2 Descri¸ c˜ ao do Processo
2.3 Sistemas de Detec¸c˜ ao de Breakout
Com o desenvolvimento e investimento na industria sider´urgica, em especial no pro- cesso de lingotamento cont´ınuo, v´arios sistemas para detec¸c˜ao de breakouts, tamb´em co- nhecidos como BDS (Breakout Detection System), foram criados com base no monitora- mento dos parˆametros do molde. Devido `a grande maioria dos breakouts se originarem de um agarramento, a maioria dos sistemas se concentra na utiliza¸c˜ao de termopares para
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Fonte: (BARDET et al., 1983 apud EMLING, 2003) (adaptado)
Figura 2.24: Comportamento das temperatura medidas em um molde com dois n´ıveis verticais de termopares durante um agarramento
o monitoramento t´ermico do molde, que ´e o mais eficiente para a detec¸c˜ao desse tipo de breakout.
Segundo Emling (EMLING, 2003), a rela¸c˜ao entre os breakouts por agarramento e as varia¸c˜oes no fluxo de calor foram identificadas em 1954 por Savage e Pritchard (SAVAGE; PRITCHARD, 1954 apud EMLING, 2003), mas s´o a partir da d´ecada de 70, com o de- senvolvimento generalizado do lingotamento cont´ınuo e a disponibilidade de microproces- sadores sofisticados capazes de coletar e analisar medi¸c˜oes espec´ıficas de temperatura, se tornou poss´ıvel desenvolver sistemas de detec¸c˜ao de breakout por an´alise t´ermica. Ainda segundo ele, a primeira referˆencia de uso de termopares para a detec¸c˜ao de breakout ´e da patente japonesa n´umero 51(1976)-151624 de 1976 (YAMAMOTO et al., 1985 apud EMLING, 2003).
Basicamente, pode-se dividir os sistemas de detec¸c˜ao de breakout baseados em moni- toramento t´ermico em dois grandes tipos: adaptativos e n˜ao adaptativos, cabendo ainda algumas subdivis˜oes dentro desses tipos.
Os n˜ao adaptativos s˜ao aqueles que n˜ao consideram as diferen¸cas entre o comporta- mento da temperatura ao longo do molde para cada condi¸c˜ao distinta de lingotamento. Eles s˜ao geralmente baseados em regras fixas, que determinam limiares fixos para deter- minar o acionamento de alarmes. Dentro desse tipo de sistema se pode citar o sistema de Yamamoto et al. (YAMAMOTO et al., 1985 apud EMLING, 2003), no qual eram com- paradas as temperaturas de dois planos adjacentes de termopares, se houvesse invers˜ao de estado entre eles de uma certa magnitude, o alarme era disparado. Esse tamb´em ´e o tipo do sistema de detec¸c˜ao de Matsushita et al., descrito na patente japonesa n´umero 55(1980)-84259 (MATSUSHIDA et al., 1988 apud EMLING, 2003). Nele, a l´ogica de disparo do alarme exigia a invers˜ao de estados em um ´unico par de termopares que fosse maior do uma amplitude fixada.
Esse tipo de sistema tem a vantagem de ser o mais simples, portanto o que tem o me- nor custo computacional, mas, em contrapartida, seu uso ´e mais restrito. O uso restrito ´e causado pelo fato de condi¸c˜oes de lingotamento diferentes (tipo de a¸co, frequˆencia de oscila¸c˜ao do molde, velocidade de lingotamento, etc.) gerarem comportamentos t´ermicos diferentes, que, consequentemente, ir˜ao causar breakouts com perfis t´ermicos diferentes (diferen¸ca de temperatura entre os n´ıveis de termopares, velocidade de deslocamento do rompimento, etc.). Assim, esses tipos de sistemas obtˆem melhores desempenhos em m´a- quinas de lingotamento que sempre operam nas mesmas condi¸c˜oes. Uma tentativa de melhoria desses sistemas ´e o c´alculo dinˆamico dos limiares de opera¸c˜ao, que d´a uma maior flexibilidade a eles. Mas, como os parˆametros dos c´alculos s˜ao manualmente configurados no sistema de acordo com os crit´erios especificados para a opera¸c˜ao da m´aquina, se a condi¸c˜ao operacional mudar, a configura¸c˜ao deve ser refeita para se ajustar o sistema a essa nova condi¸c˜ao. Este ´e o caso do antigo BDS das m´aquinas de lingotamento cont´ınuo da Usina Intendente Cˆamara da Usiminas.
