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Título: UM SISTEMA DE ANÁLISE DE IMAGENS PARA CARACTERIZAÇÃO AUTOMÁTICA DE MICROAGLOMERADOS DE SINTER FEED
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RICHARD BRYAN MAGALHAES SANTOS

Colaborador(es):  SIDNEI PACIORNIK - Orientador
KAREN SOARES AUGUSTO - Coorientador
Número do Conteúdo: 36029
Catalogação:  09/01/2019 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36029@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36029@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36029

Resumo:
Os minérios, uma vez extraídos, passam por diversas etapas de beneficiamento antes que possam ser devidamente utilizados. Os finos de minérios que, ao final dessa etapa, não possuem a granulometria necessária para alimentar os fornos de redução, passam por processos de aglomeração para alcançá-la, como a pelotização e a sinterização, cujo material produzido em uma das etapas deste último processo é o foco do presente trabalho. Esses finos passam primeiramente por uma etapa de microaglomeração, que é fundamental para o processo, pois muitas das características e propriedades do sínter são função da estrutura do microaglomerado pré-tratamento térmico. Ela consiste numa mistura do sinter feed com água, fundentes e combustível sólido (coque). Existem 3 estruturas típicas para um microaglomerado: quasipartícula, micropelota e partícula não aglomerada. A presente dissertação desenvolveu uma rotina automática no programa de processamento e análise de imagens FIJI, baseada em processamento e análise de imagens do microaglomerado obtidas por microscópio ótico, que é capaz de identificar as partículas de diferentes granulometrias que compõem a amostra, e classificá-las quanto às 3 classes supramencionadas. Após a classificação, a rotina é capaz de extrair atributos dos objetos identificados (percentual de cada classe, circularidade média, espessura média), e analisar os núcleos das quasipartículas, classificando-os quanto à fase (hematita, magnetita, goethita e outros). Ademais, a rotina apresenta todos os dados já citados na forma de um relatório em pdf, que contém também uma listagem das quasipartículas e micropelotas em ordem crescente de tamanho. Essa rotina elimina a imprecisão e a subjetividade do operador humano, obtém medidas não realizáveis manualmente, permitindo prever características futuras do sínter de forma totalmente automática.

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