Influência da matéria-prima no aumento de produtividade de um processo de sinterização

Abstract

RESUMO: A produção de sínter com qualidade elevada em conjunto com alta taxa de produtividade e baixo consumo de energia está relacionada com a qualidade dos minérios de ferro empregados na mistura e o cenário global de produção de aço tem enfrentado um grande desafio, a deterioração química e granulométrica do sinter feed disponível no mercado. Uma das alternativas encontradas é o uso de materiais concentrados como pellet feed, porém essa prática é limitada pela grande presença de finos que dificultam a granulação da mistura. Considerando os efeitos da granulometria do sinter feed na produtividade da sinterização é necessário a escolha das proporções entre os minérios disponíveis de forma otimizada para garantir a melhor produtividade atendendo as restrições de qualidade e de disponibilidade de minérios. A partir da aplicação de redes neurais artificiais este trabalho teve como objetivo analisar a influência de 14 variáveis entre matéria-prima e parâmetros de processo na produtividade da máquina de sínter. Foram utilizados dados coletados durante o período de 1 ano no processo de sinterização de uma empresa siderúrgica do estado do Espírito Santo. Uma rede neural capaz de avaliar ao processo foi construída, confirmando a influência do pellet feed na produtividade, sendo estudado a variação do seu impacto em conjunto com os demais parâmetros, formando uma ferramenta de auxílio de tomada de decisão.

ABSTRACT: The production of high quality sinter together with high production rate e low energy cost is related to the iron ore quality used in the mix and the global scenario has been facing a great challenge, the chemical and physical deterioration of the sinter feed available on the market. A found alternative has been the use of concentrate materials such as pellet feed but this practice is limited by the great presence of fines that make granulating the mix harder. Taking in consideration the effects of the sinter feed granulometry in sintering production rate it?s necessary to choose the proportion of the available iron ores in a optimized way to guarantee a better production rate while complying with the quality and availability restrictions. By neural networks application, this work had the objective of analyzing the influence 14 variables among raw material and other process parameters in the sinter machine production rate. The data used was colleted over a 1 year period in the sintering process of a steel plant located in the state of Espírito Santo. A neural network capable of evaluating the productivity rate was built, the influence of pellet feed on productivy rate was confirmed, the variation of it's impact was studied along with other parameters, making a decision-making tool.