Os sistemas adaptativos podem ser divididos em dois subgrupos: os autoadaptativos e os n˜ao autoadaptativos. Os n˜ao autoadaptativos s˜ao aqueles que se adaptam `a condi¸c˜ao de lingotamento, s´o que essa condi¸c˜ao deve ser previamente conhecida e as caracter´ısticas que a determinam devem ser passadas como parˆametros de entrada ao sistema. Um exemplo de sistema desse tipo ´e o de Bhattacharya et al. (BHATTACHARYA et al., 2004), que recebe o teor de carbono do a¸co que est´a sendo lingotado como entrada do sistema.
Eles s˜ao mais vantajosos em rela¸c˜ao aos sistemas n˜ao adaptativos por permitirem uma maior flexibilidade do sistema, n˜ao se necessitando reconfigur´a-los manualmente toda a vez que as condi¸c˜oes operacionais mudam. A desvantagem desses sistemas ´e que eles tˆem
2.3 Sistemas de Detec¸c˜ao de Breakout 62 que ser retreinados toda a vez que uma nova condi¸c˜ao de opera¸c˜ao ´e imposta `a m´aquina de lingotamento (novo tipo de a¸co introduzido no mix de produtos da aciaria, novo limiar de velocidade de lingotamento, etc.), al´em de necessitarem de um grande n´umero de dados de diversas condi¸c˜oes de lingotamento para serem treinados pela primeira vez.
Os sistemas autoadaptativos s˜ao aqueles que, por si s´o, conseguem determinar o com- portamento t´ermico normal do a¸co, e assim, se adaptam a ele para determinarem os limiares para o disparo do alarme, n˜ao necessitando que se conhe¸ca de antem˜ao o tipo de a¸co. Este ´e o caso dos sistemas de detec¸c˜ao de breakout comerciais Martine da EBDS Engineering (CASTIAUX; ZULIANI, 2010) e MoldExpert da Siemens Vai (Siemens Vai, 2007). Este tamb´em ´e o caso do sistema desenvolvido neste trabalho.
Esse tipo de sistema ´e vantajoso, pois, como ele se adapta ao comportamento do a¸co por si s´o, o n´umero de parˆametros que deve ser passado a ele se reduz. Al´em disso, ao trein´a-lo, n˜ao ´e necess´ario especificar toda a condi¸c˜ao de lingotamento para cada exem- plo utilizado, basta passar toda a batelada de dados dispon´ıvel, o que facilita bastante o treinamento dele. Como desvantagem, esse tipo de sistema pode n˜ao se mostrar t˜ao oti- mizado como os sistemas n˜ao adaptativos ou como os n˜ao autoadaptativos, considerando uma condi¸c˜ao de lingotamento espec´ıfica.
A quest˜ao da diferencia¸c˜ao ou n˜ao de a¸cos pelos sistemas de detec¸c˜ao de breakout ´e de suma importˆancia, pois a composi¸c˜ao qu´ımica do a¸co, principalmente o teor de carbono, ´e um dos fatores que mais influencia o comportamento do a¸co durante o lingotamento, al´em da velocidade de lingotamento (BARCELLOS, 2007). Para o caso da Usiminas, a n˜ao diferencia¸c˜ao do a¸co pelo BDS era primordial, pois, na Usina Intendente Cˆamara, ´e permitido que o tipo de a¸co mude no decurso do lingotamento, n˜ao realizando paradas nele s´o para a troca do tipo de a¸co. Assim, o sistema devia se adaptar rapidamente a essa mudan¸ca. Al´em do mais, o tipo de a¸co que estava sendo lingotado n˜ao era uma informa¸c˜ao dispon´ıvel para o BDS, assim ele deveria adaptar-se por si s´o ao tipo de a¸co. As l´ogicas para detec¸c˜ao de breakout utilizadas pelos BDS s˜ao das mais diversas. As mais simples verificam a invers˜ao de estados entre termopares paralelos de n´ıveis diferentes, que se passarem um certo limiar, disparam o alarme. Esta ´e a l´ogica utilizada nos sistemas de Yamamoto et al. (YAMAMOTO et al., 1985 apud EMLING, 2003) e Matsushita et al. (MATSUSHIDA et al., 1988 apud EMLING, 2003). As l´ogicas um pouco mais sofisticadas, baseando-se na curva caracter´ıstica de agarramento, utilizam a defini¸c˜ao de limites de subida e descida para a temperatura, sendo que, se o limite superior de temperatura ´e ultrapassado e logo depois o limite inferior tamb´em ´e atingido, o alarme
´e acionado. Esta, simplificadamente, era a l´ogica utilizada pelo antigo BDS das m´aquinas da Usina Intendente Cˆamara. Outras se baseiam na gera¸c˜ao de modelos atrav´es da an´alise das componentes principais, e baseado no desvio entre o modelo e as medi¸c˜oes efetuadas na m´aquina de lingotamento, o alarme ´e acionado ou n˜ao. Este tipo de l´ogica ´e utilizado pelo sistema de Zhang e Dudzic (ZHANG; DUDZIC, 2006).
