Fornecer um modelo de descritor para melhorar o efeito do FeO em pelotas brutas

Abstract

Data mining is extraction the knowledge from a wide range of data. In this study, data mining is used to analyze a production system in the Golgohar Sirjan Company. The collected data is saved in the Excel file and then data cleaning and data preparation operations were done in order to use in the IBM SPSS Modeler software. FeO is one of the controlling parametersduring the production of the pellet. In this study, the classification method of C & R Tree is used to predict the effect of FeO in the raw pellet against 10 input variables included SiO2, Fetot, CaO, S, Al2O3, Mgo, P, Fe2O3, C.C.S, Temp (dry temperature). The variables that create the most sensitivity on the FeO in the raw pellet are evaluated and compared according to the accuracy of the models and also, practical suggestions are presented for the directors of industry to improve the quality of pellet.La minería de datos es la extracción del conocimiento de una amplia gama de datos. En este estudio, la minería de datos se utiliza para analizar un sistema de producción en la empresa Golgohar Sirjan. Los datos recopilados se guardan en el archivo Excel y luego se realizaron las operaciones de limpieza y preparación de datos para utilizarlos en el software IBM SPSS Modeler. El FeO es uno de los parámetros de control durante la producción del pellet. En este estudio, el método de clasificación de C & R Tree se usa para predecir el efecto de FeO en el pellet sin procesar contra 10 variables de entrada incluidas SiO2, Fetot, CaO, S, Al2O3, Mgo, P, Fe2O3, CCS, Temp (seco). temperatura). Las variables que crean la mayor sensibilidad en el FeO en el pellet sin procesar se evalúan y comparan de acuerdo con la precisión de los modelos y, además, se presentan sugerencias prácticas para los directores de la industria para mejorar la calidad del pellet.A mineração de dados é extrair o conhecimento de uma ampla gama de dados. Neste estudo, a mineração de dados é usada para analisar um sistema de produção na Golgohar Sirjan Company. Os dados coletados são salvos no arquivo do Excel e, em seguida, as operações de limpeza de dados e preparação de dados foram feitas para serem usadas no software IBM SPSS Modeler. O FeO é um dos parâmetros de controle durante a produção do pellet. Neste estudo, o método de classificação de C & R Tree é usado para prever o efeito do FeO no pellet cru contra 10 variáveis de entrada, incluindo SiO2, Fetot, CaO, S, Al2O3, Mgo, P, Fe2O3, CCS, Temp temperatura). As variáveis que criam mais sensibilidade no FeO no pelete bruto são avaliadas e comparadas de acordo com a precisão dos modelos e também, sugestões práticas são apresentadas para os diretores da indústria para melhorar a qualidade do pellet

Similar works

Full text

thumbnail-image

Revista Amazonia Investiga

Provided a free PDF
oai:ojs2.amazoniainvestiga.info:article/463Last time updated on 8/13/2020View original full text link

This paper was published in Revista Amazonia Investiga.

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.