ISSN 2594-3626
43º Seminário de Energia, Utilidades e Transição Energética — vol. 43, num.43 (2024)
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Resumo
O OBJETIVO DESSE TRABALHO SERá APRESENTAR O DESENVOLVIMENTO DO PROJETO, QUE VISA OTIMIZAR A GERAçãO E A DISTRIBUIçãO DOS GASES SIDERúRGICOS E VAPORES PROVENIENTES DOS PROCESSOS PRODUTIVOS NA TERNIUM BRASIL. UTILIZANDO TéCNICAS DE MACHINE LEARNING PARA CRIAçãO DE MODELOS DE PREVISãO, SIMULAçãO E OTIMIZAçãO, BEM COMO TéCNICAS QUE POSSIBILITEM AVALIAR CENáRIOS QUE MAXIMIZEM A VIABILIDADE ECONôMICA DAS OPERAçõES, POSSIBILITANDO A REDUçãO DA QUEIMA DE GASES SIDERúRGICOS NOS FLARES, E A SUA POSTERIOR SUBSTITUIçãO PELO GáS NATURAL, MAXIMIZANDO A MAIOR GERAçãO DE ENERGIA ELéTRICA COM A ENERGIA DOS GASES RESIDUAIS OFERTADOS. O PROJETO TEM POR OBJETIVO A OTIMIZAçãO DOS GASES SIDERúRGICOS E VAPORES A PARTIR DO PLANEJAMENTO PRODUTIVO DAS áREAS PRODUTIVAS, EMBORA OS MODELOS DE PREVISãO USEM AS ORDENS DE PRODUçãO PARA DEFINIR PREVISãO DE CONSUMO E GERAçãO, ESSAS SãO APENAS VARIáVEIS DE ENTRADA DO SISTEMA OTIMIZADOR DE DESPACHO DE GASES/VAPORES, E SOB AS QUAIS NENHUMA DECISãO OU CONTROLE SãO EFETUADAS. A SAZONALIDADE DE GERAçãO DO GáS DE ACIARIA ALIADA à SUA COMPLEXA ANáLISE DE GERAçãO DE ENERGIA GERADA POR CORRIDA, ASSIM COMO A LOGíSTICA DE DISTRIBUIçãO DOS GASES SIDERúRGICOS DO SITE DA TERNIUM BRASIL, FOI EXPONENCIALMENTE UM DOS FATORES MAIS IMPORTANTES E RELEVANTES PARA O DESENVOLVIMENTO DESSE PROJETO DE MACHINE LEARNING QUE UTILIZA ALGORITMOS PARA ASSIMILAR AS MUDANçAS DE CENáRIOS DE GERAçãO E CONSUMO DOS GASES SIDERúRGICOS E VAPORES.
THE OBJECTIVE OF THIS WORK WILL BE TO PRESENT THE DEVELOPMENT OF THE PROJECT, WHICH AIMS TO OPTIMIZE THE GENERATION AND DISTRIBUTION OF STEELMAKING GASES AND VAPORS FROM PRODUCTION PROCESSES AT TERNIUM BRASIL. USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES TO CREATE PREDICTION, SIMULATION AND OPTIMIZATION MODELS, AS WELL AS TECHNIQUES THAT MAKE IT POSSIBLE TO EVALUATE SCENARIOS THAT MAXIMIZE THE ECONOMIC VIABILITY OF OPERATIONS, ENABLING THE REDUCTION OF THE BURNING OF STEEL GASES IN FLARES, AND THEIR SUBSEQUENT REPLACEMENT BY GAS NATURAL, MAXIMIZING THE GREATEST GENERATION OF ELECTRICAL ENERGY WITH THE ENERGY OF AVAILABLE WASTE GASES. THE PROJECT AIMS TO OPTIMIZE STEEL GASES AND VAPORS BASED ON THE PRODUCTION PLANNING OF PRODUCTION AREAS, ALTHOUGH FORECAST MODELS USE PRODUCTION ORDERS TO DEFINE CONSUMPTION AND GENERATION FORECASTS, THESE ARE ONLY INPUT VARIABLES FOR THE DISPATCH OPTIMIZING SYSTEM. OF GASES/VAPOURS, AND UNDER WHICH NO DECISIONS OR CONTROLS ARE MADE. THE SEASONALITY OF STEELMAKING GAS GENERATION COMBINED WITH ITS COMPLEX ANALYSIS OF ENERGY GENERATION GENERATED BY RACE, AS WELL AS THE LOGISTICS OF DISTRIBUTION OF STEELMAKING GASES FROM THE TERNIUM BRASIL SITE, WAS EXPONENTIALLY ONE OF THE MOST IMPORTANT AND RELEVANT FACTORS FOR THE DEVELOPMENT OF THIS PROJECT MACHINE LEARNING THAT USES ALGORITHMS TO ASSIMILATE CHANGES IN THE GENERATION AND CONSUMPTION SCENARIOS OF STEELMAKING GASES AND VAPORS.
Palavras-chave
Otimização; Algoritmos; Modelos; Machine Learning
Otimization; Algorithms; Models; Machine Learning
Como citar
RODRIGUES, MARCOS ANTÔNIO;
REZENDE, LEONCIO MACHADO DE;
ANUNCIAÇÃO, VILSON JOSÉ;
SILVA, ANDRÉ MACHADO DA;
CARMO, EVANDRO DA SILVA DO;
FARAH, ARTHUR ARAUJO MAIA;
MACHADO, FERNANDA DA SILVA.
AUTOMAÇÃO DA RECUPERAÇÃO E DISTRIBUIÇÃO DOS GASES SIDERÚRGICOS E VAPORES
,
p. 294-306.
In: 43º Seminário de Energia, Utilidades e Transição Energética,
São Paulo, Brasil,
2024.
ISSN: 2594-3626
, DOI 10.5151/2594-3626-41438
