AVALIAÇÃO DE TÉCNICAS DE REGRESSÃO E DE UMA NOVA ABORDAGEM PARA A OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE DESFOSFORAÇÃO DE AÇO NO CONVERTEDOR LD DA V&M DO BRASIL
AVALIATION OF REGRESSION TECHNIQUES AND A NEW APPROACH TO THE OPTIMIZATION OF THE LD CONVERTER STEEL DEPHOSPHORIZATION PROCESS
Dominguete, Daniel Henrique; Almeida, Leandro; Moreira, Alexandre Pereira; Gonçalves, Paulo Miranda; Carvalho, Sanderson Vanucci
http://dx.doi.org/10.4322/tmm.00301007
Tecnol. Metal. Mater., vol.3, n1, p.31-35, 2006
Resumo
Este trabalho apresenta um novo modelo para a estimativa do teor de fósforo para o Convertedor LD da V&M do Brasil. O modelo obtido, em trabalho anterior, por meio de regressão múltipla é avaliado perante uma nova regressão, desta vez, não-linear, representada por uma Rede Neural Artificial. É apresentada uma nova metodologia para a minimização do teor de fósforo a partir de variáveis de processo disponíveis em tempo hábil de utilização, uma vez que a análise química da escória só é realizada após o término do sopro. Os resultados foram obtidos através de um conjunto de amostras reais de condições de operação do Convertedor LD da V&M do Brasil, coletadas no período de janeiro a outubro de 2003 e demonstram que é possível estabelecer novas metodologias para a otimização do processo de desfosforação de aço em convertedores LD.
Palavras-chave
Desfosforação, Convertedor LD, Redes neurais artificiais
Abstract
This paper demonstrates a new model to the phosphorus forecasting content to LD converter from V&M do Brasil. The model from the previous work, trough multiple regression, is evaluated with a new regression, in this time, nonlinear, represented by an Artificial Neural Network. It is demonstrated a new methodology to the phosphorus minimization grade from the process variables available at the moment, knowing that the slag chemistral analysis is only executed after the blowing ends. The results were obtained from a set of real operation conditions samples of the LD converter from V&M do Brasil collected in the period of January to October of the year 2003. The results demonstrate that it is possible to establish new methodologies to the optimization of the LD converter steel dephosphorization process.
Keywords
Dephosphorization, LD converter, Artificial neural networks
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