Título

GERAÇÃO SEMIAUTOMÁTICA DE VALORES DE REFERÊNCIA PARA IDENTIFICAÇÃO DE OBSTRUÇÕES NO LINGOTAMENTO CONTÍNUO

TOWARDS SEMI-AUTOMATIC GROUND TRUTH GENERATION TO IDENTIFY CLOGGING IN CONTINUOUS CASTING MACHINES

Autoria

Ramos, Leandro Rodrigues

DOI

10.5151/2594-5335-34538

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Resumo

OBSTRUÇÕES DAS VÁLVULAS SUBMERSAS NO PROCESSO DE LINGOTAMENTO CONTÍNUO AUMENTAM A FREQUÊNCIA DE INTERRUPÇÕES NA OPERAÇÃO. ESTAS INTERRUPÇÕES ELEVAM O CUSTO OPERACIONAL, E PODEM PROVOCAR UMA VARIEDADE DE PROBLEMAS DE QUALIDADE. A AUSÊNCIA DE CONJUNTOS DE DADOS ROTULADOS PARA AS OBSTRUÇÕES TEM IMPEDIDO A APLICAÇÃO DE MÉTODOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA PREDIÇÃO DESTA ANOMALIA NO PROCESSO. ESTE TRABALHO BUSCOU DESENVOLVER TÉCNICAS SEMIAUTOMÁTICAS DE ROTULAÇÃO DE CONJUNTOS DE DADOS DE REFERÊNCIA. COMO PRIMEIRO PASSO, APLICOU-SE UMA TÉCNICA DE CLUSTERIZAÇÃO SOBRE SÉRIES TEMPORAIS FAZENDO USO DO ALGORITMO DBSCAN. OS CLUSTERS GERADOS FORAM USADOS COMO SEMENTES PARA UM PROCESSO SEMI-SUPERVISIONADO DE PROPAGAÇÃO DE RÓTULOS. ESTE PROCESSO GEROU UMA BASE DE DADOS QUE FOI VALIDADA POR ESPECIALISTAS ONDE DADOS ROTULADOS COMO OBSTRUÇÕES FORAM CONSIDERADOS CORRETAMENTE ROTULADOS.

 

CLOGGING OF SUBMERGED ENTRY VALVES IN THE CONTINUOUS CASTING PROCESS INCREASE THE FREQUENCY OF INTERRUPTIONS IN OPERATION. THESE INTERRUPTIONS INCREASE OPERATING COSTS AND CAN CAUSE A VARIETY OF QUALITY PROBLEMS. THE ABSENCE OF DATA SETS LABELED FOR CLOGGING HAS PREVENTED THE APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS FOR PREDICTING THIS ANOMALY. THIS WORK SOUGHT TO DEVELOP SEMIAUTOMATIC TECHNIQUES FOR LABELING REFERENCE DATA SETS. AS A FIRST STEP, A CLUSTERING TECHNIQUE WAS APPLIED OVER TIME SERIES USING THE DBSCAN ALGORITHM. THE GENERATED CLUSTERS WERE USED AS SEEDS FOR A SEMI-SUPERVISED LABEL PROPAGATION PROCESS.THIS PROCESS GENERATED A DATABASE THAT WAS VALIDATED BY SPECIALISTS WHERE THE DATA LABELED AS CLOGGING WERE CONSIDERED CORRECTLY LABELED.

Palavras-chave

lingotamento contínuo; obstrução; clusterização; aprendizado de máquina

continuos casting; clogging; clustering; machine learning