Sistema de Inferencia Borroso para ajuste de referencia de Flujos de carbón y oxígeno en la etapa de afino de Horno de Arco Eléctrico

Abstract

Los logros obtenidos en el campo de la ingeniería del control y la aplicación de la inteligencia artificial a los procesos industriales, han protagonizado una revolución tecnológica en la siderurgia, ACINOX TUNAS estimula la investigación y desarrollo en pos de la aplicación de la automatización avanzada en la producción de acero más eficiente, segura y compatible con el medio ambiente, este trabajo propone un Sistema de Inferencia Borroso (FIS) para ajuste de referencia de los flujos de carbón y oxígeno en etapa de afino del Horno de Arco eléctrico (HAE) de ACINOX TUNAS, para esto se realiza la caracterización desde el punto de vista teórico, histórico y contextual de las aplicaciones de la inteligencia artificial al proceso de fundición de Hornos de Arco Eléctrico y se estudian las particularidades del Horno de Arco Eléctrico de ACINOX TUNAS. Tomando como referentes los más recientes estudios desarrollados en la industria moderna de fabricación de aceros, se realizan experimentos para mediciones de gases de salida y parámetros eléctricos en una muestra de seis coladas. Mediante el procesamiento de los datos experimentales y basados en la bibliografía consultada, así como en el criterio de los tecnólogos de mayor experiencia en el proceso, se diseña un sistema de inferencia borroso adecuado a las características específicas del caso de estudio. Para el diseño, desarrollo y validación de la propuesta se utiliza el software MATLAB. Se corrobora mediante el método de evaluación de alternativas un desempeño más eficiente del ajuste propuesto por el Sistema de inferencia borroso, en comparación al ajuste realizado por los operadores.

The achievements obtained in the field of control engineering and the application of artificial intelligence to industrial processes have led to a technological revolution in the steel industry, .ACINOX TUNAS stimulates research and development in pursuit of the application of advanced automation in the production of steel more efficient, safe and compatible with the environment. This work proposes a Fuzzy Inference System (FIS) for reference adjustment of the flows of carbon and oxygen in the refining stage of the Electric Arc Furnace (HAE) of ACINOX TUNAS, for this, the characterization is carried out from the theoretical, historical and contextual point of view of the applications of artificial intelligence to the smelting process of Electric Arc Furnaces and the particularities of the ACINOX TUNAS Electric Arc Furnace are studied. Taking as reference the most recent studies developed in the modern steel manufacturing industry, experiments are carried out to measure exhaust gases and electrical parameters in a sample of six castings. Through the processing of the experimental data and based on the bibliography consulted, as well as on the criteria of the most experienced technologists in the process, a fuzzy inference system is designed that is appropriate to the specific characteristics of the case study. For the design, development and validation of the proposal, the MATLAB software is used . A more efficient performance of the adjustment proposed by the Fuzzy Inference System, compared to the adjustment made by the operators, is corroborated by the method of evaluating alternatives.