Utilização de algoritmo genético para a solução do problema de proporção de carvões para produção de coque metalúrgico
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Resumo
Em busca de aumentos de competitividade em um cenário de concorrência cada vez mais acirrada, as empresas procuram sempre maximizar seus lucros e/ou minimizar seus custos. Para alcançar estes objetivos uma metodologia muito utilizada é a implementação e utilização de ferramentas de otimização integradas ao processo produtivo. Desta forma espera-se obter a máxima eficiência do processo com o menor custo possível. Um exemplo de utilização dessa metodologia é a solução do problema da mistura de
carvões para a produção do coque metalúrgico. O coque metalúrgico é um insumo muito importante em um alto forno, pois é o combustível de custo mais elevado e de extrema importância na estabilização do processo do alto forno. Este trabalho mostra o desenvolvimento de uma ferramenta visando à geração da melhor mistura de carvões metalúrgicos para a produção de coque. Normalmente os otimizadores de carvão metalúrgico são limitados por utilizarem apenas programação linear para solucionar este problema. Contudo, no presente trabalho tal formulação não seria eficiente, devido à existência de uma restrição relacionada ao valor de uma de uma propriedade do coque, calculado através de uma rede neural. Desta forma tem-se um problema não linear, que no presente trabalho é resolvido através do uso de um algoritmo genético.
Abstract
In a highly competitiveness market environment companies are always trying reduce their costs and/or increase their profits. To reach these objectives a methodology used is the implementation of optimization tools integrated to the production process. Thus, it is
expected to get maximum process efficiency with the minimum cost. An example of utilization this methodology is the solution of the problems of blending of coals to produce coke. The metallurgical coke is the most important raw material in a blast furnace, because it is the fuel that has highest cost and it is extremely important to stabilization process of the blast furnace.This study shows the development of a tool which is the propose of finding the best blending of metallurgical coals to produce coke. Normally the metallurgical coal optimizers are limited because they utilize only linear programming to solve this problem. However in the present study such formulation would not be efficient due to the existence of a restriction to the value of a feature of the coke, calculated using a neural network. Thus it is found a no linear problem which is solved through the use genetic algorithm.
Assunto
Automação industrial, Algoritmos genéticos, Coque metalúrgico
Palavras-chave
Carvão metalúrgico, Otimização, Algoritmo genético