Utilização De Redes Neurais Para Prever Teor De Hidrogênio Em Aços

Ter um controle do teor de hidrogênio contido nos aços é vital para o funcionamento da aciaria, já que esse elemento pode provocar acidentes e prejudicar as propriedades mecânicas do aço. Por isso, a previsão do teor de hidrogênio é de grande interesse na indústria por meio de modelamentos matemáticos. Devido às complexas relações entre teor de hidrogênio e adição de materiais feitas durante diferentes fases no sopro do BOF, que causam incorporação de hidrogênio no banho, a utilização de redes neurais artificiais (RNA) se mostrou uma ferramenta computacional mais eficaz para conseguir fazer essa previsão do que o modelamento por regressão múltipla, pois possui habilidade de relacionar variáveis não lineares entre si e devido à sua capacidade de aprendizado.