15.10.2024 Views

AFCelulose_67OPS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

RESUMO<br />

Oobjetivo deste trabalho é demonstrar<br />

a viabilidade de modelos<br />

preditivos de alvura em estágios<br />

de branqueamento de celulose<br />

e identificar as principais variáveis<br />

de entrada úteis para essa<br />

predição. O trabalho foi desenvolvido na empresa<br />

Suzano Papel e Celulose, unidade de Aracruz (ES),<br />

líder global na produção de celulose de eucalipto e<br />

uma das maiores fabricantes de papéis no mercado<br />

internacional. Esta pesquisa busca avaliar a eficácia<br />

de diferentes técnicas de aprendizado de máquina<br />

com foco na aplicação prática desses modelos em<br />

processos industriais para melhorar a precisão das<br />

previsões de alvura, a qual é um parâmetro crítico<br />

para a qualidade do produto final. Foram aplicados<br />

três modelos de aprendizado de máquina, a<br />

saber: Regressão Linear, XGBoost e LightGBM. Os<br />

SUMMARY<br />

T<br />

he objective of this work is to demonstrate<br />

the feasibility of predictive models for<br />

brightness in the pulp bleaching stages<br />

and to identify the main input variables<br />

useful for this prediction. The work was<br />

developed at Suzano Papel e Celulose, Aracruz<br />

unit– ES, a global leader in eucalyptus pulp production<br />

and one of the largest paper manufacturers<br />

in the international market. This research aims<br />

to evaluate the effectiveness of different machine<br />

learning techniques with a focus on the practical<br />

application of these models in industrial processes<br />

to improve the accuracy of brightness predictions,<br />

which is a critical parameter for the quality of the<br />

final product. Three machine learning models were<br />

applied, namely: Linear Regression, XGBoost, and<br />

LightGBM. The results show that state-of-the-art<br />

methods like XGBoost and LightGBM achieved<br />

57

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!