本技术涉及高炉监测，更具体的说，是涉及一种高炉故障处理方法、装置及设备。
背景技术：
1、高炉冶炼是在高炉中把铁矿石还原成液态生铁的一种冶金方法。在高炉冶炼过程中，高炉风口是可以直接观察到炉内局部冶炼状况的地方。风口窥视孔显示的图像能有效反映高炉的热制度、送风制度、燃料喷吹以及炉料与煤气流运动的情况。因此，对高炉风口的监视是高炉冶炼中一项非常重要的工作。
2、高炉炉缸热源主要来自风口燃烧带，燃烧带的温度对整个高炉的传热、传质、还原、脱硫以及生铁成份，均起重大影响。一般高炉风口小套凸出到炉内，风口前端理论燃烧温度超过2000℃，工作环境极其恶劣，因此风口小套易破损。若风口小套漏水，将导致燃料比升高、炉凉、损坏炉缸耐火材料，甚至会导致风口爆炸等重大事故。兰炭是一种性价比高的炭材料，相较于价格较高的烟煤，配加兰炭能够有效降低高炉燃料成本。当前，高炉喷吹不断增加兰炭替代无烟煤和烟煤比例，但由于兰炭的硬度较高，致使高炉风口小套和煤枪磨损大，风口小套内侧磨损漏水较频繁且不易被发现，造成休风率大幅升高，增加了高炉生产的成本。此外，风口处的煤枪吹管易发生断煤或烧穿事故，如果不及时发现处理将会影响高炉的稳定生产，甚至造成重大安全事故。综上可知，在高炉工作过程高炉风口可能存在多种故障类型，例如，漏水、断煤、吹管损坏、落大块、挂渣、休风、送风等。如果高炉风口存在故障并且没有被及时发现处理，将会影响高炉的稳定生产，甚至造成重大安全事故。
3、当前高炉风口状态的判定通常采用人工窥视观察的方法，该方法存在巡查周期长、不能连续监视、发现故障不及时，进而导致故障处理不及时等问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本技术以便提供一种高炉故障处理方法、装置及设备，以至少解决前述现有技术所存在的部分或全部问题。具体方案如下：
2、第一方面，提供了一种高炉故障处理方法，包括：
3、获取高炉风口图像；
4、识别所述高炉风口图像中的风口区域，以及识别所述高炉风口图像中是否存在喷煤暗区，以及是否存在煤枪吹管暗区，其中，所述风口区域包括风口边缘及风口内部区域；
5、对于识别到的所述风口区域，检测所述风口边缘的光滑程度，以及所述风口内部区域的色泽明暗程度；
6、参考所述高炉风口图像的风口边缘光滑程度、风口内部区域的色泽明暗程度、图像中是否存在喷煤暗区的结果及是否存在煤枪吹管暗区的结果，确定所述高炉的风口状态，所述风口状态包括：风口正常、风口漏水、风口断煤、吹管损坏、风口落大块、风口挂渣、风口休风及风口送风；
7、在所述高炉的风口状态不属于所述风口正常状态时，截取与所述高炉的风口状态相对应的拍摄视频，并按照时间日期整理所述高炉风口的实时状态统计报表，将截取的视频及所述实时状态统计报表通过系统可视化界面显示；
8、在所述高炉的风口状态属于所述风口漏水、所述风口断煤、所述吹管损坏、所述风口落大块或所述风口挂渣时，进一步通过语音报警模块将预警和/或报警信息进行实时播报；
9、在所述高炉的风口状态属于所述风口漏水或所述吹管损坏时，进一步截取与所述高炉的风口状态相对应的高炉风口图像，将截取的高炉风口图像通过系统可视化界面显示。
10、第二方面，提供了另一种高炉故障处理方法，包括：
11、获取高炉风口图像；
12、识别所述高炉风口图像中是否存在煤枪吹管暗区，且该煤枪吹管暗区出现异常明亮，若是，确定高炉的风口状态属于吹管损坏，若否，识别所述高炉风口图像中的风口区域，所述风口区域包括风口边缘及风口内部区域；
13、检测所述风口边缘的光滑程度，以及所述风口内部区域的色泽明暗程度；
14、若确定风口边缘不光滑，则确定风口状态属于风口漏水或风口挂渣，进一步通过风口内部区域的色泽明暗程度来区分具体风口状态；
15、若满足条件：不光滑的风口边缘所对应的风口内部区域存在灰度暗区维持设定时长，则确定风口状态具体属于风口挂渣，若不满足所述条件，则确定风口状态具体属于风口漏水；
16、若确定风口边缘光滑，则进一步检测风口图像中是否存在喷煤暗区，并根据风口内部区域的色泽明暗程度及图像中是否存在喷煤暗区的结果，确定高炉的具体风口状态；
