Attention-based deep recurrent neural network to forecast the temperature behavior of an electric arc furnace side-wall

Structural health monitoring (SHM) in an electric arc furnace is performed in several ways. It depends on the kind of element or variable to monitor. For instance, the lining of these furnaces is made of refractory materials that can be worn out over time. Therefore, monitoring the temperatures on the walls and the cooling elements of the furnace is essential for correct structural monitoring. In this work, a multivariate time series temperature prediction was performed through a deep learning approach. To take advantage of data from the last 5 years while not neglecting the initial parts of the sequence in the oldest years, an attention mechanism was used to model time series forecasting using deep learning. The attention mechanism was built on the foundation of the encoder–decoder approach in neural networks. Thus, with the use of an attention mechanism, the long-term dependency of the temperature predictions in a furnace was improved. A warm-up period in the training process of the neural network was implemented. The results of the attention-based mechanism were compared with the use of recurrent neural network architectures to deal with time series data, such as Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU). The results of the Average Root Mean Square Error (ARMSE) obtained with the attention-based mechanism were the lowest. Finally, a variable importance study was performed to identify the best variables to train the model.This work has been funded by the Colombian Ministry of Science through grant number 786, “Convocatoria para el registro de proyectos que aspiran a obtener beneficios tributarios por inversión en CTeI”. This work has been partially funded by the Spanish Agencia Estatal de Investigación (AEI)—Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MINECO), and the Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) through the research project DPI2017-82930-C2-1-R, and by the Generalitat de Catalunya through the research project 2017-SGR-388.Peer ReviewedPostprint (published version

Implementación y puesta en marcha de NethServer

En este documento encontrará el proceso de instalación y configuración del sistema operativo Nethserver en su versión 7.9.2009 en una máquina virtual. Se inicia con el proceso de instalación del sistema operativos y después se configuran cada uno de los servicios que le permitirán al sistema operativo llevar el control de los procesos que se manejan en la intranet a través de los servicios como DHCP, DNS, Controlador de Dominio, Proxy, Firewall, VPN, con el fin de mostrar también que es una buena opción para pequeñas y medianas empresas.In this document you will find the installation and configuration process of the Nethserver operating system in its version 7.9.2009 in a virtual machine. It starts with the installation process of the operating system and then each of the services that will allow the operating system to control the processes that are handled on the intranet through services such as DHCP, DNS, Domain Controller are configured. , Proxy, Firewall, VPN, in order to also show that it is a good option for small and medium-sized businesses

Modelo de negocio de intermediación logística y de servicio para los tenderos de Bogotá en el abastecimiento de productos perecederos.

El abastecimiento de alimentos es considerada una actividad económica de gran participación en el país, razón por la cual las partes que intervienen en esta operación son de gran importancia; para el presente proyecto de investigación se toma como referente el mercado mayorista de la ciudad de Bogotá CORABASTOS, y las tiendas de barrio que se abastecen de este; en primera instancia se referenciaran las teorías y conceptos considerados una base para la identificación de la problemática.  Posterior al conocimiento teórico y conceptual, bajo una metodología descriptiva con tipos de estudios cualitativos y cuantitativos se desarrollaran los objetivos planteados;  dentro de los cuales se encuentra la recolección de información sobre la organización CORABASTOS y la operación logística que conlleva el abastecimiento de alimentos, a su vez se recolecta estadísticas sobre las tiendas de barrio en Colombia, en el mercado objetivo Bogotá y demás variables cómo la distribución de tiendas por estrato, rangos de edad, tipos de productos comercializados entre otros, que sirven como referentes para establecer una estrategia de mejora en la operación. Simultáneamente se realiza un trabajo de campo en encuestas y entrevistas semiestructuradas a los tenderos de barrio, un insumo primordial para plantear un modelo de negocio eficaz y con oportunidad de mejora en los procesos y en el involucramiento delas herramientas digitales. Una vez recolectada y analizada la información, se procede con la comparación de emprendimientos existentes en los que se tuvo como información referente el segmento de cliente, la propuesta de valor que generan, los recursos y actividades claves y por último y no menos importantes los canales de comercialización. Bajo esta comparación se identifica el valor agregado y una nueva posible solución para el abastecimiento de alimentos perecederos. Para Finalizar, se estructura, describe y diseña un modelo de negocio digital que quizás pueda mejorar la calidad de vida de los tenderos de barrio de la ciudad de Bogotá con la usabilidad de una herramienta tecnológica que le permita realizar los pedidos que requiera y recibirlos en su establecimiento de comercio sin necesidad de  salir de su lugar de trabajo. En definitiva, con este proyecto se pretende brindar confianza, tranquilidad y una gran experiencia de servicio a un mercado tradicional que en la actualidad no posee

Temperature Prediction Using Multivariate Time Series Deep Learning in the Lining of an Electric Arc Furnace for Ferronickel Production

The analysis of data from sensors in structures subjected to extreme conditions such as the ones used in smelting processes is a great decision tool that allows knowing the behavior of the structure under different operational conditions. In this industry, the furnaces and the different elements are fully instrumented, including sensors to measure variables such as temperature, pressure, level, flow, power, electrode positions, among others. From the point of view of engineering and data analytics, this quantity of data presents an opportunity to understand the operation of the system under normal conditions or to explore new ways of operation by using information from models provided by using deep learning approaches. Although some approaches have been developed with application to this industry, it is still an open research area. As a contribution, this paper presents an applied deep learning temperature prediction model for a 75 MW electric arc furnace, which is used for ferronickel production. In general, the methodology proposed considers two steps: first, a data cleaning process to increase the quality of the data, eliminating both redundant information as well as atypical and unusual data, and second, a multivariate time series deep learning model to predict the temperatures in the furnace lining. The developed deep learning model is a sequential one based on GRU (gated recurrent unit) layer plus a dense layer. The GRU + Dense model achieved an average root mean square error (RMSE) of 1.19 °C in the test set of 16 different thermocouples radially distributed on the furnace