Título

MODELAGEM DO NÍVEL TÉRMICO DE UM ALTO-FORNO PARA AUMENTO DA EFICIÊNCIA OPERACIONAL UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

MODELING OF THE THERMAL CONDITION OF A BLAST FURNACE TO INCREASE OF THE OPERATIONAL EFFICIENCY USING NEURAL NETWORKS

Autoria

Soares, Marcelo Ibrahim; Carvalho, Daniel Henrique D.; Bayer, Daniel Sartório

Soares, Marcelo Ibrahim

Eu sou esse autor

Carvalho, Daniel Henrique D.

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Bayer, Daniel Sartório

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DOI

10.5151/2594-357X-15678

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Resumo

Os processos que ocorrem em um Alto-Forno são extremamente complexos, o que torna o seu controle operacional um verdadeiro desafio. Este trabalho utiliza uma abordagem baseada em técnicas de inteligência artificial para auxiliar a operação a melhor controlar este reator. Espera, dessa forma, que o funcionamento do mesmo torne-se mais otimizado, reduzindo, por exemplo, o consumo de Coque e/ou Carvão Vegetal – matérias-primas mais custosas na produção de ferro-gusa. A revisão de trabalhos científicos aplicados ao desafio de se modelar e otimizar o processo de redução em Alto-Fornos identificou possibilidade de utilização de ferramentas, como as Redes Neurais Artificiais, para determinar um modelo para o processo em estudo. A sinergia encontrada entre o conhecimento fenomenológico do processo e as informações contidas nos dados históricos da planta em questão, possibilitou o desenvolvimento de um modelo matemático condizente com a realidade do processo que, por sua vez, pode servir como base para o projeto de um controlador multivariável. Os resultados esperados envolvem principalmente uma otimização do uso de carvão, por meio da síntese de um controlador multivariável desenvolvido a partir do modelo neural criado. Este será responsável por encontrar associações entre as variáveis de processo e direcionar a melhor maneira de atuação por parte da operação. Adicionalmente, espera-se uma operação mais eficiente, reduzindo a variabilidade do produto final, garantindo uma matéria-prima mais adequada para a etapa seguinte do processo.

The processes that occur in a Blast furnace are extremely complex and its control is a real challenge. This work uses artificial intelligence techniques to assist the process operation, in such a way to optimize the process, reducing, for example, the Coke consumption. Revising some articles applied to the challenge of modeling the iron ore reduction in blast furnaces, it was possible to identify the possibility of using Artificial the Neural Networks to identify a model for the process in study. The knowledge of the process and the information contained in the historical data of the plant made possible the development of a mathematical model that can serve as base to the design of a multivariable controller. The expected results involve coal reduction and a better way of operating the furnace.

Palavras-chave

Nível térmico; Otimização; Redes neurais; Alto-forno.

Thermal condition; Optimization; Neural networks; Blast furnace.