17、在所述高炉的风口状态不属于所述风口正常状态时，截取与所述高炉的风口状态相对应的拍摄视频，并按照时间日期整理所述高炉风口的实时状态统计报表，将截取的视频及所述实时状态统计报表通过系统可视化界面显示；
18、在所述高炉的风口状态属于所述风口漏水、所述风口断煤、所述吹管损坏、所述风口落大块或所述风口挂渣时，进一步通过语音报警模块将预警和/或报警信息进行实时播报；
19、在所述高炉的风口状态属于所述风口漏水或所述吹管损坏时，进一步截取与所述高炉的风口状态相对应的高炉风口图像，将截取的高炉风口图像通过系统可视化界面显示。
20、第三方面，提供了一种高炉故障处理装置，包括：
21、图像获取单元，用于获取高炉风口图像；
22、图像识别单元，用于识别所述高炉风口图像中的风口区域，以及识别所述高炉风口图像中是否存在喷煤暗区，以及是否存在煤枪吹管暗区，其中，所述风口区域包括风口边缘及风口内部区域；
23、风口检测单元，用于对于识别到的所述风口区域，检测所述风口边缘的光滑程度，以及所述风口内部区域的色泽明暗程度；
24、风口状态确定单元，用于参考所述高炉风口图像的风口边缘光滑程度、风口内部区域的色泽明暗程度、图像中是否存在喷煤暗区的结果及是否存在煤枪吹管暗区的结果，确定所述高炉的风口状态，所述风口状态包括：风口正常、风口漏水、风口断煤、吹管损坏、风口落大块、风口挂渣、风口休风及风口送风；
25、第一故障处理单元，用于在所述高炉的风口状态不属于所述风口正常状态时，截取与所述高炉的风口状态相对应的拍摄视频，并按照时间日期整理所述高炉风口的实时状态统计报表，将截取的视频及所述实时状态统计报表通过系统可视化界面显示；
26、第二故障处理单元，用于在所述高炉的风口状态属于所述风口漏水、所述风口断煤、所述吹管损坏、所述风口落大块或所述风口挂渣时，进一步通过语音报警模块将预警和/或报警信息进行实时播报；
27、第三故障处理单元，用于在所述高炉的风口状态属于所述风口漏水或所述吹管损坏时，进一步截取与所述高炉的风口状态相对应的高炉风口图像，将截取的高炉风口图像通过系统可视化界面显示。
28、第四方面，提供了另一种高炉故障处理装置，包括：
29、图像获取单元，用于获取高炉风口图像；
30、煤枪吹管暗区识别单元，用于识别所述高炉风口图像中是否存在煤枪吹管暗区，且该煤枪吹管暗区出现异常明亮，若是，确定高炉的风口状态属于吹管损坏，若否，执行风口区域识别单元；
31、风口区域识别单元，用于识别所述高炉风口图像中的风口区域，所述风口区域包括风口边缘及风口内部区域；
32、风口区域检测单元，用于检测所述风口边缘的光滑程度，以及所述风口内部区域的色泽明暗程度；
33、风口边缘光滑处理单元，用于若确定风口边缘不光滑，则确定风口状态属于风口漏水或风口挂渣，进一步通过风口内部区域的色泽明暗程度来区分具体风口状态；若满足条件：不光滑的风口边缘所对应的风口内部区域存在灰度暗区维持设定时长，则确定风口状态具体属于风口挂渣，若不满足所述条件，则确定风口状态具体属于风口漏水；
34、风口边缘不光滑处理单元，用于若确定风口边缘光滑，则进一步检测风口图像中是否存在喷煤暗区，并根据风口内部区域的色泽明暗程度及图像中是否存在喷煤暗区的结果，确定高炉的具体风口状态；
35、第一故障处理单元，用于在所述高炉的风口状态不属于所述风口正常状态时，截取与所述高炉的风口状态相对应的拍摄视频，并按照时间日期整理所述高炉风口的实时状态统计报表，将截取的视频及所述实时状态统计报表通过系统可视化界面显示；
36、第二故障处理单元，用于在所述高炉的风口状态属于所述风口漏水、所述风口断煤、所述吹管损坏、所述风口落大块或所述风口挂渣时，进一步通过语音报警模块将预警和/或报警信息进行实时播报；
37、第三故障处理单元，用于在所述高炉的风口状态属于所述风口漏水或所述吹管损坏时，进一步截取与所述高炉的风口状态相对应的高炉风口图像，将截取的高炉风口图像通过系统可视化界面显示。
38、第五方面，提供了一种高炉故障处理设备，包括：存储器和处理器；
39、所述存储器，用于存储程序；
