Clustering, Classification and Prediction of "Anodic Pre-Effect" of primary aluminum reduction vessel

• Bruno N. M. S. Conte UFPA
• Thiago N.M. S. Conte UFPA
• Roberto C. L. de Oliveira UFPA

DOI: https://doi.org/10.5753/semish.2019.6570

Abstract

Application of Artificial Neural Networks (ANN) in data classification in areas requiring high technology such as the aerospace, automotive and energy sectors has been shown to be a promising approach in behavioral discrimination. An ANN together with clustering algorithms were then used to model computationally patterns of the occurrence of the anode effect of the furnace of the aluminum reduction industry. The input data used in the classification consists of the collection of a Brazilian company, internationally recognized by the quality standards of the metal produced. The results obtained demonstrate a good approximation of the simulations against the experimental data.

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