Modelo para predição da redução da temperatura do aço, entre o forno panela e o lingotamento contínuo no processo siderúrgico

• Autor(a) principal: Iara Campolina Dias Duarte
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AHSLSS
• topic: Engenharia Química; Redes neurais (Computação); Fundição continua; Aço; Engenharia quimica

Este trabalho visa o desenvolvimento de um modelo neural para estimar a redução de temperatura do aço, causado por perdas térmicas, entre o processo de Forno Panela e Lingotamento Continuo, da Aciaria da Gerdau Açominas. Atualmente, o modelo atual utilizado pelos operadores da planta, para predizer a queda da temperatura possui baixo desempenho ocasionando perdas e o aumento de custos na produção. Para iniciar o desenvolvimento do modelo neural, foram mapeadas as variáveis que mais influênciam na redução da temperatura do aço, causada pelas perdas térmicas. A seleção dasvariáveis que possuem maior inluência sobre a variável desejada foi fundamentada pelo método de análise de correlação. Foi utilizado uma rede neural do tipo MultiLayer Perceptron, treinada através do algoritimo Backpropagation, com uma camada oculta, sendo que a quantidade de neurônios nesta camada foi definida de formaempírica, baseando-se no coeficiente de correlação, obtido na etapa de validação do modelo. O algorítimo usado para construção do modelo neural foi desenvolvido no software Matlab, versão 5.2. O coeficiente de correlação do modelo neural para predição da redução da temperatura do aço, causada pelas perdas térmicas, em relação aos valores medidos na unidade insdustrial é igual a 72,3%. Portanto superior, aomodelo atual que possui uma correlação de 35,3%, em relação aos valores medidos na unidade industrial. Concluindo, foi observada a validade do uso da ferramenta computacional redes neurais artificiais para a construçãode modelos para a siderurgia.