Título

ANÁLISE MULTIVARIADA DE DADOS APLICADA AO ESTUDO DE PROJEÇÃO DE ESCÓRIA DE ACIARIA

MULTIVARIATE DATA ANALYSIS APPLIED TO THE STUDY OF SLOPPING IN STEELMAKING

Autoria

Loiola, Bruna Helena Malovini; Furtado, Henrique Silva; Salazar, André Vicente

Loiola, Bruna Helena Malovini

Eu sou esse autor

Furtado, Henrique Silva

Eu sou esse autor

Salazar, André Vicente

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DOI

10.5151/1982-9345-31693

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Resumo

O fenômeno de projeção de escória em um BOF representa prejuízo financeiro, desperdício de matéria prima, risco de acidentes e traz consequências ambientais. Arquivos de Big Data da ArcelorMittal Tubarão foram estudados com o intuito de investigar as principais variáveis associadas às projeções. Realizou-se o tratamento descritivo dos dados, por meio das técnicas de análise de cluster, análise de fatores, e de componentes principais com a finalidade de elaborar uma equação de regressão linear multivariada que pudesse modelar o fenômeno e prever as corridas com projeções. O tratamento estatístico foi realizado com apoio dos Softwares STATISTICA e NCSS. Foram feitos acompanhamento in loco, na empresa, que geraram dados de pesquisa advindos do uso de botão de controle de projeção, além da categorização das variáveis sobre as corridas dos convertedores. Observou-se que o uso do botão para controle de projeção, pelo operador, é mais frequente aos 9 minutos de sopro. Além disso, o teor de Si no gusa líquido e o peso da sucata de aço adicionados no convertedor estão entre as principais causas de projeção.

The phenomenon of slopping of slag in a BOF creates some problems for steelmaking, such as financial and material loss, accident and environmental risks. Big Data files from ArcelorMittal Tubarão were studied in order to identify the main causes of slopping using multivariate analysis that are not frequent techniques used for steelmaking studies yet. STATISTIC software was used with new techniques proposals in this area as cluster analyzes, factor analysis, and principal components, and NCSS software was used for multivariate regression analysis. It was observed the steelmaking process at the company. Also, information about the use of the slopping control button was verified, as well, variables about the converter. It was contacted that the use of the slopping control button by the operator is more frequent in the middle of the blow. In addition, the Si content in the hot metal and the weight of the steel scrap added in the converter are some of the main causes of the slopping.

Palavras-chave

Projeção de escória; BOF; Análise Multivariada; Big Data

Slopping; BOF; Multivariate Analysis; Big Data