Una nueva aplicación de las redes neuronales y la lógica difusa a la optimización del proceso de la fabricación del arrabio en un horno alto

• Autores: Hussen Ghidan Hussen
• Directores de la Tesis: Javier Mochón Muñoz (dir. tes.), Tomasa Calvo Sánchez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2005
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: León Atilano González Sotos (presid.), Daniel Meziat Luna (secret.), Guillermo Cisneros Pérez (voc.), José Antonio Gutiérrez de Mesa (voc.), José Luis Enríquez Berciano (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Sistemas de control del entorno
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología metalúrgica
      • Talleres de forja laminación y fundición de hierro y acero
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: e_Buah
• Resumen
  • español

    Esta tesis se centra en el estudio de la aplicación de sistemas, basados en redes neuronales y lógica difusa, para la fabricación de arrabio. En particular el control relativo a los parámetros del horno alto, tales como temperatura del metal liquido, nivel térmico del horno así como sistemas que ayuden al conocimiento de las relaciones entre los mapas de la temperatura, y otros factores como una ayuda a la optimización del uso de combustibles y coque en el proceso. La metodología propuesta para atacar estos problemas es evaluar y hacer predicciones con modelos basados en redes neuronales artificiales e inferencia difusa.

  • English

    This thesis is centered on the study regarding systems applications whichare based on neuraE networks and fuzzy logic for the production of pig irons. In particular, the relative control of the blast firnaces, such as liquid metal temperature, blast furnace oven thermal level as well as systems that help us know the relationships between the temperature maps, as well as other factors as an aid in the optimization of the use of fuel and coke in said process. The methodology proposed to attack these problems is to evaluateand make predictions using modeis based on artificial neural networks and fuzzy inference.