Um sistema especialista baseado em lógica difusa para detecção de riscos potenciais na formação do eletrodo Søderberg

Abstract

RESUMO: O processo de formação de ferroligas em fornos a arco submerso se dá através da conversão massiva de energia elétrica em energia térmica no interior dos fornos, por intermédio de eletrodos do tipo Søderberg. O eletrodo é formado durante o processo do forno, e sua matéria prima é chamada de pasta eletródica, que assume formatos de bloco, briquete ou cilíndrico. Quando a pasta é introduzida no processo, ela está sujeita a condições que criam assimetrias de nível que podem afetar a formação do eletrodo e causar sua quebra. Outro evento indesejado é a segregação, que separa as fases da pasta, deixando os eletrodos mecanicamente fracos e diminuindo sua eficiência. Há também o evento denominado engaiolamento que forma bolsões de ar na pasta e acarreta eletrodos malformados e pode ocasionar a parada do fluxo de pasta da coluna do eletrodo. Devido as condições de baixa iluminação do ambiente operacional e a restrição visual da pasta após sua inserção no processo, esses distúrbios são difíceis de serem identificados pelos operadores, e quando são, ocorrem somente por auxílio de recurso humano, não havendo um sistema de monitoramento contínuo para identificar e gerar alertas de ocorrência. Neste cenário, o emprego de sistemas especialistas (SEs) apresenta-se como uma alternativa para agregar e estruturar o conhecimento operacional para inferir, de forma assertiva e automática, sobre a ocorrência desses distúrbios. Este trabalho apresenta uma abordagem de um sistema especialista difuso para a inferência dos três riscos potenciais na formação do eletrodo Søderberg. Ao longo do trabalho será destacado o desenvolvimento do protótipo projetado e construído para aquisitar dados do processo que foram tratados e posteriormente introduzidos no SE implementado para validar as inferências. Soma-se a este destaque, a estrutura do sistema especialista, assim como os resultados estimados pelo SE para detectar o grau de simetria, segregação e engaiolamento de pasta, que serão expostos graficamente considerando dados reais de nível e temperatura de pasta eletródica.

ABSTRACT: The process of forming ferroalloys in submerged arc furnaces is accomplished by the massive conversion of electrical energy into thermal energy within the furnaces by Søderberg-type electrodes. The electrode is formed during the furnace process and its raw material is called electrode paste, which takes block, briquette or cylinder formats. When the paste is introduced into the process, it is subject to conditions that cause level asymmetries, which can affect the formation of the electrode and lead to its breakage. Another undesirable event is segregation, which separates the paste phases, making the electrodes mechanically weak and decreasing their efficiency. Another event is formation of bridges, in which air bubbles form in the paste and lead to malformed electrodes and can stop flow of paste in the electrode column. Due to the poor lighting conditions in the operating environment and the visual degradation of the paste after it is introduced into the process, these faults are difficult for operators to detect, and when they do occur, they have only human resources and no continuous monitoring system to identify them and generate alerts. In this scenario, the use of expert systems (SEs) is an alternative to summarize and structure the operational knowledge in order to automatically infer the occurrence of these faults. In this work, a fuzzy expert system approach is presented for inferring the three potential hazards in the formation of the Søderberg electrode. Throughout the work, the development of the prototype is highlighted, which was designed and built to collect process data that will later be implemented in the SE to validate the conclusions. Additionally, to this highlight, the structure of the expert system, as well as the results estimated by the expert system for detecting the degree of symmetry, segregation, and paste entrapment, will be graphically presented using real data regarding the level and temperature of electrode paste.