Title

ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DAS CARACTERÍSTICAS GRANULOMÉTRICAS NA PERMEABILIDADE DO LEITO DE PELOTAS ATRAVÉS DO MÉTODO DAS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF THE GRANULOMETRIC CARACTERISTICS OF PELLETS ON BED PERMEABILITY THROUGH THE METHOD OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Authorship

Chagas, Marcelo; Machador, Marcelo Lucas Pereira; Souza, João Batista Conti de; Jesus, Eduardo Frigini de

Chagas, Marcelo

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Machador, Marcelo Lucas Pereira

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Souza, João Batista Conti de

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Jesus, Eduardo Frigini de

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DOI

10.5151/4444-4444-26349

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Abstract

A fase de secagem de pelotas de minério de ferro no processo de pelotização, é uma etapa decisiva na qualidade do produto final, bem como o conhecimento de suas características é de fundamental importância na otimização de processos. Este estudo avaliou as sensibilidades de variáveis que intervêm na fase de secagem de pelotas verdes usando o método artificial redes neurais. O modelo mostrou que principalmente desvios de diâmetro e altura de leito de pelotas afetam a permeabilidade do leito. O modelo computacional foi capaz de prever a contra pressão da câmara de secagem por meios de características geométricas das pelotas, permitindo, assim, melhorar a geração de pelotas verdes, a fim de diminuir o consumo de combustível e energia, além de buscar melhoria da qualidade final e uma melhor produtividade.

The drying stage of iron ore pellets in the iron ore pelletizing plants is a decisive stage in the quality of the final product as well as the knowledge of its characteristics has a fundamental importance in the process optimization. This study evaluated the variables sensitivity involved in the drying stage of green pellets using the artificial neural networks method. The model stated that diameter deviations and pellet bed height mostly affects bed permeability. The computational model was able to predict the drying chamber backpressure by means of pellets geometrical features, thus allowing improving green pellets generation, in order to ensure fuel and energy consumption reduction, final quality improvement and better productivity.

Keywords

Pelotização, Minério de ferro, Redes neurais

Pelletizing, Iron ore, Neural network