Inteligencia artificial para el diseño sostenible de aleaciones y procesos eficientes
PLEC2023-010190
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Nombre agencia financiadora Agencia Estatal de Investigación
Acrónimo agencia financiadora AEI
Programa Programa Estatal para Impulsar la Investigación Científico-Técnica y su Transferencia
Subprograma Subprograma Estatal de Generación de Conocimiento
Convocatoria Proyectos de I+D+i en Líneas Estratégicas
Año convocatoria 2023
Unidad de gestión Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023
Centro beneficiario FUNDACIÓN IMDEA MATERIALES
Identificador persistente http://dx.doi.org/10.13039/501100011033
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Set de datos (Dataset). 2025
Dataset of the work 'A five-indicator methodology for early-stage sustainable selection of metal scraps and raw materials: application in the steel industry'
Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos (RIUBU)
- Carreira Barral, Israel
- García-Moral, Ana
- Iñigo-Martínez, María Emilia
- Díez Hernández, Julieta
- Ibáñez Porras, Jesús
- Alonso-Terán, Mario
- Fuente Gamero, Patricia de la
- Barros García, Rocío
- Martel Martín, Sonia
This dataset contains the data provided by ArcelorMittal España (commercial names, quality and elemental composition of the studied metal scraps and raw materials) in the context of the 'IRIDISCENTE' research project, and the analysis, results and conclusions for each of the 11 scenarios considered in the work 'A five-indicator methodology for early-stage sustainable selection of metal scraps and raw materials: application in the steel industry', This work was funded by the Spanish Agencia Estatal de Investigación (AEI) through the ‘Artificial Intelligence for the sustainable design of efficient alloys and processes (IRIDISCENTE)’ research project (PLEC2023-010190)
Proyecto: AEI/Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023/PLEC2023-010190