Modelo híbrido associando cálculos termodinâmicos e redes neurais artificiais para a predição da temperatura do aço desde o fim de sopro até a metalurgia secundária.
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Data
2018
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Resumo
O modelo proposto é uma associação de cálculos termodinâmicos para dissolução de ligas,
adição de formadores de escória e reação de desoxidação no aço líquido com dois modelos de
redes neurais artificiais (RNA) treinados com dados industriais para prever a variação da
temperatura do aço líquido do final do sopro no BOF até a primeira medição de temperatura
na metalurgia secundária. Para calcular a energia associada à desoxidação, foi realizado um
experimento para estabelecer os parâmetros para a partição de oxigênio entre os desoxidantes,
sendo o momento de adição de alumínio durante a etapa de vazamento o principal parâmetro.
O controle da temperatura na fase de vazamento apresentou um desvio padrão para o erro de
predição de 5,46 oC, para a etapa de transporte da estação de borbulhamento de argônio
(EBA) para a metalurgia secundária de 2,79 oC e a associação de todos os cálculos apresentou
um desvio padrão do erro de predição de 7,49 oC. A validação operacional apresentou uma
precisão superior em relação ao método atual de controle de temperatura, resultando na
redução do consumo de alumínio para aquecimento na metalurgia secundária, com economia
potencial de US $ 4,07 milhões por ano para uma planta siderúrgica com capacidade de
produção de 5 milhões de toneladas de aço anualmente. O modelo de rede neural artificial
confirmou sua capacidade de modelar um processo multivariado complexo e a separação do
cálculo termodinâmico proporciona uma melhor adaptabilidade a diferentes classes de aços
com diferentes estratégias de produção.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Materiais. Departamento de Engenharia Metalúrgica, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Redes neurais artificiais, Controle de temperatura do aço, Cálculos termodinâmicos
Citação
VIANA JÚNIOR, Marcos Antônio. Modelo híbrido associando cálculos termodinâmicos e redes neurais artificiais para a predição da temperatura do aço desde o fim de sopro até a metalurgia secundária. 2018. 75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Materiais) – Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.