Title

MODELOS PARA PREVER CARBONO E TEMPERATURA NO FORNO ELÉTRICO DA ACIARIA

MODELS TO PREDICT CARBON AND TEMPERATURE IN THE STEELMAKING ELECTRIC FURNACE

Authorship

SOUZA, MARCELLA STHEFÂNIA CAFÉ DE; FONSECA, GABRIEL AUGUSTO DA; SANTIAGO, DIEGO BRUNO; BATISTA, JOÃO FILIPE AXER; FALEIRO, ROSIANE MARY REZENDE; MESQUITA, BRUNO MILAGRES; FONSECA, GABRIEL AUGUSTO DA; FONSECA, GABRIEL AUGUSTO DA; FONSECA, GABRIEL AUGUSTO DA

SOUZA, MARCELLA STHEFÂNIA CAFÉ DE

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SANTIAGO, DIEGO BRUNO

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BATISTA, JOÃO FILIPE AXER

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DOI

10.5151/2594-5335-40972

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Abstract

O CONTROLE DA PRODUçãO DE AçO NO FORNO ELéTRICO A ARCO (FEA) DEPENDE DE MEDIçõES PRECISAS DE TEMPERATURA E CARBONO DURANTE A FASE DE REFINAMENTO. ESTE ESTUDO VISA REDUZIR DISCREPâNCIAS ENTRE MEDIçõES DIRETAS E RESULTADOS PREVISTOS POR MODELOS DE APRENDIZADO DE MáQUINA. EMBORA MODELOS ANTERIORES TENHAM SIDO EFICAZES, UMA CRESCENTE DISPARIDADE NOS úLTIMOS DOIS ANOS INDICA A NECESSIDADE DE NOVOS MODELOS, DEVIDO A EVENTOS E VARIáVEIS. MODELOS BEM CALIBRADOS NãO Só REDUZEM CUSTOS OPERACIONAIS AO MINIMIZAR O USO DE SENSORES DESCARTáVEIS, COMO TAMBéM DIMINUEM OS RISCOS DE SEGURANçA NA OPERAçãO DE AMOSTRAGEM.

THE CONTROL OF STEEL PRODUCTION IN THE ELECTRIC ARC FURNACE (EAF) RELIES ON ACCURATE MEASUREMENTS OF TEMPERATURE AND CARBON DURING THE REFINING PHASE. THIS STUDY AIMS TO REDUCE DISCREPANCIES BETWEEN DIRECT MEASUREMENTS AND OUTCOMES PREDICTED BY MACHINE LEARNING MODELS. WHILE PREVIOUS MODELS HAVE BEEN EFFECTIVE, A GROWING DISPARITY IN THE LAST TWO YEARS INDICATES THE NEED FOR NEW MODELS, DUE TO EVENTS AND VARIABLES. WELL-CALIBRATED MODELS NOT ONLY DECREASE OPERATIONAL COSTS BY MINIMIZING THE USE OF DISPOSABLE SENSORS BUT ALSO REDUCE SAFETY RISKS IN SAMPLING OPERATIONS.

Keywords

Previsão de Carbono; Modelagem de Temperatura; Análise Estatística; Aplicações de Aprendizado de Máq

Carbon Prediction; Temperature Modeling; Statistical Analysis; Machine Learning Applications.