Banca de DEFESA: ALEXANDRE LADEIRA DE SOUSA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALEXANDRE LADEIRA DE SOUSA
DATA: 17/12/2024
HORA: 10:00
LOCAL: Remoto (Google meet)
TÍTULO:

PREDIÇÃO DA ANÁLISE DE CAL LIVRE NA PRODUÇÃO DE CIMENTO POR MEIO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E USO DE DADOS SINTÉTICOS

PALAVRAS-CHAVES:

Cement production is a complex process that involves mining, grinding of raw materials and heating of materials in clinker kilns. Throughout this production chain, homogenization and chemical reactions occur that alter the structure of the compounds to obtain a final product that meets the quality standards required by regulations. In the clinkering stage, one of the crucial parameters to be monitored is the free lime content, which directly impacts the quality of the cement and the efficiency of the process. However, this analysis is punctual, usually performed every two hours, and includes collection, sample preparation and calibration steps in X-ray equipment. Therefore, this work aims to develop a predictive model for the analysis of free lime in clinker kilns, using machine learning techniques and synthetic data generation. A consultation with process experts and related research was carried out to define the variables with the greatest impact on the free lime value, their respective limits that characterize stability in the operation, as well as cases in which the sampling of the variables could be impaired. Based on this, a historical database of the selected quantities was created, followed by data processing and increase of the database with the generation of synthetic data through techniques based on real data, such as interpolation between samples and disturbance through Gaussian noise. Next, machine learning algorithms were applied to predict the free lime content, evaluating the performance of each one and aiming to guide proactive adjustments in the process. In the performance analyses, the proposed predicrted model obained the following indexes of R² = 0.966, MSE = 0.02 and RMSE = 0.141 were obtained.
The results indicate that it is possible to predict free lime, highlighting the relevance of the work for improving the energy efficiency of the plant, reducing waste, greater stability in the quality of the clinker and, consequently, of the cement produced.

PÁGINAS: 75
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
ESPECIALIDADE: Arquitetura de Sistemas de Computação
RESUMO:

A produção de cimento é um processo complexo que envolve etapas de mineração, moagem de matérias-primas e aquecimento de materiais em fornos de clinquerização. Ao longo dessa cadeia produtiva, ocorrem etapas de homogeneização e reações químicas que alteram a estrutura dos compostos para se obter um produto final conforme os padrões de qualidade exigidos por normas. Na etapa de clinquerização, um dos parâmetros cruciais a ser monitorado é o teor de cal livre, que impacta diretamente na qualidade do cimento e na eficiência do processo. No entanto, essa análise é pontual, realizada geralmente a cada duas horas, e inclui etapas de coleta, preparação da amostra e aferição em aparelhos de raio X. Diante disso, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo preditivo para a análise de cal livre nos fornos de clínquer, utilizando técnicas de aprendizado de máquina e geração de dados sintéticos. Foi realizada uma consulta a especialistas da área de processo e a pesquisas relacionadas ao tema para a definição das variáveis com maior impacto no valor de cal livre, seus respectivos limites que caracterizam a estabilidade na operação, bem como casos em que a amostragem das variáveis pudesse ser prejudicada. Com base nisso, foi elaborada uma base de dados histórica das grandezas selecionadas, seguida de tratamento de dados e aumento da base com a geração de dados sintéticos por meio de técnicas baseadas nos dados reais, sendo interpolação entre amostras e perturbação por meio de ruído Gaussiano. Em seguida, foram aplicados algoritmos de aprendizado de máquina para prever o teor de cal livre, avaliando o desempenho de cada um e visando a orientar ajustes proativos no processo. Na análise de desempenho, o modelo preditivo proposto obteve os seguintes índices de R² = 0,966, MSE = 0,02 e RMSE = 0,141.
Os resultados experimentais obtidos indicam que é possível a predição da cal livre, evidenciando a relevância do trabalho para a melhoria da eficiência energética da planta, redução de desperdícios, maior estabilidade na qualidade do clínquer e, consequentemente, do cimento produzido.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - BRUNO DE ABREU SILVA - DCC/ICET (Suplente)
Externo à Instituição - DANTE COAQUIRA BEGAZO - USP (Suplente)
Externo ao Programa - VINICIUS VITOR DOS SANTOS DIAS - DCC/ICET (Membro)
Externo à Instituição - DICK CARRILLO MELGAREJO - LUT (Membro)
Presidente - DEMOSTENES ZEGARRA RODRIGUEZ (Membro)