Atualmente, as t´ecnicas de inteligˆencia computacional vˆem sendo utilizadas larga- mente na detec¸c˜ao de breakouts. V´arios sistemas s˜ao baseados em redes neurais, como ´e o caso dos BDS das usinas da Nippon Steel em Kimitsu e Yawata, ambas no Jap˜ao, e do sistema descrito pela patente japonesa n´umero 5(1993)-327851 de 1993 (NAKAMURA; KODAIRA; HIGUCHI, 1996). Outros sistemas tˆem empregado a l´ogica fuzzy, como ´e o caso dos sistemas desenvolvidos por Bhattacharya et al. (BHATTACHARYA et al., 2004), Kempf e Adamy (KEMPF; ADAMY, 2004), e Barcellos (BARCELLOS, 2008). ´E interessante destacar este ´ultimo, pois ele utiliza uma abordagem diferente dos demais, ao inv´es de tentar detectar a curva caracter´ıstica de agarramento e em caso de detec¸c˜ao di- minuir bruscamente a velocidade de lingotamento, nesse sistema ´e utilizada a l´ogica fuzzy para determinar a velocidade ideal de lingotamento, comparando com a real da m´aquina e reajustando-a caso necess´ario (BARCELLOS, 2008).
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E dif´ıcil realizar uma compara¸c˜ao de desempenhos entre cada um dos tipos de sistemas de detec¸c˜ao de breakout e l´ogicas utilizadas por eles para determinar qual ´e a melhor combina¸c˜ao. Ao realizar uma compara¸c˜ao dessas, o primeiro ponto a considerar ´e que cada processo de lingotamento cont´ınuo ´e diferente um do outro, logo, as necessidades e particularidades de cada um tamb´em s˜ao diferentes, o que pode fazˆe-lo demandar um sistema de detec¸c˜ao de breakout com caracter´ısticas espec´ıficas. Dessa forma, um sistema mais simples pode ter um desempenho igual ou melhor do que um sistema mais complexo. O segundo ponto ´e que as sider´urgicas n˜ao divulgam os dados de seus lingotamentos, assim ´e dif´ıcil se realizar testes em v´arios sistemas com os mesmos dados a fim de compar´a- los. O terceiro e ´ultimo ponto ´e que n˜ao basta avaliar somente se um sistema detecta corretamente os breakouts, mas tamb´em ´e necess´ario avaliar o n´umero de alarmes falsos que ele gera. Isso ´e uma coisa bastante dif´ıcil, pois ´e necess´ario um grande n´umero de dados de lingotamento, que nem sempre podem ser disponibilizados, e, quando os testes do sistema s˜ao feitos de forma online, nem sempre ´e poss´ıvel verificar a veracidade de alarmes. Dessa forma, n˜ao ´e poss´ıvel dizer de forma imediata se um sistema ´e melhor que um outro sem se observar esses trˆes fatores e realizar a compara¸c˜ao sobre as mesmas condi¸c˜oes, mas, mesmo assim, a resposta ficar´a restrita `a planta em particular para a qual foi realizado o teste, podendo n˜ao ser v´alida para uma outra planta de lingotamento
2.3 Sistemas de Detec¸c˜ao de Breakout 64 cont´ınuo. Para confirmar isso, todo BDS que vai ser instalado em uma certa m´aquina deve ser ajustado para os parˆametros daquela m´aquina em particular, n˜ao existindo BDS do tipo “plug and play”, sendo que alguns BDS comerciais permitem a incorpora¸c˜ao de novos algoritmos de detec¸c˜ao, caso necess´ario.