Utilisation de réseaux neuronaux artificiels dans les convertisseurs d'oxygène en sidérurgie

Zusatztext

La décarburation est la réaction la plus importante dans le processus de raffinage primaire via le convertisseur d'oxygène, car elle peut régir la productivité de tout un atelier de fusion. Ainsi, le contrôle des principales variables de ce processus, telles que le temps de fin du soufflage d'oxygène et la teneur finale en carbone du bain, est de la plus haute importance. Pour cela, ce livre traite du développement d'un modèle mathématique, utilisant des outils d'intelligence artificielle tels que les réseaux neuronaux artificiels (ARN), pour prédire ces variables à partir de l'analyse des gaz de sortie des convertisseurs d'oxygène. Le modèle calcule le temps de soufflage final et la teneur finale en carbone dans l'acier liquide et a montré une bonne corrélation avec les données réelles d'une aciérie.

Autorenportrait

Profesor del Instituto Federal de Minas Gerais, es el principal investigador del Grupo de Investigación del CNPq denominado "Núcleo de Investigación en Procesos y Productos Siderúrgicos". Tiene experiencia en el área de la siderurgia como ingeniero de investigación de Gerdau S.A. en el desarrollo de nuevos aceros.

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