Anais do Seminário de Laminação, Conformação de Metais e Produtos


ISSN 2594-5297

Título

PREPARANDO UM TREM LAMINADOR PARA EVOLUÇÕES FUTURASO EXEMPLO DA SIDERAR (ARGENTINA)

PREPARE A TANDEM MILL FOR FUTURE EVOLUTIONS EXAMPLE AT SIDERAR (ARGENTINA)

DOI

10.5151/2594-5297-0086

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Resumo

O Mercado siderúrgico está cada vez mais exigente em termos de qualidade do produto final e custos de produção. Nos últimos cinco anos, a Siderar tem trabalhado para melhorar seus dois trens laminadores a frio de Ensenada e San Nicolas, tendo se concentrado na redução da espessura de tira e no tempo total de laminação. Como estes dois laminadores já estavam equipados com sistemas de acionamento e AGC bastante modernos, a Siderar analisou a possibilidade de aperfeiçoar seus próprios modelos tendo como base o sistema de pré-regulagem. Em 1998, a Siderar decidiu instalar o Modelo CORUMTM da VAI na usina de Ensenada. Tendo em vista os excelentes resultados alcançados, o mesmo modelo foi comprado em 2003 para a usina de San Nicolas. O Modelo CORUMTM da VAI é um modelo físico auto- adaptativo que inclui um versátil módulo de estratégia que permite o processamento de todos os tipos de produtos, desde chapas finas até chapas ultrafinas. Seu módulo de rede neural gerencia fenômenos complexos, tais como a variação de atrito na entrada dos cilindros. Os aperfeiçoamentos mais espetaculares introduzidos pelo modelo CORUMTM da VAI são: Redução dos comprimentos fora de tolerância graças à predição precisa das forças em cada cadeira de laminação; Tempo de encaixa mínimo graças às pré-ajustagens adaptados às especificações de cada produto; Além disso, a operação do laminador foi melhorada em função da redução dos incidentes de laminação, tais como rompimento da tira, e da programação muito mais flexível. De fato, as mudanças de formato são gerenciadas de forma extremamente eficiente por um modelo físico, sendo que a repetibilidade das pré- ajustagens calculadas pelo modelo resulta em uma estabilidade de produção que beneficia tanto o produtor como o cliente final.

 

The steel market is everyday more demanding in terms of final product quality and production costs. In the last five years, Siderar has worked at improving its two tandem cold mills of Ensenada and San Nicolas, focusing on decreasing out of gauge strip portions and overall rolling time. These two mills being already equipped with rather modern AGC and Drive systems, Siderar investigated the possibility of improving its own models based presetting system. In 1998 Siderar decided to install VAI’s CORUMTM Model in the Ensenada plant. Based on the excellent results obtained, this same model was purchased in 2003 for the San Nicolas plant. The VAI’s CORUMTM model is a self adaptive physical model, including a versatile strategy module that allows processing all types of products, from Sheet to Ultra Tin Plate. Its neural network module manages complex phenomenon such as friction variation in the roll bite. The most spectacular improvements brought by the VAI’s CORUMTM model are: decrease of out of tolerance lengths, thanks to a very accurate force prediction on each stand; minimum threading time, thanks to dedicated threading presets adapted to each product’s specifics. Moreover, the mill operation was improved by reducing the rolling incidents such as strip break, and by allowing a much more flexible scheduling. Indeed the format changes are very well handled by a physical model and the repeatability of model calculated presets lead to a production stability that benefits both the producer and the end customer.

Palavras-chave

Laminador a frio; Modelo físico; Melhoria de produção e de rendimento.

Cold rolling mill; Physical model; Throughput and yield improvement.

Como citar

Bodini, Laurent; Deschamps, Olivier; Georges, Stéphane; Germain, Olivier; Mendez, Julio. PREPARANDO UM TREM LAMINADOR PARA EVOLUÇÕES FUTURASO EXEMPLO DA SIDERAR (ARGENTINA) , p. 825-834. In: 42º Seminário de Laminação, Processos e Produtos Laminados e Revestidos, Bahia, 2005.
ISSN: 2594-5297 , DOI 10.5151/2594-5297-0086