Browsing by Author "Sadowski, Tomasz"

Now showing 1 - 1 of 1

Access status: Open Access ,
Wykorzystanie uczenia maszynowego w ocenie zużywania się materiałów ogniotrwałych (typu MgO-C)
(Data obrony: 2025-07-04) Sado, Sebastian Tomasz
Wydział Inżynierii Materiałowej i Ceramiki
W pracy wykorzystano wybrane techniki uczenia maszynowego w celu selekcji materiałów ogniotrwałych MgO-C o zbliżonej odporności korozyjnej z 20 różnych wariantów materiałowych do zastosowania w kadziach głównych dla procesu pozapiecowej obróbki stali. Celem pracy było zaprojektowanie i wytworzenie materiałów MgO-C oraz selekcja wybranych wariantów o zbliżonej odporności korozyjnej, ale zróżnicowanym składzie pod względem użytych kruszyw spiekanych i topionych. W części literaturowej omówiono procesy zachodzące w kadzi głównej, podstawy technologii materiałów MgO-C i mechanizmy ich korozyjnego zużycia. Omówiono techniki uczenia maszynowego oraz przykłady ich zastosowania w badaniu i projektowaniu materiałów MgO-C. W części eksperymentalnej zaprezentowano wyniki badań fizykochemicznych i odporności korozyjnej wytworzonych materiałów MgO-C różniących się zawartością kruszywa magnezjowego topionego i spiekanego. Wykorzystano techniki uczenia maszynowego tj. PCA (Principal Component Analysis), PAM (Partitioning Around Medoids), SOM (Self-Organizing Maps) do selekcji materiałów MgO-C o zbliżonych parametrach fizykochemicznych i odporności korozyjnej. Na podstawie wyników wybrano dwa warianty, które wyprodukowano w skali przemysłowej i zainstalowano w czterech kadziach głównych polskiej stalowni, w celu weryfikacji ich odporności korozyjnej, tym samym efektywności działania algorytmów.