اولویتبندی روشهای کاهش مصرف انرژی با رویکرد مدیریت بهداشت، ایمنی و محیط زیست در کورههای فولادسازی با استفاده از روش های Fuzzy AHP, SWOT,QSPM
ارتقای ایمنی و پیشگیری از مصدومیت ها,
دوره 13 شماره 4 (1404),
17 مرداد 2026
,
صفحه 5-20
https://doi.org/10.22037/iipm.v13i4.52690
چکیده
چکیده
صنعت فولاد به عنوان یکی از صنایع با مصرف انرژی بالا، در کنار اتلاف حرارتی قابل توجه با الزامات فزاینده زیست محیطی نیز روبرو است. هدف این پژوهش تدوین، ارزیابی و اولویت بندی استراتژی های کاهش مصرف انرژی با رویکرد مدیریت بهداشت، ایمنی و محیط زیست در کوره های فولادسازی با استفاده از یک رویکرد تصمیمگیری ترکیبی شامل ماتریسSWOT، فرآیند تحلیل سلسله مراتبی فازی (Fuzzy AHP) و ماتریس برنامه ریزی استراتژیک کمی (QSPM) است. روش تحقیق از نوع کاربردی و توصیفی-تحلیلی بوده و جامعه آماری پژوهش را ۲۰ نفر از خبرگان شامل ۱۰ متخصص فرآیند فولادسازی (ترمودینامیک و احیا) و ۱۰ متخصص در حوزه محیطزیست(آلایندههاو توسعه پایدار) با میانگین حداقل 12 سال سابقه کار شاغل در شرکت های فولادسازی واقع درمنطقه ویژه اقتصادی صنایع معدنی و فلزی خلیج فارس تشکیل میدهند. در این راستا، پس از شناسایی عوامل داخلی و خارجی، هفت معیاراصلی ازجمله هزینه، راندمان، سازگاری زیست محیطی، عمر مفید، زمان اجرا، قابلیت اجرا و ریسک اجرایی جهت وزن دهی تعیین شدند. نتایج تحلیل فازیAHP نشان داد که معیار سازگاری زیست محیطی با وزن نهایی 387/0 بیشترین اهمیت در میان معیارهای تصمیمگیری دارد. براساس تقاطع عوامل داخلی و خارجی در ماتریس SWOT، مجموعه ای از استراتژی ها در چهار دسته WT,SO,ST,WO استخراج شد. نتایج ارزیابی گزینه ها در ماتریس QSPM نشان داد که استراتژی های تهاجمی (SO)بالاترین امتیاز جذابیت را دارد و استراتژی SO2 (توسعه فناوری های بازیافت حرارت اتلافی با بهره گیری از حمایت های دولتی )با امتیاز نهایی جذابیت 42/6 در رتبه نخست قرار گرفت. اجرای این رویکرد میتواند به کاهش شدت مصرف انرژی و هم راستایی راهبرد های فولادسازی با اهداف توسعه پایدار و اقتصاد چرخشی کمک کند.
واژگان کلیدی: صنعت فولاد، مصرف انرژی، برنامهریزی استراتژیک، Fuzzy AHP،SWOT، QSPM
- مدیریت مصرف انرژی
- صنعت فولاد
- سازگاری زیستمحیطی
- برنامه ریزی استراتژیک
ارجاع به مقاله
مراجع
Abujaber, A..A., Abd-Alrazaq A, Al-Qudimat A.R., Nashwan A.J. (2023). A strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) analysis of ChatGPT integration in nursing education: a narrative review. Cureus, 15(11).
Aghajani, H., Safaei, B., Basooli, A. (2013). Identification and prioritization of energy consumption improvement strategies in the industry using multi-criteria decision-making techniques (Case study: Iran Alloy Steel). operations Research and Its Applications, 10(2). [In Persian].
Bohra, S.S., Anvari-Moghaddam A. (2022). A comprehensive review on applications of multicriteria decision-making methods in power and energy systems. International Journal of Energy Research. ,46(4), 4088-4118.
Carlsson, L.S., Samuelsson P.B, Jonsson P.G. (2020). Modeling the effect of scrap on the electrical energy consumption of an electric arc furnace. Processes, 8(9), 1044.
Chen, W., Huang Z., Chua, K.J. (2022). Sustainable energy recovery from thermal processes: A review. Energy, Sustainability and Society,12(1), 46.
Conejo, A.N, Birat, J-P, Dutta, A. A. (2020). review of the current environmental challenges of the steel industry and its value chain. Journal of Environmental Management, 259 ,109782.
