Modelo Adaptativo para Predição de Nível de Líquidos em Cadinhos de Altos-Fornos Baseado em Séries Temporais

Nome: Flávio da Silva Vitorino Gomes
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 20/05/2016
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Jose Leandro Félix Salles Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
ALEXANDRE LOUREIROS RODRIGUES Examinador Externo
Cláudio Garcia Examinador Externo
Jose Leandro Félix Salles Orientador
Jussara Farias Fardin Examinador Interno
Patrick Marques Ciarelli Examinador Interno

Resumo: A operação de extração de material do interior do alto-forno é realizada com significativo grau de incerteza, dentre outros motivos, pois a medição do nível dos líquidos não pode ser medido diretamente. Neste trabalho é apresentado um sistema para previsão do nível dos líquidos no cadinho do alto-forno através da medição da força-eletromotriz gerada na carcaça baseado em um modelo sazonal autoregressivo integrado e de médias móveis (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average - SARIMA). Os estudos mostraram que esta força-eletromotriz é uma série temporal não-estacionária, não-linear,
apresenta um forte comportamento sazonal e que é fortemente correlacionada com o nível de líquidos. Foram realizadas algumas comparações com modelos não-lineares baseados em redes neurais artificiais com atrasos de tempo (Time Delay Neural Networking - TDNN) e os resultados indicam que o modelo não-linear apresenta melhor performance de previsão. Esta metodologia consiste na estratégia para a análise, identificação, filtragem e previsão do nível dos líquidos através de modelo TDNN obtendo-se ao final do processo uma previsão com precisão satisfatória. A previsão do nível dos líquidos com
horizonte de até 1 hora à frente pode ajudar os operadores e engenheiros durante o controle e otimização do processo de produção de altos-fornos trazendo maior segurança e ganhos financeiros.

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