Utilisation de réseaux neuronaux artificiels dans les convertisseurs d'oxygène en sidérurgie - Farage David, Felipe
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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…mehr

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Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
Professor do Instituto Federal de Minas Gerais, é pesquisador líder do Grupo de Pesquisa do CNPq denominado "Núcleo de Pesquisa em Processos e Produtos Siderúrgicos". Possui experiência na área Siderúrgica como engenheiro pesquisador da Gerdau S.A. na área de desenvolvimento de novos aços.