É bem conhecido o alto peso que o coque representa no custo final dos produtos, além do que as suas propriedades estão intimamente ligadas à performance dos altos-fornos. Portanto buscar uma qualidade do coque compatível com as necessidades do alto-forno e com o menor custo possível se transforma em uma tarefa difícil se não se dispuser de ferramentas que permitam uma correta seleção de carvões. O objetivo principal desse trabalho é desenvolver modelo de previsão para o DI - resistência mecânica do coque, através de análises estatísticas de dados industriais e coqueificação em escala-piloto. O modelo de previsão do DI representa 75,8% dos dados industriais, obtendo-se um aumento de precisão de 8,07 pontos percentuais em comparação com o modelo atual. Portanto o novo modelo desenvolvido mostrou-se adequado e pode ser usado como ferramenta para auxiliar a compra de carvões.Coke has a major significance in the final cost of products. Besides, its properties are closely connected with the performance of blast furnaces. Therefore, seeking a type of coke compatible with the needs of the high furnace and at the lowest price may become a very hard task if it does not have the necessary tools available to accomplish a correct selection of coals. The main goal of this dissertation is to develop models for the prediction for DI - Coke Mechanics Strength and CSR - Coke Strength after Reaction, through of statistics analyses of industrial data and coking in pilot scale. The model for the prediction for DI represent 75,8% of industrial data, amounting to a precision improvement of 8,07% in comparison with the present model. Therefore, the new model has proved adequate and may be used as a tool to help the purchase of coals.
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Coelho, R. J., Silva, O. J. da, Alves, M. T., Andrade, L. A. de, & Assis, P. S. (2004). Modelos de previsão da qualidade metalúrgica do coque a partir da qualidade dos carvões individuais e do coque obtido no forno-piloto de coqueificação. Rem: Revista Escola de Minas, 57(1), 27–32. https://doi.org/10.1590/s0370-44672004000100006
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