Automação do processo de pelotamento em disco de escala piloto utilizando controlador fuzzy

Abstract

RESUMO: As pelotas são concentrados de diferentes produtos químicos e mineralógicos, principalmente finos de minério de ferro, com propriedades específicas e grande aplicação na fabricação de aço. Para conferir resistência às pelotas recém-formadas, é conduzido um processo de queima, no qual a eficiência térmica está intrinsecamente ligada ao diâmetro e à umidade ideais das pelotas. O sensoriamento e controle da faixa granulométrica na formação das pelotas de minério de ferro no processo de pelotamento é então de extrema importância para a indústria. Este trabalho descreve a aplicação prática de um controle Fuzzy em uma planta de pelotamento industrial de minério de ferro. Assim foi necessário desenvolver um modelo para detectar o padrão de qualidade do tamanho da pelota no processo, e com a identificação do padrão, realizar o controle da rotação, taxa de alimentação, injeção de água e inclinação do disco de pelotização. O sistema desenvolvido teve como objetivo melhorar o rendimento de formação de pelotas, aumentando a qualidade, velocidade e segurança na produção. O processo de produção de pelotas por aglomeração de finos em disco rotativo costumava ser amplamente gerenciado de forma subjetiva, quase como uma forma de "arte", onde todas as decisões operacionais eram deixadas nas mãos do operador. Essas decisões eram frequentemente baseadas em percepções subjetivas que nem sempre resultavam no desempenho mais eficaz. A utilização de um medidor de distribuição de tamanho de partículas baseado em análise de imagens mostrou-se totalmente adequado para aplicação em ambiente industrial, atendendo aos requisitos do sistema de controle. A incorporação do conhecimento acumulado na operação deste processo no sistema especialista descrito no presente trabalho resultou em um sistema de controle robusto e fortemente orientado para a otimização.

ABSTRACT: Pellets are concentrates of various chemical and mineralogical products, primarily fine iron ore, with specific properties and significant applications in steel manufacturing. To impart strength to freshly formed pellets, a firing process is conducted, in which thermal efficiency is intrinsically linked to the ideal pellet diameter and moisture content. Sensing and controlling the particle size distribution during the formation of iron ore pellets in the pelletization process are therefore of paramount importance to the industry. This work describes the practical application of a Fuzzy control system in an industrial iron ore pelletization plant. Consequently, it was necessary to develop a model to detect the quality pattern of pellet size in the process and, with pattern identification, control pelletization disk rotation, feed rate, water injection, and tilt. The system’s objective was to enhance pellet formation yield by improving quality, speed, and production safety. The production process of pellet formation through agglomeration of fines in a rotating disk used to be largely managed subjectively, almost like an "art," where all operational decisions were left to the operator’s discretion. These decisions were often based on subjective perceptions that did not always result in the most effective performance. The use of a particle size distribution meter based on image analysis proved to be entirely suitable for application in an industrial environment, meeting the system’s control requirements. Incorporating the accumulated knowledge in the operation of this process into the expert system described in this work resulted in a robust control system strongly oriented towards optimization.