Mejora del proceso de producción de Clinker mediante la implementación de un modelo de predicción del porcentaje de cal libre (f-CaO)
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Resumen
El contenido de óxido de calcio libre (f-CaO) es un indicador crítico de calidad en la producción de clinker de la industria cementera que influye directamente en las propiedades mecánicas y el desempeño del producto final. Su medición representa un desafío debido a las condiciones del proceso productivo.
Actualmente, el monitoreo se realiza mediante análisis de laboratorio con intervalos de muestreo de aproximadamente dos horas. El proceso de clinkerización constituye un sistema complejo, altamente no lineal y con fuerte acoplamiento entre variables.
Este trabajo presenta la implementación de un modelo predictivo de f-CaO, funcionando como un sensor blando para realizar el monitoreo indirecto de manera continua. La metodología se fundamenta en el análisis de datos históricos del proceso de producción de una planta cementera y el desarrollo de un modelo de regresión supervisado. El desempeño se evaluó mediante el error cuadrático medio (RMSE) y el coeficiente de determinación (R²). El modelo desarrollado demostró precisión suficiente para aplicación industrial, reduciendo significativamente el tiempo de respuesta comparado con análisis tradicionales.
El desarrollo de este modelo contribuye a la mejora de la eficiencia operacional, la estabilización de la calidad del producto del proceso de producción de clinker. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The free calcium oxide content (f-CaO) is a critical quality indicator in clinker production within the cement industry, directly influencing the mechanical properties and performance of the final product. Its measurement poses a challenge due to the conditions of the production process.
Currently, monitoring is carried out through laboratory analyses with sampling intervals of approximately two hours. The clinkerization process is a complex, highly nonlinear system with strong coupling between variables.
This work presents the implementation of a predictive model for f-CaO, functioning as a soft sensor to enable continuous indirect monitoring. The methodology is based on the analysis of historical production data from a cement plant and the development of a supervised regression model. The performance was evaluated using the Root Mean Square Error (RMSE) and the coefficient of determination (R²). The developed model demonstrated sufficient accuracy for industrial application, significantly reducing response time compared to traditional analyses.
The development of this model contributes to improving operational efficiency and stabilizing product quality in the clinker production process.
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ilustraciones a color, diagramas