Title

DETERMINAÇÃO DO NÍVEL DE LÍQUIDOS NO CADINHO DO ALTO-FORNO #3 DA CSN ATRAVÉS DE SENSORES E MODELO NEURAL

LEVEL OF LIQUIDS DETERMINATION AT CSN NUMBER 3 BLAST FUNACE HEARTH BY SENSORING AND A NEURAL MODELLING

Authorship

Lopes, Aline Aguiar; Machado, Flavio Lopes; Noblat, Sebastião Jorge Xavier; Reis, Moacir Alves dos; Medeiro, Fernando Tadeu Pereira de

Lopes, Aline Aguiar

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Machado, Flavio Lopes

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Noblat, Sebastião Jorge Xavier

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Reis, Moacir Alves dos

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Medeiro, Fernando Tadeu Pereira de

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DOI

10.5151/2594-357X-17223

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Abstract

Devido às condições severas que prevalecem no alto-forno existe uma dificuldade de previsão dos fenômenos que ocorrem em seu interior, sendo o conhecimento desses fenômenos de extrema importância para tomadas de decisões no processo de alto-forno. O cadinho, região que, em muitos casos, define a vida útil do alto- forno, é onde ocorre o acúmulo e escoamento de gusa e escória, fenômeno que tem importante função na operação do forno. Em função das dificuldades de se realizar medições que permitam o conhecimento do estado fluidodinâmico do alto-forno, principalmente no cadinho, alguns métodos têm sido desenvolvidos na busca desse objetivo. No desenvolvimento do presente trabalho foi aplicado o método de medição de força eletromotriz (FEM) à prática operacional do Alto-Forno 3 da CSN, sendo desenvolvido uma rede neural artificial para o tratamento dos dados na busca de uma monitoração contínua do nível de líquidos e uma visão instantânea das condições internas do cadinho. Os resultados obtidos com a aplicação do modelo foram coerentes com as condições operacionais do alto-forno, representando de forma eficaz o regime de escoamento e demonstrando a eficiência e o potencial da utilização do modelo como ferramenta operacional de processo.

Due to the severe conditions prevailing in the blast furnaces, there is certain difficulty in foreseeing phenomena that occur in its interior, being the knowledge of those phenomena of extreme importance to process decision making. The hearth, region that, in many cases, defines the lifetime of a furnace, where accumulation and flow metal and slag , phenomenon of important function in the blast furnace operation. In consequence of the difficulties to perform measurements to monitor the internal status of the furnace, especially the heart, some methods have been developed aiming at this task. In developing the present work a method to measure the electric driving force was applied to the operation at CSN Blast Furnace number 3, being also developed a artificial neural network to data treating to monitor the liquid level and having a instant vision of the internal hearth conditions. The results obtained with such a application were coherent and efficient, demonstrating its efficiency and potential as a process operational tool.

Keywords

Siderurgia; Alto-forno; Cadinho; Redes neurais artificiais.

Ironmaking; Blast furnace; Hearth; Artificial neural networks.