Por: matheus batista dos anjos (samarco), Anderson Christo Cunha (samarco), Fábio Ricardo Oliveira Bento (ifes), Marcos Ruy Soares Gaudio (edp), Maykcilane Fernandes Miguel (samarco), rafael damasceno xavier de brito (rafaeldamascenobrito@gmail.com)
Resumo:
A produção de pelotas de minério de ferro é essencial para a indústria siderúrgica, pois o desempenho dessas pelotas nos reatores e fornos dos clientes influencia diretamente a qualidade do produto final. No entanto, o processo de produção enfrenta desafios devido às variações na qualidade do minério, nos insumos e em outros fatores de interferência, resultando em inconsistências nas pelotas. Este trabalho tem como objetivo analisar o uso de redes neurais no controle de uma usina de pelotização. Esse controle é crucial devido às variações em diversas variáveis do processo, como a temperatura média do forno, as características físicas e químicas do minério e a dosagem dos insumos. Mesmo com medidas de controle rigorosas, como testes regulares das variáveis, erros ainda podem ocorrer devido a essa variabilidade. Portanto, é essencial desenvolver uma ferramenta capaz de analisar o processo e fornecer retornos e precisos sobre a qualidade para evitar falhas. Este estudo destaca o potencial das redes neurais artificiais (RNAs) na avaliação da qualidade de processos produtivos contínuos, apontando para uma possível melhoria na qualidade das pelotas de minério de ferro e, consequentemente, benefícios significativos para a indústria siderúrgica.