MODELO TERMOGRÁFICO DE DETECÇÃO DE COLAMENTO DE AÇO NO MOLDE NOS LINGOTAMENTOS CONTÍNUOS DA ARCELORMITTAL TUBARÃO
Notice bibliographique
Résumé
ResumoO colamento de aço no molde (sticker) é uma anomalia de processo de lingotamento, que quando não detectado pelos modelos de prevenção de sticker, pode gerar breakout, o que significa perdas de produção significativas e aumentos de custos de manutenção para recuperação de componentes de segmentos e moldes, além dos riscos de segurança durante a limpeza do aço dentro da máquina e reprocessamento das placas para eliminação de defeitos superficiais.Outro aspecto a ser considerado é a ocorrência de falso alarme de sticker que também gera custos adicionais de produção, aumento de defeitos superficiais nas placas e powder slivers em laminado a quente devido a redução brusca da velocidade de lingotamento.Visando reduzir as ocorrências citadas acima e otimizar o processo de lingotamento, um novo sistema de detecção de sticker foi implantando, em AM Tubarão, nas 03 máquinas de lingotamento contínuo de placas, com uma configuração diferente da que que habitualmente é encontrada no mercado.O sistema é baseado em dois eixos: uma imagem termográfica do molde e um sistema de cálculo bastante avançado.Este trabalho apresenta os resultados deste processo e os ganhos obtidos quanto à redução de alarme falso de sticker.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».