Fan, Z., & Friedmann, S. J. (2021). Low-carbon production of iron and steel: Technology options, economic assessment, and policy. Joule, 5(4), 829-862.
Gajdzik, B., Wolniak R, Grebski, W.W. (2023). Electricity and heat demand in steel industry technological processes in Industry 4.0 conditions. Energies, 16(2), 787.
Gao, C-k., Na, H-m., Song, K., Tian, F., Strawa, N., Du, T. (2020). Technologies-based potential analysis on saving energy and water of China's iron and steel industry. Science of the Total Environment, 699, 134225.
He, K., Wang, L., Li, X. (2020). Review of the energy consumption and production structure of China’s steel industry: Current situation and future development. Metals, 10(3), 302.
Hernandez, J.D., Onofri, L., Engell, S. (2022). Modeling and energy efficiency analysis of the steelmaking process in an electric arc furnace. Metallurgical and Materials Transactions B, 53(6), 3413-3441.
Holappa, L. (2020). A general vision for reduction of energy consumption and CO2 emissions from the steel industry. Metals, 10(9), 1117.
Jahedi, F., Jaafarzadeh Haghighi Fard, N., Lahijanzadeh, A., Khaksar, E., Kaabi, H., Rostami, S., Shenavar, B., & Karimi, S. (2026). Dynamic evaluation of air pollution in Ahvaz: Source apportionment, SWOT-AHP analysis, and innovative control strategies, journal of Environmental Law and Policy, 6(1).
Kabir, K.H., Aurko, S.Y., Rahman, M.S. (2021). Smart power management in OIC countries: A critical overview using SWOT-AHP and hybrid MCDM analysis. Energies, 14(20), 6480.
Kyriakopoulos, G.L. (2021). Should low carbon energy technologies be envisaged in the context of sustainable energy systems? In: Low carbon energy technologies in sustainable energy systems, (pp. 357-389). Elsevier.
Luthra, S., & Mangla, S. K. (2018). Evaluating challenges to Industry 4.0 initiatives for supply chain sustainability in emerging economies. Process Safety and Environmental Protection, 117, 168–179.
Mischos, S., Dalagdi, E., Vrakas, D. (2023). Intelligent energy management systems: a review. Artificial Intelligence Review, 56(10), 11635-11674.
Nami, I., Zhamati, E. (2023). Evaluation of energy management strategies in the steel industry using fuzzy multi-criteria decision-making methods. Applied Research in Engineering, 31(4), 1-11. [In Persian]
Oyedepo, S.O., Fakeye, B.A. (2021). Waste heat recovery technologies: Pathway to sustainable energy development. Journal of Thermal Engineering, 7(1), 324-348.
Sun, L., You, F. (2021). Machine learning and data-driven techniques for the control of smart power generation systems: An uncertainty handling perspective, Engineering, 7(9), 1239-1247.
Thuyen, T.T.N. (2023). AHP-SWOT analysis of strengths, weaknesses, opportunities, and threats of implementing green innovation, Thailand and the World Economy, 41(3), 66-87.
Tian, B., Wei, G., Hu, H., Zhu, R., Bai, H., Wang, Z. (2023). Effects of fuel injection and energy efficiency on the production and environmental parameters of electric arc furnace-heat recovery systems. Journal of Cleaner Production, 405, 136909.
Wen, Y., Wan, Z., Zhou, M., Hou, S., Cao, Z., Le, C. (2022). On realization of intelligent decision-making in the real world: A foundation decision model perspective, Submitted for publication, 2212,12669.
Yontar, E., Derse, O. (2023). Evaluation of sustainable energy action plan strategies with a SWOT/TWOS-based AHP-ANP approach: a case study. Environment, Development and Sustainability, 25(6), 5691-2715.
Zhang, H., Wang, H., Zhu, X., Qiu, Y.-J., Li, K., Chen, R., & Liao, Q. (2013). A review of waste heat recovery technologies towards molten slag in steel industry. Applied Energy, 112, 956–966.
Zolqadr, L., Shakhsi-Niaei, M., Zare Mehrjerdid, Y., & Lotfi, M. M. (2025). A hybrid model for data-driven energy consumption forecasting in the steel industry: An approach based on LSTM and hyperparameter optimization with the Optuna algorithm. Applied and Basic Machine Intelliegence Research, 3(2), 89-105.
- چکیده مشاهده شده: 25 بار
- 2 دانلود شده: 16 بار