MODELO TERMOGRÁFICO DE DETECÇÃO DE COLAMENTO DE AÇO NO MOLDE NOS LINGOTAMENTOS CONTÍNUOS DA ARCELORMITTAL TUBARÃO
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".