Modelagem de forno para a produção de cimento atraves da aplicação de tecnicas de redes neurais

O cimento é um dos mais importantes produtos disponíveis para a sociedade, atualmente. Sua versatilidade permite as mais diversas aplicações. O cimento é utilizado para a fabricação de postes, cisternas, valas, tubos de drenagem, assim como para a construção de muros, calçadas, casas, prédios, pontes e barragens. Também pode ser utilizado na preservação do meio ambiente seja pelo aproveitamento, no seu processo produtivo, de pneus velhos, como fonte de ferro e de energia, ou para a imobilização de produtos tóxicos ou radioativos. Para ter essa flexibilidade de uso, são necessários rigorosos controles na sua fabricação e rigidez na manutenção de suas especificações. O modelo desenvolvido neste trabalho, com base em técnicas de redes neurais, tem por objetivo inferir propriedades de qualidade do clínquer na saída do forno, de forma rápida e precisa, antecipando o resultado das análises de laboratório, e com isso, possibilitando a correção das condições de operação do fomo num menor tempo. Assim, há a redução da variabilidade operacional do produto, e com isso a garantia de melhor qualidade do produto final. O modelo do forno é composto de duas redes neurais, uma predizendo a Cal Livre e outra predizendo o Peso Litro. Ambas redes possuem vinte entradas e dois nós na camada intermediária. O total de pesos de cada rede foi otimizado com a aplicação da técnica "OptimaI Brain Surgeon", ficando reduzidos a 38 e 31 pesos, sem contar com o Mas, para predição de Cal Livre e Peso Litro, respectivamente. Neste trabalho é efetuada, também, uma análise de sensibilidade das variáveis de entrada, identificando seu efeito nas variáveis inferidas, a Cal Livre e o Peso Litro do c1ínquer, de modo a priorizá-Ias quanto à sua importância, o que permite a sua manipulação quando da definição da estratégia de controle do fomo, seja por meio da ação operador, ou de sistema avançado de controle, por computadorCement is one of the most important produc15 available nowadays. 115 wide versatility permi15 different applications. Ifs used for manufacturing poles, draining tubes, cistems and ditches, for building sidewalks, houses, bridges and dams. If can be helpful for preserving the environrnent consuming used tires for iron and energy supply in i15 production, or for toxic or radioactive produc15 immobilization. For these wide flexibility, rigorous manufacturing controls, and hard tying to the specifications, are needed. The proposed neural artificial model objective is 10 give to the operator quick and preCIse clinker quality information, at the output of the rotary kiln, anticipating the laboratory analysis sampling resul15, minimizing the operational fumace conditions corrections, reducing the product operational variability, assuring a better final product quality. The model consis15 of two neural ne15, one for Free Lime and the other for the clinker Density prediction. Both have twenty inputs and two neurons in the hidden layer. The total number of connections were optimized by "Oprimal Brains Surgeon" technique, after what the number of weigh15 were reduced to 38 and 31, without taking in count the bias, for Free Lime and for Density prediction, respectively. An input variables sensibility analysis was performed for checking their importance in Free Lime and in Density prediction. The resul15 can be used for the priority manipulation by the operational strategy: the operator or the computer advanced control. An additional analysis is done for ranking the input variables conceming their effect on the studied variables, the clinker's Free Lime and Density, helping the operators to better understand and define the fumace operation strateg