40、所述处理器，用于执行所述程序，实现如前第一方面或第二方面所述的高炉故障处理方法的各个步骤。
41、第六方面，提供了一种可读存储介质，该可读存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于实现如前第一方面或第二方面的高炉故障处理方法的各个步骤。
42、第七方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如前第一方面或第二方面的高炉故障处理方法的各个步骤。
43、借由上述技术方案，本技术考虑了高炉风口所有可能的状态，如风口正常、风口漏水、风口断煤、吹管损坏、风口落大块、风口挂渣、风口休风及风口送风等，通过分析各风口状态的特点，可以对高炉风口进行图像拍摄，进而对高炉风口图像进行识别，以确定高炉风口图像对应的高炉风口状态。具体识别过程，综合考虑如下三个维度特征：1、图像中风口区域的风口边缘的光滑程度、风口内部区域的色泽明暗程度；2、图像中是否存在喷煤暗区；3、图像中是否存在煤枪吹管暗区，根据上述三个维度特征来确定高炉的风口状态。可以理解的是，高炉风口处于不同状态时，其在上述三个维度上的图像特征的组合是不同的，本技术通过图像识别技术可以确定上述三个维度的特征，进而结合三个维度的特征来确定当前的高炉风口状态，在实现风口状态自动识别的基础上，可以有效提高识别准确度。避免人工巡视的方式所存在的巡查周期长、不能连续监视、发现故障不及时等问题。
44、进一步地，本技术还提供了在高炉风口处于不同故障状态时，对应的故障处理方案。若风口状态不属于风口正常状态，则表示当前高炉风口出现故障，因此可以截取故障视频并整理输出报表，通过报表能够清晰记录历史故障信息，结合故障视频可以为后续问题分析和改进措施制定提供依据。
45、当确定高炉风口状态属于风口漏水、风口断煤、吹管损坏、风口落大块或风口挂渣时，还可以进一步语音报警，对于这几种相对紧急的故障状态，通过语音报警可以迅速提醒操作人员，确保及时响应并处理故障。
46、当确定高炉风口状态属于风口漏水或吹管损坏时，在上述处理方案的基础上还可以进一步截取与高炉的风口状态相对应的高炉风口图像。可以理解的是，对于风口漏水和吹管损坏，通过截取故障图像，可以通过图像快速了解、定位故障位置及故障程度，如通过图像定位漏水位置、吹管损坏位置，并能够了解漏水严重程度及吹管损坏程度，为后续故障分析提供直观证据。
1.一种高炉故障处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，参考所述高炉风口图像的风口边缘光滑程度、风口内部区域的色泽明暗程度、图像中是否存在喷煤暗区的结果及是否存在煤枪吹管暗区的结果，确定所述高炉的风口状态的过程，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述高炉风口图像中的风口区域，以及识别所述高炉风口图像中是否存在喷煤暗区，以及是否存在煤枪吹管暗区的过程，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一人工智能模型采用多模态大模型，则调用第一人工智能模型处理所述高炉风口图像的过程，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于识别到的所述风口区域，检测所述风口边缘的光滑程度，以及所述风口内部区域的色泽明暗程度的过程，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二人工智能模型采用多模态大模型，则调用第二人工智能模型处理所述高炉风口图像中的所述风口区域对应的子图像的过程，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，在识别所述高炉风口图像中的风口区域之前，还包括：
9.一种高炉故障处理装置，其特征在于，包括：
10.一种高炉故障处理设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
