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La monitorización de la salud estructural (SHM) en un horno de arco eléctrico se realiza de varias maneras. Depende del tipo de elemento o variable a monitorizar. Por ejemplo, el revestimiento de estos hornos está hecho de materiales refractarios que pueden desgastarse con el tiempo. Por lo tanto, la monitorización de las temperaturas en las paredes y en los elementos de refrigeración del horno es esencial para una correcta monitorización estructural. En este trabajo se ha realizado una predicción multivariante de la temperatura en series temporales mediante un enfoque de deep learning. Para aprovechar los datos de los últimos 5 años sin descuidar las partes iniciales de la secuencia en los años más antiguos, se utilizó un mecanismo de atención para modelar la predicción de series temporales mediante deep learning. El mecanismo de atención se construyó sobre la base del enfoque codificador-decodificador en las redes neuronales. Así, con el uso de un mecanismo de atención, se mejoró la dependencia a largo plazo de las predicciones de temperatura en un horno. Se implementó un periodo de calentamiento en el proceso de entrenamiento de la red neuronal. Los resultados del mecanismo basado en la atención se compararon con el uso de arquitecturas de redes neuronales recurrentes para tratar datos de series temporales, como la memoria a largo plazo (LSTM) y la unidad recurrente cerrada (GRU). Los resultados del error medio cuadrático medio (ARMSE) obtenidos con el mecanismo basado en la atención fueron los más bajos. Por último, se realizó un estudio de importancia de las variables para identificar las mejores para entrenar el modelo.

Cómo utilizar el sensor y la aplicación SKF QuickCollect

La industria del vidrio consume mucha energía. Tanto si se trata de vidrio plano como de vidrio hueco, el primer paso es fundir el vidrio en un horno. Los procesos de conformación posteriores al horno requieren el control de la temperatura en varios puntos mediante quemadores y ventiladores.

El siguiente paso es modelizar los equipos (hornos, etc.) en función de sus diferentes condiciones de uso. El modelo de consumo también puede tener en cuenta el contexto de producción, los precios de la energía o el impacto de un cambio de refractario en el día a día.

La plataforma proporciona diariamente sugerencias informadas para optimizar los ajustes de sus equipos en función de sus objetivos de producción. Tiene un mejor control de su proceso de fabricación para mejorar continuamente la homogeneidad y la calidad de sus productos.

El fabricante se beneficia ahora de una supervisión en tiempo real, un mayor control de sus parámetros flexibles y alertas en caso de desviaciones. También recibe sugerencias para optimizar el ajuste de sus hornos en función de los objetivos de producción.

Optidrive E3 – Parámetros estándar

La corrosión de la armadura de acero debida a la penetración de cloruros es la mayor causa de problemas de durabilidad en el hormigón; se ha llevado a cabo una intensa investigación internacional para comprenderla y evitarla. Este documento resume los resultados de un programa de investigación teórica y experimental que investiga la influencia de la escoria de alto horno en las propiedades de transporte relacionadas con el cloruro. Se midió la relación entre el coeficiente aparente de difusión del cloruro, la resistividad eléctrica y la resistencia a la compresión. Se obtuvieron los coeficientes de difusión intrínsecos del cloruro, el hidróxido, el sodio y el potasio mediante un modelo computacional y un ensayo de migración eléctrica. La composición inicial de hidróxido de la solución de los poros, la porosidad y la capacidad de unión del cloruro también se determinaron a partir del modelo. Los resultados mostraron que la escoria de alto horno mejoraba la resistencia a la penetración del cloruro, lo que daba lugar a un hormigón menos vulnerable a la corrosión.

Además del mineral de hierro o de las pastillas de hierro, durante la producción de hierro en un alto horno se utilizan fundentes de coque y caliza o dolomita para que el calcio y el magnesio de los fundentes calcáreos se combinen con los aluminatos y silicatos del mineral. Esta reacción permite obtener hierro de buena calidad y también un residuo no metálico, conocido como escoria. Si esta escoria se enfría rápidamente, desarrolla una estructura interna vítrea y tiene potencial de actividad cementante.

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Furnace Fabrica (India) Ltd. es una de las principales empresas de ingeniería, adquisición y construcción (EPC) del mundo, especializada en la industria del petróleo y el gas. En los últimos 30 años ha acumulado una amplia experiencia en la ejecución de proyectos en las industrias siderúrgica, del zinc, del cobre, del aluminio, del ácido sulfúrico, de la energía, de la química, del cemento, del petróleo y de la petroquímica.

“Conocimos Powerproject a través del distribuidor local. Habíamos utilizado Oracle Primavera y MS Project, pero decidimos que Powerproject tenía ventaja sobre ellos por su facilidad de uso y su funcionalidad de gestión de costes e ingresos, que nos permitiría gestionar mejor el flujo de caja”, explicó el Sr. Shashikiran Prasad, Director de Designación.

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About the Author: Olivo Magno