Um novo estudo propõe uma estrutura de decisão baseada em indicadores para a transição da bioeconomia circular na indústria do aço, um setor que ainda carece de métricas padronizadas para orientar investimentos, comparar desempenho e organizar uma rota de baixo carbono. A pesquisa parte de uma lacuna prática: embora haja crescente interesse em circularidade, substituição de insumos fósseis e reaproveitamento de subprodutos, as empresas siderúrgicas ainda não contam com um sistema setorial consolidado para medir esses avanços ao longo da cadeia de valor.
A relevância do tema é direta para a engenharia e para a estratégia industrial. O estudo destaca que a produção de aço permanece fortemente dependente de carvão, energia e matérias-primas intensivas em carbono. A indústria global do aço responde por cerca de 7% a 9% das emissões totais de dióxido de carbono, com emissões superiores a 3,3 bilhões de toneladas de dióxido de carbono em 2023. Em média, cada tonelada de aço bruto produzida libera entre 1,8 e 2,6 toneladas de dióxido de carbono, sobretudo pela dependência de altos-fornos a carvão.
O trabalho também situa a pressão energética do setor. A siderurgia representa aproximadamente 20% do consumo industrial de energia e 8% do uso total de energia no mundo. Em 2019, consumiu 845 Mton de energia, respondeu por 5,5% da demanda global de eletricidade e por 2,5% do consumo de gás natural. O carvão permanece como o principal combustível, perto de 75% da demanda energética do setor, enquanto a indústria utiliza praticamente todo o carvão coqueificável produzido globalmente, equivalente a cerca de 16% da demanda mundial de carvão.
Para construir o modelo, os pesquisadores adotaram uma metodologia em três fases. Primeiro, analisaram publicações nas bases Scopus e Web of Science. O levantamento inicial reuniu 6.023 documentos, depois filtrados por duplicidade, idioma, tipo de publicação, período, qualidade do periódico e aderência temática. Ao final, 189 artigos formaram a base para identificação dos indicadores. A revisão concentrou estudos publicados entre 2020 e 2026, em inglês e em periódicos de maior classificação, excluindo trabalhos fora do foco industrial ou com escopo excessivamente restrito.
Na segunda fase, o estudo utilizou um modelo de linguagem de arquitetura encoder-only, com base em SciBERT, para extrair e agrupar semanticamente os elementos de desempenho encontrados nos textos. O processo resultou em 83 indicadores de bioeconomia circular, organizados em sete dimensões de sustentabilidade. A extração não se limitou à contagem de palavras-chave: o modelo buscou relações de significado em trechos como resumos, introduções, resultados e discussões, enquanto a equipe de pesquisa validou os agrupamentos para manter apenas métricas mensuráveis e operacionais.
A terceira fase enfrentou um ponto central para a gestão: o conflito entre atores da cadeia. O estudo reuniu 14 especialistas, sendo sete da indústria e sete da academia, com experiência em produção de ferro e aço. Eles foram organizados em três grupos: fornecedores de matérias-primas, fabricantes de ferro e fabricantes de aço. Em duas rodadas de consulta online, realizadas entre junho e agosto de 2025, os especialistas avaliaram cada indicador em escalas de importância e desempenho atual. O modelo então calculou lacunas, normalizou resultados e separou os indicadores entre aceitos, rejeitados e conflitantes.
Para resolver divergências, a pesquisa aplicou um modelo cooperativo de teoria dos jogos, com alocação pelo valor de Shapley e um mecanismo de penalização para desacordos. Na prática, isso impede que a simples média das opiniões esconda tensões relevantes entre os elos da cadeia. O resultado foi a redução de 83 para 54 indicadores de consenso, criando uma carteira mais enxuta para orientar decisões sobre circularidade, substituição de insumos, rastreabilidade de materiais, reaproveitamento de escória, uso de agentes redutores de base biológica, hidrogênio e estratégias de descarbonização.
A contribuição mais importante do modelo está em transformar metas amplas em critérios comparáveis para decisões de engenharia, investimento e política industrial. Para empresas, a estrutura pode apoiar priorização estratégica, comparação entre plantas, alocação de recursos e incorporação de métricas de sustentabilidade à gestão de risco. Para formuladores de políticas e associações setoriais, oferece uma base para alinhar incentivos regulatórios às capacidades reais das firmas. Em um setor no qual soluções tecnológicas isoladas não bastam, medir melhor passa a ser parte da própria transição.
Fonte: An Indicator-Based Decision Framework for Circular Bioeconomy Transition in the Steel Industry
