ISSN 2594-357X
50° Seminário de Redução de Minérios e Matérias-primas — vol. 50, num.50 (2022)
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A PRODUÇÃO DE AÇO É UM PROCESSO ALTAMENTE COMPLEXO COM INÚMERAS VARIÁVEIS INERENTES À DIVERSIDADE DE ROTAS ATÉ A OBTENÇÃO DO PRODUTO FINAL. INSERIDO NA ROTA CONHECIDA COMO REDUÇÃO, O ALTO-FORNO É UM REATOR COM DIVERSAS VARIÁVEIS DE PROCESSO QUE, POR SUA VEZ, SÃO RESPONSÁVEIS POR GARANTIR A QUALIDADE E COMPETITIVIDADE DO PRODUTO FINAL, O FERRO-GUSA. ASSIM, SURGE A NECESSIDADE DE UM CONTROLE CONSISTENTE E PRECISO DESSES INDICADORES. ESTE TRABALHO VISA APRESENTAR A CRIAÇÃO DE UMA MÁQUINA DE COMITÊ COMPOSTA POR TRÊS MODELOS DE REDES NEURAIS PARA PREVISÃO DO CONSUMO ESPECÍFICO DE CARBONO. O RESULTADO FINAL MOSTRA O VALOR RMSE (MEAN SQUARE ERROR) DE 4,67 PARA O CONSUMO ESPECÍFICO DE CARBONO, VERIFICANDO ENTÃO A RELEVÂNCIA DO MODELO PARA A COMUNIDADE ACADÊMICA, VISTO QUE FORAM OS MAIS PROMISSORES NA LITERATURA ATÉ O MOMENTO.
STEEL PRODUCTION IS A HIGHLY COMPLEX PROCESS WITH NUMEROUS VARIABLES INHERENT IN THE DIVERSITY OF ROUTES UNTIL THE FINAL PRODUCT IS OBTAINED. INSERTED IN THE ROUTE KNOWN AS REDUCTION, THE BLAST FURNACE IS A REACTOR WITH MANY PROCESS VARIABLES THAT ARE RESPONSIBLE FOR GUARANTEEING THE QUALITY AND COMPETITIVENESS OF THE FINAL PRODUCT, HOT METAL. THEREFORE, THE NEED ARISES TO HAVE A CONSISTENT AND PRECISE CONTROL OF SUCH INDICATORS. THIS WORK SEEKS TO PRESENT THE CREATION OF A COMMITTEE MACHINE COMPOSED OF THREE MODELS OF NEURAL NETWORKS FOR PREDICTION OF SPECIFIC CARBON CONSUMPTION. THE RESULT SHOWS THE MEAN SQUARE ERROR, NAMED AS RMSE, VALUE OF 4.67 FOR THE SPECIFIC CONSUMPTION OF CARBON, VERIFYING THEN THE RELEVANCE OF THE MODEL FOR THE ACADEMIC COMMUNITY, SINCE THEY WERE THE MOST PROMISING IN THE LITERATURE SO FAR.
Keywords
ALTO-FORNO; COQUE; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS.
BLAST FURNACE; COKE; ARTIFICIAL INTELLIGENCE; NEURAL NETWORKS.
How to refer
Abreu, Iago Fernandes de;
Assis, Paulo Santos;
Carvalho, Leonard de Araújo;
Mota, Moacir Ândretti Sabino;
Bastos, Henrique Guilherme Lucas.
APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISÃO DO CONSUMO DE COMBUSTÍVEL EM UM ALTO-FORNO A COQUE
,
p. 408-421.
In: 50° Seminário de Redução de Minérios e Matérias-primas,
São Paulo,
2022.
ISSN: 2594-357X
, DOI 10.5151/2594-357X-34695