Título

UTILIZAÇÃO DO MÉTODO DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA PARA ANÁLISE DA RESISTÊNCIA À COMPRESSÃO DAS PELOTAS DE ALTO-FORNO

MULTIPLE LINEAR REGRESSION METHOD UTILIZATION TO THE BLAST FURNACE PELLETS COLD COMPRESSION STRENGH ANALYSIS

Autoria

Neto, Nemer Saib; Stegmiller, Leonídio; Jesus, Reinaldo Walmir de; Tomáz, Rodrigo Elisei

DOI

10.5151/2594-357X-20499

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Resumo

As pelotas de alto-forno produzidas com cal hidratada apresentam uma forte tendência de fragilização mecânica, associada principalmente ao parâmetro de resistência à compressão (CCS). O aumento do desempenho mecânico das mesmas está vinculado a uma interação de um conjunto diversificado de variáveis. Ao longo do ano de 2010 foi identificada uma queda significativa da qualidade física das pelotas de alto-forno de alta basicidade, especificamente da resistência à compressão. Para identificar as causas fundamentais desse comportamento fora do padrão foram utilizadas ferramentas estatísticas, tais como análise de variância (Anova) e o método de regressão linear múltipla (Best Subsets e Stepwise Regression). O emprego dessas metodologias de análise evidenciou os parâmetros críticos do processo de produção dessas pelotas, onde foram destacadas as relevantes contribuições da granulometria do minério de ferro cominuído, da basicidade binária e do percentual de carbono fixo para o aumento da qualidade do produto final. O modelo de regressão linear múltipla criado apresentou um R2 ajustado de 67%, o qual permitiu a realização de simulações para prever o comportamento da resistência à compressão das pelotas. Os resultados das análises embasaram as ações de mitigação dos problemas, que proporcionou um ganho de qualidade associado à resistência à compressão das pelotas de aproximadamente 20 daN/p.

 

The blast furnace pellets produced with hydrated cal present a high mechanical embrittlement trend mainly connected to the cold compression strength parameter (CCS). The mechanical performance enhancement of them is associated to a distinct group of parameters interaction. During 2010’s year a relevant drop was found in the high basicity blast furnace pellets physic quality, particularly in the cold compression strength parameter. The search for the main causes of this anomaly was developed using statistic tools as the analysis of variance (Anova) and the multiple linear regression method (Best Subsets e Stepwise Regression). These methodology of analysis employment bare the pellets production critical process parameters where were regarded the quite relevant contribution of the grinded iron ore size, the binary basicity and the carbon content to the final product quality improvement. The created multiple linear regression model presented an adjusted R2 of 67%, that made possible the simulations to forecast the cold compression strength behavior. The analysis results provided information to the problem lessening, which achieved an average quality gain of 20 daN/p related to the cold compression strength of the pellets.

Palavras-chave

Pelota de minério de ferro; Regressão linear múltipla; Resistência à compressão (CCS).

Iron ore pellet; Multiple linear regression; Cold compression strength.