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Ana Paula Couto da SilvaGeraldo Robson MateusCristiano Arbex ValleReginaldo de Oliveira Miranda2019-08-13T03:23:42Z2019-08-13T03:23:42Z2016-12-14http://hdl.handle.net/1843/ESBF-ANZJPRO setor siderúrgico enfrenta momentos críticos em meio à crise econômica, sendo necessário se adequar ao mercado, buscando sua competitividade. Com isto, é necessário caminhar com os processos buscando a otimização das combinações de matérias primas e o menor custo nos processos. A Coqueria é uma planta no setor siderúrgico que compromete boa parte do custo final do produto. A necessidade de garantir o menor custo e o melhor rendimento possível passa pelas análises dos processos e suas respectivas matérias primas. Ciente desta necessidade, este trabalho visa verificar a existência de correlação linear de variáveis com a geração do gás de coqueria. A partir disto, formular uma equação que traduza o modelo adequado, que possibilita uma melhor previsão de geração gás de coqueria, podendo melhorar a previsão da matriz energética e compor a otimização da mistura de carvões usados na planta. A análise será realizada a partir de análise estatística de dados históricos, coletados do período de 01/10/2012 à 30/09/2016. Com a análise estatística dos dados, realizando regressão linear múltipla, foi proposto um modelo que estima a geração de gás de coqueria, a partir da produção de coque, da umidade da mistura de carvões, do percentual de carvão baixo volátil na mistura de carvões e da matéria volátil da mistura de carvões. Foi possível obter resultados que demonstram coerência entre as respostas dos modelos obtidos e as respostas do sistema real, podendo assim ter uma previsão mais assertiva desta geração. Palavras-The steel sector faces critical moments in the midst of the economic crisis, being necessary to adapt to the market, seeking every day its competitiveness. With this, it is necessary to walk with the processes seeking the optimization of the raw material mixes and the lowest costs in the processes. Coke is a plant in the steel sector that compromises much of the final cost of the product. The need to guarantee the lowest cost and the best possible yield is analyzed by the processes and their respective raw materials. Aware of this need, this work aims to verify the existence of linear correlation of variables with the generation of coke oven gas, and from this, formulate an equation that translates the appropriate model, which allows a better prediction of coke oven gas generation, and can improve The prediction of the energy matrix and to compose the optimization of the mix of coals used in the plant. The analysis will be performed based on statistical analysis of historical data, collected from 01/10/2012 to 09/30/2016. With the statistical analysis of the data, using a multiple linear regression, a model was proposed that estimates the coke oven gas generation, from the coke production, the moisture of the coal mixture, the percentage of low volatile coal in the coal mixture and Of the volatile matter of the coal mixture. It was possible to obtain results that demonstrate coherence between the responses of the obtained models and the real system responses, thus being able to have a more assertive forecast of this generation. Keywords: ProductionUniversidade Federal de Minas GeraisUFMGComputaçãoProdução de Gás COG Coqueria Modelo de Previsão OtimizaçãoMODELO DE PREVISIBILIDADE DE GERAÇÃO DE GÁS DE COQUERIAinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALreginaldodeoliveiramiranda.pdfapplication/pdf1266626https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-ANZJPR/1/reginaldodeoliveiramiranda.pdfaf927476f9f529ede6ac93156d7f15b6MD51TEXTreginaldodeoliveiramiranda.pdf.txtreginaldodeoliveiramiranda.pdf.txtExtracted texttext/plain52774https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-ANZJPR/2/reginaldodeoliveiramiranda.pdf.txt315245caa28dd075633f0e7041ccdb3dMD521843/ESBF-ANZJPR2019-11-14 21:00:00.645oai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-ANZJPRRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-15T00:00Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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