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A R T I G O Modelo preditivo de alvura final em estágio de branqueamento de polpa celulósica PREDICTIVE MODELS FOR THE FINAL BRIGHTNESS IN THE PULP BLEACHING STAGE Rhuan Duarte Carvalho UFOP (Universidade Federal de Ouro Preto) 56
RESUMO Oobjetivo deste trabalho é demonstrar a viabilidade de modelos preditivos de alvura em estágios de branqueamento de celulose e identificar as principais variáveis de entrada úteis para essa predição. O trabalho foi desenvolvido na empresa Suzano Papel e Celulose, unidade de Aracruz (ES), líder global na produção de celulose de eucalipto e uma das maiores fabricantes de papéis no mercado internacional. Esta pesquisa busca avaliar a eficácia de diferentes técnicas de aprendizado de máquina com foco na aplicação prática desses modelos em processos industriais para melhorar a precisão das previsões de alvura, a qual é um parâmetro crítico para a qualidade do produto final. Foram aplicados três modelos de aprendizado de máquina, a saber: Regressão Linear, XGBoost e LightGBM. Os SUMMARY T he objective of this work is to demonstrate the feasibility of predictive models for brightness in the pulp bleaching stages and to identify the main input variables useful for this prediction. The work was developed at Suzano Papel e Celulose, Aracruz unit– ES, a global leader in eucalyptus pulp production and one of the largest paper manufacturers in the international market. This research aims to evaluate the effectiveness of different machine learning techniques with a focus on the practical application of these models in industrial processes to improve the accuracy of brightness predictions, which is a critical parameter for the quality of the final product. Three machine learning models were applied, namely: Linear Regression, XGBoost, and LightGBM. The results show that state-of-the-art methods like XGBoost and LightGBM achieved 57
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