Life cycle and economic assessment of recycled steel using waste heat in industry
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the environmental and economic benefits of waste recovery in steel plants using life cycle assessment (LCA), metallurgical analysis, and economic feasibility studies. The LCA, conducted with GaBi software, indicates that recycled steel reduces carbon dioxide emissions by 80%, energy consumption by 70%, and water usage by 60% compared to virgin steel. Waste recovery assessment identified key recyclable fractions from steel melting shops, blooming mills, and rolling mills. A comparative analysis with virgin steel, aluminium, and copper indicates that recycled steel has the lowest carbon footprint and exhibits superior recycling efficiency, particularly in well-managed industrial processes using electric arc furnace technology. The techno-economic study demonstrated 40% cost savings in material procurement, with a return on investment under two years and an internal rate of return of 35%. Long-term durability studies confirmed that recycled T22-grade steel maintains its structural integrity, fatigue strength, and corrosion resistance over time. These findings support global sustainability targets, including the Paris Agreement and India’s National Steel Policy, and highlight the role of artificial intelligence, blockchain, and predictive analytics in optimising waste recovery. This study reinforces the potential of sustainable steel manufacturing to enhance cost efficiency, reduce emissions, and promote circular economy practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».