Title

MELHORIA NO DESEMPENHO DO PROCESSO DE MOAGEM DE CARVÃO PELA UTILIZAÇÃO DE SISTEMAS OTIMIZANTES COM LÓGICA NEBULOSA

IMPROVEMENT IN GRINDING PROCESS PERFORMANCE BY COAL OTIMIZANTES SYSTEMS USE WITH LOGIC CLOUDY

Authorship

Moreira, João Luis; Sfalsin, Luis Alberto; Pereira Junior, Carlos Pinto; Ataide Junior, Alexandre Moure de; Silva, Jose Maciel

Moreira, João Luis

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Sfalsin, Luis Alberto

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Pereira Junior, Carlos Pinto

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Ataide Junior, Alexandre Moure de

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Silva, Jose Maciel

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DOI

10.5151/2237-0234-26869

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Abstract

A adequação dos insumos sólidos de matriz energética aplicada ao processo de pelotização na Samarco é realizada por moinho de rolos verticais, que consta basicamente do prato de moagem, pares de rolos que rolam sobre o mesmo e a carcaça com o separador estático na sua parte superior. Seu controle por muitos anos foi dado por controle convencional, onde a atuação era norteada por sentimento e experiência dos operadores. Esse tipo de controle é de difícil documentação e aprendizado, o que acarreta no aumento da variabilidade do processo. O trabalho traz uma alternativa de controle, por sistema otimizante, que são desenvolvidos de forma a maximizar a produção, oferecer um maior desempenho do processo, minimizar os custos com energia, mão de obra e redução da necessidade de paradas para manutenção do equipamento. O sistema otimizante utilizam para tomadas de decisão lógica fuzzy e crysp, estatística, modelos matemáticos e experiência de especialistas, onde as variáveis linguísticas descrevem as entradas de controle para planta dinâmica e as regras definem o relacionamento entre estas entradas.

The suitability of the solid matrix input energy applied to Samarco pelletizing process is performed by the vertical roller mill, which consists essentially of the grinding plate, pairs of rollers that roll on it and the carcass with the static separator in its upper part. His control for many years was given by conventional control where the action is by feeling. This type of control is difficult to documentation and learning, which leads to increased process variability. The work behind an alternative control for optimizing system that are designed to maximize production, offer greater process performance, minimize energy costs, labor and reducing the need for stops for equipment maintenance. The optimizing system uses fuzzy logic and crysp, statistical, mathematical models, and experience of specialists, where the linguistic variables describe the control inputs for dynamic plant and the rules define the relationship between these entries.

Keywords

Pelotização, Moinho de rolos, Otimização, Produtividade

Pelletizing, Roller Mill, Optimization, Productivity.