的目标高炉状态，基于目标高炉状态发出炉况异常预警，通过采集大量的历史高炉参数和历史高炉状态，并构建历史高炉参数和历史高炉状态之间的关联关系，从而实现基于当前高炉参数对当前高炉状态进行可量化的状态评估，以得到准确的炉况状态，并基于得到的炉况状态进行报警，有效提升了高炉状态评估的自动化程度和准确度。
[0016]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0017]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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。在附图中：
[0018]图1是本申请的一示例性实施例示出的高炉状态预警方法的实施环境示意图；
[0019]图2是本申请的一示例性实施例示出的高炉状态预警方法的流程图；
[0020]图3是本申请的一示例性实施例示出的训练炉况评估模型流程图；
[0021]图4是本申请的一示例性实施例示出的高炉状态预警装置的框图；
[0022]图5是本申请的一示例性实施例示出的高炉状态预警装置示意图；
[0023]图6示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0024]以下将参照附图和优选实施例来说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高炉状态预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史高炉参数、历史高炉状态，以及目标高炉的当前高炉参数，所述历史高炉状态包括正常和异常；基于所述历史高炉状态对所述历史高炉参数进行标记，并基于标记后的历史高炉参数训练炉况评估模型，所述炉况评估模型用于根据输入的待评估高炉参数确定待评估高炉状态；将所述当前高炉参数输入所述炉况评估模型，得到所述目标高炉的当前高炉状态；若所述当前高炉状态为异常，则发出炉况异常预警。2.根据权利要求1所述的高炉状态预警方法，其特征在于，基于所述历史高炉状态对所述历史高炉参数进行标记，包括：基于高炉生产时间顺序采集高炉参数和标记高炉状态，得到历史高炉参数和历史高炉状态；构建历史高炉参数和生产时间之间的第一关联关系，并构建历史高炉状态和生产时间之间的第二关联关系；基于所述第一关联关系和所述第二关联关系，构建所述历史高炉参数和所述历史状态的关联关系，以对所述历史高炉参数进行标记。3.根据权利要求1所述的高炉状态预警方法，其特征在于，获取历史高炉参数，包括：获取初始高炉参数，所述初始高炉参数包括多个参数类别，且所述初始高炉参数包括至少两个不同的参数采集频率；将采集频率高于小时级的参数确定为高频组，将采集频率低于小时级的参数确定为低频组；计算高频组参数的小时平均数和低频组参数的线性插值，以将所述初始高炉参数的数据粒度统一为小时级；将数据粒度为小时级的高炉参数确定为历史高炉参数。4.根据权利要求1所述的高炉状态预警方法，其特征在于，获取目标高炉的当前高炉参数，包括：将采集得到的当前高炉参数输入消息队列，所述当前高炉参数包括送风参数、煤气流监控参数、铁水炉渣参数以及炉体监控参数。5.根据权利要求1所述的高炉状态预警方法，其特征在于，将所述当前高炉参数输入所述炉况评估模型，得到所述目标高炉的当前高炉状态之前，还包括：将多个历史高炉参数输入至所述炉况评估模型，得到预测炉况；基于所述炉况关联关系从所述预设数据库中得到多个所述历史高炉参数的实际炉况；将所述预测炉况和所述实...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝捷，雷磊，汤槟，谢皓，孙小东，彭燕华，徐灿，
申请(专利权)人：中冶赛迪信息技术重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：
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