Title

APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREDIÇÃO DE GANHO DE SUPERFÍCIE ESPECÍFICA EM PRENSA DE ROLOS

NEURAL NETWORK APLICATION TO PREDICT SPECIFIC SURFACE GAIN ON GRINDING ROLLS

Authorship

Subtil, Renato Drescher; Pinto, Guilherme Augusto de Morais; Carvalho, Cássio Santos de; Machador, Marcelo Lucas Pereira

Subtil, Renato Drescher

I am this author

Pinto, Guilherme Augusto de Morais

I am this author

Carvalho, Cássio Santos de

I am this author

Machador, Marcelo Lucas Pereira

I am this author

DOI

10.5151/2594-357X-27704

Downloads

Abstract

A tecnologia de cominuição de minérios através de Prensas de Rolos de Alta Pressão vem se destacando nos diversos segmentos da mineração, o que faz com que as usinas de pelotização de minério venham introduzindo Prensas de Rolos em seu processo produtivo. Apesar dos benefícios dessa mudança, observa-se pouco conhecimento da influência das variáveis intervenientes ao processo de prensagem e sua relação com o Ganho de Superfície Específica. Essa compreensão é fundamental para a maximização do desempenho de prensagem. Esse artigo utiliza Redes Neurais Artificiais (RNA) para predição dos resultados no Ganho de Superfície Específica e quantifica a relevância de cada variável no processo de prensagem. Os valores preditos gerados pela RNA obtiveram ótima aproximação com os dados reais, o que indica que utilização de RNA possibilita a intervenção proativa no processo produtivo podendo resultar em uma melhoria de desempenho da prensa.

Ore comminution technology using grinding rolls has been High Pressure Grinding Rolls in various sectors of mining, what causes the ore pelletizing plants introduce grinding rolls in their production process. Despite the benefits of this change, there is little knowledge of the intervening variables influence to the pressing process and its relation to Specific Surface Gain. This understanding is critical to maximizing press performance. This research used Artificial Neural Networks (ANN) to predict Specific Surface Gain and quantified the relevance of each variable in pressing process. Predicted values generated by ANN obtained good approximation to the actual data, indicating that use ANN allows proactive intervention in production process may result in a performance improvement of the press.

Keywords

Minério de ferro, Cominuição, Redes neurais

Iron ore, Comminution, Artificial Neural Network, Process control