ESTUDO DE MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS (SOM) SOBRE O DESGASTE E DESEMPENHO DOS REFRATÁRIOS UTILIZADOS NA LINHA DE ESCÓRIA DE PANELAS DE UMA INDÚSTRIA DE AÇO A OXIGÊNIO: A SELF ORGANIZING MAPS (SOM) STUDY ON THE WEAR AND PERFORMANCE OF REFRACTORIES USED ON THE SLAG LINE OF LADLES OF A BASIC OXYGEN STEELMAKING PLANT

OS REFRATáRIOS TêM GRANDE IMPORTâNCIA NA INDúSTRIA SIDERúRGICA. ESTUDOS SOBRE O DESGASTE DE REFRATáRIOS NãO SãO INCOMUNS. ESSAS ANáLISES GERALMENTE SãO FEITAS POR MéTODOS ESTATíSTICOS, BASEADOS EM PREMISSAS QUE NEM SEMPRE PODEM SER ALCANçADAS COM BASES DE DADOS INDUSTRIAIS. PARA EVITAR ESSAS SUPOSIçõES, MéTODOS COMPUTACIONAIS, COMO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E APRENDIZADO DE MáQUINA, PODEM SER USADOS. O PRESENTE TRABALHO APRESENTA UM MéTODO PARA UTILIZAçãO DE MAPAS AUTO-ORGANIZáVEIS PARA EXTRAçãO DE CARACTERíSTICAS E SELEçãO DE VARIáVEIS NO DESGASTE DE REFRATáRIOS EM PANELAS DE ACIARIA. FOI REALIZADA UMA AVALIAçãO DE BOOTSTRAP E ESTABILIZAçãO, ONDE SE VERIFICOU QUE 87,5% DAS VARIáVEIS DO SISTEMA CONVERGEM VIA SOM. A SELEçãO DA VARIáVEL APRESENTOU 80% DE SIMILARIDADE COM O MéTODO ESTATíSTICO E CONSEGUIU IDENTIFICAR CARACTERíSTICAS OCULTAS DOS DADOS. UM MODELO DE REGRESSãO LINEAR FOI CRIADO COM BASE NAS VARIáVEIS SELECIONADAS VIA SOM, MENOR E TãO BEM AJUSTADO QUANTO O MODELO APRESENTADO NO TRABALHO ANTERIOR. ESTE MODELO BASEADO EM SOM TAMBéM TEVE UMA MELHOR ANáLISE DE SENSIBILIDADE QUANDO COMPARADO AO MODELO BASEADO EM ESTATíSTICA. CONCLUIU-SE QUE O MéTODO PROPOSTO FORNECE UM BOM SUPORTE PARA A TOMADA DE DECISãO AO ABORDAR O CONTROLE E PREVISãO DA VIDA úTIL DOS REFRATáRIOS SEM EXIGIR CONHECIMENTO DO PROCESSO OU GRANDE TEMPO E/OU ESFORçO.

REFRACTORIES HAVE A GREAT IMPORTANCE IN THE STEEL INDUSTRY. STUDIES ON THE WEAR OF REFRACTORIES ARE NOT UNCOMMON. THESE ANALYSES ARE GENERALLY DONE BY STATISTICAL METHODS, BASED IN PREMISES THAT CAN'T ALWAYS BE ACHIEVED WITH INDUSTRIAL DATA BASES. TO AVOID THESE ASSUMPTION, COMPUTATIONAL METHODS, SUCH AS ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING, CAN BE USED. THE PRESENT WORK PROVIDES A METHOD FOR UTILIZING SELF-ORGANIZING MAPS FOR FEATURE EXTRACTION AND VARIABLE SELECTION IN THE WEAR OF REFRACTORIES IN STEEL MAKING LADLES. A BOOTSTRAPPING AND STABILIZATION EVALUATION WERE CARRIED ON, WHERE IT WAS FOUND THAT 87.5% OF THE SYSTEM'S VARIABLES CONVERGE VIA SOM. THE VARIABLE SELECTION SHOWED 80% SIMILARITY TO THE STATISTICAL METHOD AND COULD IDENTIFY HIDDEN FEATURES OF THE DATA. A LINEAR REGRESSION MODEL WAS CREATED BASED ON THE VARIABLES SELECTED VIA SOM, WHICH WAS SMALLER AND JUST AS WELL FITTED AS THE MODEL PRESENTED IN THE PREVIOUS WORK. THIS SOM BASED MODEL ALSO HAD A BETTER SENSIBILITY ANALYSIS WHEN COMPARED TO THE STATISTICAL BASED ONE. IT WAS CONCLUDED THAT THE PROPOSED METHOD PROVIDES A GOOD SUPPORT FOR DECISION MAKING WHEN ADDRESSING THE CONTROL AND PREDICTION OF THE REFRACTORIES LIFE WITHOUT REQUIRING KNOWLEDGE FROM THE PROCESS OR LARGE TIME AND/OR EFFORT.

Palavras-chave

Refratários de MgO-C; Mecanismo de desgaste; Panelas para siderurgia; Mapas auto-organizados

MgO-C refractories; Wear mechanism; Steelmaking ladles; Self Organizing Maps

Como citar

Antoniassi, Natalia Piedemonte; Borges, Ronaldo Adriano Alvarenga; Silva, Guilherme Frederico Bernardo Lenz e. ESTUDO DE MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS (SOM) SOBRE O DESGASTE E DESEMPENHO DOS REFRATÁRIOS UTILIZADOS NA LINHA DE ESCÓRIA DE PANELAS DE UMA INDÚSTRIA DE AÇO A OXIGÊNIO , p. 781-794. In: 51° Seminário de Fusão, Refino e Solidificação de Metais, São Paulo, 2022.
ISSN: 2594-5300 , DOI 10.5151/2594-5300-34897