高炉炉尘量与诸多高炉参数的关系是一个复杂的、模糊的系统, 符合本征性灰系统条件。故以高炉炉尘量为因子因变量, 铁分、焦比、风量、风温、富氧、顶压、利用系数为因子自变量, 建立GM(1,N)模型对高炉生产进行分析, 来预测高炉生产时每炉产生的炉尘量。

(1)在高炉正常生产、炉况顺行的条件下, 灰色预测GM(1,N)模型加上残差修正GM(1,1)模型可以取得较为满意的炉尘量预测值。

(2)对高炉出现的部分异常现象不能准确预测, 由于所做的工作是对正常炉况时的预测, 故在数据处理时需对炉况灾变数据抛弃处理, 以便减少灾变对下次预测结果的影响。

(3)预测值与实际值的相对误差小于3%的命中率达到83.6%, 相对误差小于5%的命中率近100%。在炉况顺行情况下, 曲线能较好地预测下一炉炉尘量的变化趋势, 可为实际生产提供一定的技术支持, 从而在满足铁水成分要求的情况下, 通过具体操作达到炉尘减量化的目的 。

高炉炉尘是高炉炼铁时随高炉煤气流溢出的粉尘, 是高炉冶炼中所产生的固体废物的一部分, 高炉炉尘量的多少在没有一个系统的统计, 产生的大量炉尘, 含铁量高的运到烧结厂, 与其他原料按一定比例混合后进行烧结, 含铁量低的或是堆放或是送到废物处理厂进行填埋等, 其量的多少均是以卡车运次和车皮多少来估算的, 没有一个确切的数据来反映实际产生量, 这给固体废物的管理增加了难度。如果对高炉产生的这种固体废物失去了量的管理与控制, 对环境的污染会比较严重, 其中的许多化学物质将危及人类健康, 存在着很大的隐患。而在高炉生产过程中, 难以确切地建立铁分、焦比、风量、风温、富氧、顶压、利用系数等因素与高炉产生炉尘量之间的关系, 针对这个问题, 可采用灰色系统的方法来加以解决。在冶炼工艺中, 高炉生产的整个过程是一个极其复杂的连续过程, 从入料到出铁的整个生产过程有许多难以获得的信息 。

不同高炉的炉尘量相差甚大。炉尘量与原、燃料的强度、粉末量、高炉的冶炼强度，炉顶压力和操作等因素有关。高炉行程正常时灰铁比波动不大，如有增长，则表明高炉操作失常 。

炉尘量是指高炉炼铁生产中，随同煤气带出的炉尘(灰)与产铁量的质量比值，简称灰铁比，一般以质量单位kg表示，如灰铁比30kg，即冶炼1t生铁的炉尘量为30kg 。

量钢的作用在于通过将公式中的各个参数的量钢代入公式中，用以检查公式左边和公式右边的量钢是否相同或一致。如果不相同或不一致，就说明公式中，可能有某个参数的量钢不正确或有错误；或者在同一个公式中，对于同一个参数而言，如果量钢不统一，将导致计算出来的数据不正确。

在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的只有大小，没有方向的量叫做数量（物理学中称标量）。

向量的记法：印刷体记作粗体的字母（如a、b、u、v），书写时在字母顶上加一小箭头“→”。 如果给定向量的起点（A）和终点（B），可将向量记作AB（并于顶上加→）。在空间直角坐标系中，也能把向量以数对形式表示，例如Oxy平面中(2,3)是一向量。

在物理学和工程学中，几何向量更常被称为矢量。许多物理量都是矢量，比如一个物体的位移，球撞向墙而对其施加的力等等。与之相对的是标量，即只有大小而没有方向的量。一些与向量有关的定义亦与物理概念有密切的联系，例如向量势对应于物理中的势能。

几何向量的概念在线性代数中经由抽象化，得到更一般的向量概念。此处向量定义为向量空间的元素，要注意这些抽象意义上的向量不一定以数对表示，大小和方向的概念亦不一定适用。因此，平日阅读时需按照语境来区分文中所说的"向量"是哪一种概念。不过，依然可以找出一个向量空间的基来设置坐标系，也可以透过选取恰当的定义，在向量空间上介定范数和内积，这允许我们把抽象意义上的向量类比为具体的几何向量。