Por: ALOISIO SIMOES RIBEIRO (RHI Magnesita), Eduardo Roberto Menezes (), Mateus dos Santos Souza (), Lucas Gabriel Seibert (), Victor Luiz Cruz Morais (), Anderson Carvalho Nogueira (), Alex Martins da Silva (), Rodrigo Dalla Vecchia (), Bruno Moreira Nabinger ()
Resumo:
Há um interesse significativo em modelar com precisão as variáveis operacionais do processo de fabricação do ferro-gusa relacionado a previsão do desgaste refratário nos canais principais do alto-forno. Compreender as variáveis de desgaste refratário nos canais principais do alto-forno proporciona um processo mais seguro, competitivo, sustentável, de alta performance e de mais qualidade para o processamento do minério de ferro no alto-forno. Além disso, a tarefa é desafiadora devido às complexas interações entre variáveis do processo, que não são totalmente compreendidas. As decisões na indústria baseiam-se frequentemente na experiência ou em métodos indiretos. Este estudo tem como objetivo apresentar um modelo robusto que possa orientar efetivamente os engenheiros de processo, prevendo a influência das variáveis de fabricação do ferro-gusa no desgaste refratário dos canais principais do alto-forno. Com base em um algoritmo que combina técnicas de aprendizagem não supervisionada para agrupamento e um meta-regressor, foi possível obter um modelo de alta precisão para prever o desgaste refratário no canal principal do alto-forno, resultando em informações valiosas para o processo produtivo e de tomada de decisão.