Title

OTIMIZANDO MÁQUINAS DE APLICAÇÃO DE REFRATÁRIOS COM IIOT: UM ESTUDO DE CASO NA INDÚSTRIA DO AÇO

OPTIMIZING REFRACTORY APPLICATION MACHINES WITH IIOT: A CASE STUDY IN THE STEEL INDUSTRY

Authorship

Andrade, Bruno César Calazans de; Crivellari, Leandro Silvino; Souza, Gilvan Nascimento de; Machado, Carlos Renato Soares; Silva, Tayna Cristina Germano da; Dias, Paulo Henrique Domingues da Silva; Fernandes, Daniel de Souza; Pires, Cleber Guimarães; Coimbra, Giovanni Ferreira; Laides, Bruno Wartchow; Freire, Rubens Alves

Andrade, Bruno César Calazans de

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Crivellari, Leandro Silvino

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Souza, Gilvan Nascimento de

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Machado, Carlos Renato Soares

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Silva, Tayna Cristina Germano da

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Dias, Paulo Henrique Domingues da Silva

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Fernandes, Daniel de Souza

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Pires, Cleber Guimarães

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Coimbra, Giovanni Ferreira

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Laides, Bruno Wartchow

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Freire, Rubens Alves

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DOI

10.5151/2594-5300-40023

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Abstract

Equipamentos para aplicação de material refratário, seja para reparo a frio ou a quente ou para fabricação de revestimentos, são necessários nas usinas siderúrgicas para manter o processo funcionando da melhor maneira possível. Essas máquinas variam em tamanho, complexidade e nível de automação, variando de aparelhos muito pequenos sem sensores a braços robóticos totalmente automáticos e máquinas de alimentação de material. No entanto, o que se vê é a necessidade de coletar melhor os dados desses equipamentos para poder criar um processo de tomada de decisão e otimização baseado em dados das práticas de aplicação de refratários em Usinas Siderúrgicas. Para que isso aconteça, a RHI Magnesita iniciou um projeto chamado “Connected Machines” e vem implementando, com sucesso, em clientes ao redor do mundo e, em dezembro de 2022, conectou a primeira máquina no Brasil, na planta da Ternium Brasil em Santa Cruz, Rio de Janeiro. Neste artigo, exploraremos, por meio de um caso de cliente, os benefícios de tal conexão e alguns dos desafios para que isso aconteça

This article presents a study on achieving a record-breaking specific consumption of repair mix in the Basic Oxygen Furnace (BOF) while analyzing its correlation with various process variables, including slag properties, slag splashing, liquid charge percentage, and temperature. The aim of the study is to assess the impact of these variables on the consumption of repair mass and identify key factors contributing to the record achievement. Through a comprehensive analysis of historical data from multiple campaigns, the study reveals a significant correlation between process variables and specific consumption of repair mass in the BOF. The findings indicate that variables such as slag properties, slag splashing, liquid charge percentage, and temperature play crucial roles in influencing the consumption of repair mass. The study provides valuable insights for steelmaking operations, emphasizing the significance of considering and optimizing process variables to achieve record-breaking levels of specific consumption of repair mass in the BOF. Further research and development in these areas can lead to enhanced BOF performance, extended refractory lining lifespan, and improved overall steelmaking processes

Keywords

IIOT; Dashboards; Refractory hot repair; Connectivity

IIOT; Dashboards; Refractory hot repair; Connectivity