Título

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS EM CONVERSORES LD

THE APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN LD CONVERTERS

Autoria

Lopez, Luciene Coelho; Garcia, Wellington José Gonzalez; Rodrigues, Julio César Almeida; Malynowskyj, Antonio

DOI

10.5151/2594-5335-0003

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Resumo

Atualmente o maior desafio das empresas siderúrgicas é alcançar a excelência operacional através da utilização de tecnologias que se baseiem na experiência dos processos já adquirida pelas organizações. As redes neurais artificiais (RNA) são técnicas computacionais que apresentam modelos matemáticos inspirados na capacidade do cérebro humano em adquirir conhecimento e experiência. A principal característica de uma RNA é a sua habilidade de aprender e generalizar, ou seja, extrapolar o conhecimento adquirido do ambiente de forma a tornar-se capaz de responder apropriadamente as novas situações. Uma das características do processo de fabricação do aço líquido em conversores LD é a não-linearidade, o que dificulta a obtenção de modelos fenomenológicos e torna adequada a utilização de RNA. O objetivo deste trabalho é apresentar o estudo realizado na COSIPA sobre a utilização de RNA no controle dinâmico e previsão da composição química de fim de sopro para conversores. Neste trabalho apresenta-se um comparativo entre o modelo matemático existente, a análise visual e o uso de RNAs, destacando os benefícios trazidos pela utilização deste novo método referente a questões como a possibilidade de redução do tempo de processo dos conversores, padronização da operação e redução dos índices de desvio químico.

 

The development of industrial automation techniques, process control instruments, and new techniques for making steel contributed to the advancement and optimization of the metallurgical processes making the efficient use of knowledge like a differential. The greatest challenge is achieving operational optimization using technologies based on the acquired experience about the processes. Artificial neural networks (ANNs) are computational tools developed by taking inspiration on the human capacity of acquiring and processing knowledge (information), thus making them suitable for solving complex real-world problems. This works presents an investigation on the use of ANNs in the BOF blow end analysis and dynamic control of a LD converter realized at COSIPA. A comparison among the existing mathematical model, a visual analysis and the proposed neural network approach is performed. Among the benefits provided by the use of the ANN in the process, it is possible to stress the possibility of reducing the charge-to-tap converter process time, process standardization and the reduction of chemical deviation of the heat.

Palavras-chave

Conversor; Rede neural artificial; Inteligência artificial.

Converter; Artificial neural network; Artificial intelligence.