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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorRamos, Rodrigo Alves-
dc.contributor.authorCastro, Jamil Nobre de-
dc.contributor.authorSilva, Soraia Karolinne Castro-
dc.contributor.authorSilva, Marcelo José Gomes da-
dc.date.accessioned2021-03-17T13:54:24Z-
dc.date.available2021-03-17T13:54:24Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationRAMOS, Rodrigo Alves; CASTRO, Jamil Nobre de; SILVA, SORAIA Karolinne Castro; SILVA, Marcelo José Gomes da. Otimização de fusão e refino primário através de análises estatísticas de parâmetros elétricos e de processos em forno elétrico a arco. In: SEMINÁRIO DE ACIARIA, FUNDIÇÃO E METALURGIA DE NÃO-FERROSOS, 50º, 01 a 03 out. 2019, São Paulo, São Paulo, Brasil. Anais[...] São Paulo, São Paulo, v.50, n.50, p. 786-796, 2019.pt_BR
dc.identifier.isbn2594-5300-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/57158-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectForno elétricopt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectEnergiapt_BR
dc.titleOtimização de fusão e refino primário através de análises estatísticas de parâmetros elétricos e de processos em forno elétrico a arcopt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrTendo conhecimento que o processo do FEA demanda grande quantidade de energia elétrica, as otimizações a partir de balanços de massa e de energia são feitas com frequência elevada. Em geral, esses cálculos não são simples e em algumas empresas há softwares propriamente desenvolvidos para esse fim, consequência de uma evolução tecnológica que tem permitido captar e armazenar muitas variáveis em bancos de dados. Visando obter o maior número de respostas possíveis a partir dos dados, foram realizadas abordagem estatísticas aplicando os métodos de regressão linear múltipla (MLR) e dos mínimos quadrados parciais (PLS) correlacionando parâmetros de mix de sucatas, de processo e de elétrica do FEA com a quantidade necessária de energia elétrica para fundir a carga sólida. Os modelos foram avaliados com os valores reais de períodos diferentes e, adicionalmente, com valores obtidos pelo software oficial da empresa para balanço de massa e energia., demonstrando um bom ajuste com erros porcentuais inferiores a 5% para todas as regressões. O modelo estatístico demonstrou, portanto, uma boa acurácia para a prática industrial de otimização energética e a vantagem da obtenção de resultados a partir de equações lineares.pt_BR
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