Título: | IDENTIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DO GRAU DE MATURAÇÃO DE PELOTAS DE MINÉRIO DE FERRO | |||||||
Autor: |
KAREN SOARES AUGUSTO |
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Colaborador(es): |
SIDNEI PACIORNIK - Orientador OTAVIO DA FONSECA MARTINS GOMES - Coorientador |
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Catalogação: | 25/MAR/2013 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | |||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=21365&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=21365&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.21365 | |||||||
Resumo: | ||||||||
O presente trabalho visa o desenvolvimento de um sistema automático de
identificação do Grau de Maturação de pelotas de minério de ferro, envolvendo
técnicas de microscopia digital e processamento e análise digital de imagens. As
pelotas de minério de ferro, juntamente com o sínter e o minério granulado,
constituem uma das matérias-primas básicas no processo de produção do ferro
primário. Numa das etapas de sua produção, as pelotas adquirem diferentes
características microestruturais, os chamados Graus de Maturação, que
influenciam diretamente seu comportamento nos processos de redução. Sendo
assim, a caracterização microestrutural constitui-se em uma importante etapa de
controle de qualidade do material. A evolução da microestrutura de pelotas
específicas para altos-fornos foi dividida em quatro classes: A, B, C e D. A partir
das micrografias obtidas por microscópio ótico, foram extraídos atributos capazes
de descrever características intrínsecas de cada classe (ou Grau de Maturação),
posteriormente utilizados para treinar um classificador automático. Para tentativas
de otimização do processo, foram utilizadas 3 técnicas para redução de
dimensionalidade (Busca exaustiva do conjunto com a melhor taxa de acerto,
Análise de Componentes Principais e Análise Discriminante Linear de Fisher), e
testados 3 tipos de classificadores (Quadrático, Mahalanobis e Linear). A maior
taxa de acerto global obtida foi acima de 90 por cento. Este resultado indica que a
metodologia desenvolvida mostrou-se efetiva para a classificação automática do
Grau de Maturação de pelotas de minério de ferro de alto-forno.
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