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Title: Modelo híbrido associando cálculos termodinâmicos e redes neurais artificiais para a predição da temperatura do aço desde o fim de sopro até a metalurgia secundária.
Authors: Viana Júnior, Marcos Antônio
metadata.dc.contributor.advisor: Silva, Carlos Antônio da
Keywords: Redes neurais artificiais
Controle de temperatura do aço
Cálculos termodinâmicos
Issue Date: 2018
metadata.dc.contributor.referee: Silva, Guilherme Liziero Ruggio da
Silva, Itavahn Alves da
Silva, Carlos Antônio da
Citation: VIANA JÚNIOR, Marcos Antônio. Modelo híbrido associando cálculos termodinâmicos e redes neurais artificiais para a predição da temperatura do aço desde o fim de sopro até a metalurgia secundária. 2018. 75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Materiais) – Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.
Abstract: O modelo proposto é uma associação de cálculos termodinâmicos para dissolução de ligas, adição de formadores de escória e reação de desoxidação no aço líquido com dois modelos de redes neurais artificiais (RNA) treinados com dados industriais para prever a variação da temperatura do aço líquido do final do sopro no BOF até a primeira medição de temperatura na metalurgia secundária. Para calcular a energia associada à desoxidação, foi realizado um experimento para estabelecer os parâmetros para a partição de oxigênio entre os desoxidantes, sendo o momento de adição de alumínio durante a etapa de vazamento o principal parâmetro. O controle da temperatura na fase de vazamento apresentou um desvio padrão para o erro de predição de 5,46 oC, para a etapa de transporte da estação de borbulhamento de argônio (EBA) para a metalurgia secundária de 2,79 oC e a associação de todos os cálculos apresentou um desvio padrão do erro de predição de 7,49 oC. A validação operacional apresentou uma precisão superior em relação ao método atual de controle de temperatura, resultando na redução do consumo de alumínio para aquecimento na metalurgia secundária, com economia potencial de US $ 4,07 milhões por ano para uma planta siderúrgica com capacidade de produção de 5 milhões de toneladas de aço anualmente. O modelo de rede neural artificial confirmou sua capacidade de modelar um processo multivariado complexo e a separação do cálculo termodinâmico proporciona uma melhor adaptabilidade a diferentes classes de aços com diferentes estratégias de produção.
metadata.dc.description.abstracten: The proposed model is an association of thermodynamic calculations for dissolution of alloys, slag formers and deoxidation reaction in the molten steel with twoartificial neural networks (ANN) models trained with industrial data, to predict the molten steel temperature drop from the blowing end at BOF until the first measurement at secondary metallurgy. To calculate the associated energy for deoxidation, an experiment was designed to set up the parameters for oxygen partitioning among deoxidants, with the aluminum timing of addition during teeming being the main parameter. The temperature control in the teeming stage presented a standard deviation for the error of prediction of 5.46 oC, for transportation from rinsing station to the secondary metallurgy of 2.79 oC and the association of all calculations presented an error standard deviation of 7.49 oC. The operational validation presented a superior accuracy compared with the current method for controlling the temperature, resulting in a reduction in the aluminum consumption for heating at secondary metallurgy with a potential economy of U$ 4.07 million per year for a steel shop producing 5 million tons of steelyearly. The artificial neural network model confirmed its capacity for modeling a complex multivariable process and the separation of thermodynamic calculation provides a better adaptability to different steel grades with different teeming strategies.
Description: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Materiais. Departamento de Engenharia Metalúrgica, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10518
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 05/11/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais.
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