Desarrollo de un modelo de predicción de temperatura final de colada en hornos eléctricos de fusión

Resumen

Los procesos industriales, especialmente en las empresas de sectores básicos, se ven sometidos a constantes presiones de mercado (bajada precios, nuevos competidores de países en desarrollo, etc.) y del entorno (sensibilidad a la contaminación, mantenimiento del empleo, etc.). Esto obliga a que en todos los procesos industriales, y concretamente en los pertenecientes al sector del acero, se requiera un análisis y reingeniería de los procesos que optimice su funcionamiento de modo que los tiempos de ciclo y el consumo específico de energía disminuyan manteniendo siempre bajo un estricto control el gasto de materiales y las emisiones que se producen. En las acerías eléctricas, entorno en el que se desarrolla este trabajo, se comienza a tener en cuenta que se contribuye a deteriorar el medio ambiente cuando en el horno de fusión se consume energía en exceso o cuando los refractarios se retiran sin haber llegado a su punto final de vida. Sin embargo el desarrollo de modelos que mejoren el control del horno de arco en cuanto a la minimización del consumo energético, mediante técnicas clásicas y, posteriormente, con elementos finitos no han permitido alcanzar la aplicabilidad esperada. En este trabajo se desarrolla un modelo que permite mejorar el control y, como consecuencia, el consumo de energía en un horno eléctrico de arco a través de una predicción más precisa de la temperatura final de colada. La información necesaria es obtenida empleando un proceso de extracción de conocimiento a partir de datos recogidos en un determinado horno de fusión, considerando también la experiencia de los operadores y técnicos de planta. La construcción del modelo se realiza mediante la combinación de redes neuronales y lógica borrosa.