MINERIA DE DATOS PAR LA OPTIMIZACIONDE ALTOS HORNOS

NOMBRE DEL PROYECTO Aplicación de minería de datos al control y optimización de altos hornos
SECTOR Industria - Altos hornos
OBJETIVO Desarrollo de un sistema de optimización/control de procesos complejos.
Este sistema se ha aplicado en altos hornos, obteniéndose una reducción
apreciable del consumo de combustible.
DESCRIPCIÓN
Actualmente, los altos hornos incluyen exhaustivos sistemas
de medida que permiten supervisar y controlar su
funcionamiento. Los datos sobre la temperatura y la presión
en el horno, así como los resultantes del análisis de
muestras de la salida de gases, se utilizan en muchos
hornos modernos para optimizar el proceso de fundición.
Sin embargo, las relaciones existentes entre dichos datos
no pueden describirse mediante modelos analíticos, por lo
que se necesita un operador experto que analice e
interprete las medidas.
El sistema desarrollado permite automatizar estas tareas mediante la aplicación de técnicas de minería de
datos. Se basa en el análisis de la distribución de temperaturas en la parte superior del horno, que, junto
con otras medidas complementarias, proporciona indicadores característicos de la calidad del proceso.
Aplicando métodos híbridos neuro-borrosos, se ha construido un modelo de la interdependencia entre los
parámetros de operación del proceso y los perfiles de temperatura correspondientes.
El sistema funciona integrado en la línea de producción. Utilizando técnicas de clustering (agrupamiento)
borroso, analiza los datos recopilados para determinar el estado en que se encuentra el horno. Dicho
estado se compara con el que se pretende conseguir, analizándose la desviación mediante una red
neuronal. Basándose en los datos recibidos, la red neuronal formula una recomendación sobre las
correcciones a realizar en la relación carga-combustible empleada en el sistema de carga. El operador
evalúa esta recomendación y la transforma en medidas concretas, seleccionando para ello uno de los
programas de carga definidos mediante el sistema borroso.
En una etapa previa se determinaron los distintos modelos a utilizar según la situación. Basándose en los
archivos históricos de datos, se definieron las diferentes estrategias de solución que se aplicarían en cada
caso. Estos modelos son los que utilizará el sistema inicialmente, pero pueden ser optimizados en función
de su comportamiento durante el funcionamiento operativo del sistema.