Por: LORENZO ENGEL FORNASARI (TERNIUM BRASIL LTDA.), Diestéfano souza Oliveira (TERNIUM BRASIL LTDA.), Leonardo Lobo Cerqueira Raposo (TERNIUM BRASIL LTDA.), Bruno pinheiro da silva (TERNIUM BRASIL LTDA.)
Resumo:
Em um cenário de escassez de carvões minerais e alta nos preços da principal
matéria-prima para a fabricação de coque, é fundamental utilizar todas as ferramentas
possíveis para mitigar esses problemas. O desafio enfrentado pelos profissionais que
lidam com misturas de carvões é cada vez maior, uma vez que não se pode abrir mão
da qualidade, mas é necessário reduzir ao máximo os custos relacionados aos
carvões. Nesse contexto, estabelecer um modelo de previsão do CRI e CSR do coque
com base nos dados dos carvões individuais mostra-se um caminho com grande
potencial econômico, além de ser uma ferramenta importante na rota de
descarbonização, permitindo o uso de taxas menores de coque com segurança. Com
dados operacionais de 4 anos, foi realizado um tratamento sequencial desses dados
e, em seguida, foram utilizadas abordagens de regressão linear simples e florestas
aleatórias para prever os índices de qualidade mencionados do coque. Os resultados
de previsão para ambos os modelos foram satisfatórios, levando em consideração a
natureza dos dados e a variabilidade dos ensaios, indicando um caminho promissor
para a modelagem desses parâmetros. Os modelos gerados pelas florestas aleatórias
foram analisados usando valores SHAP para garantir confiabilidade e
interpretabilidade.