Cost optimization of scrap when making steel with an electric arc furnace

In steel production, an electric arc furnace (EAF) is most commonly used to melt raw material in order to produce liquid steel. Scrap is the main raw material which differs in regard to the content of iron and of some chemical elements. The price of scrap depends on these attributes. In order to obtain the desired quality and quantity, each melting bath unit of steel has either its own material constraints or the constraints for electric arc furnace such as the capacity of EAF. In addition, the availability and transportation of scrap are also restricted because they need space. The research in this thesis is to create an optimization model which minimizes the cost of raw material and charges the EAF efficiently while meeting the constraints of the scrap recipe and scrap transportation system. This problem is a combinational optimization problem and the model is developed based on linear programming theory. The running speed of the model is reasonably guaranteed by properly designing the combinatorial structure with branch and bound rules and heuristics. Finally, a software is created by representing the model in the spreadsheet, which can be used in real, everyday production. Simulation results show significant improvement compared to the strategy applied today at ArcelorMittal(Contrecoeur, Quebec): the cost of scrap steel is reduced by 2 to 6% and the time of charging buckets is 2 to 10 minutes faster.Dans la production d'acier, four à arc électrique (FEA) est la technologie la plus couramment utilisée pour faire fondre les matières premières afin de obtenir de l'acier liquide. La ferraille est la matière première principale dont les types se diffèrent selon le contenu de fer et d'autres éléments chimiques. Le prix de la ferraille dépend de ces attributs. Afin d'obtenir la qualité et la quantité souhaitées, chaque unité bain de fusion de l'acier a subi à ses propres contraintes matérielles ou des contraintes liées au four à arc électrique, telles que la capacité du FEA. En outre, la disponibilité et la capacité à transporter de la ferraille sont également limitées, en raison d'espace limité. L'objectif dans cette thèse est de créer un modèle d'optimisation qui minimise le coût des matières premières et charge le FEA efficacement afin de satisfaire des contraintes de la recette de ferraille et de transport de ferraille. Le modèle est développé sur la base de théorie de la programmation linéaire. La vitesse de l'exécution du modèle est raisonnablement garantie par une bonne conception de la structure combinatoire avec les règles de 'branch and bound' et heuristiques. Enfin, un logiciel qui applique le modèle est créé. Celui-ci peut être utilisé dans la production réelle quotidienne. Les résultats des simulations montrent une amélioration significative par rapport aux pratiques actuelles de planification de production appliquée aujourd'hui dans ArcelorMittal (Contrecoeur, Quebec): le coût de la ferraille est réduite de 2 à 6 pour cent et le temps de godets de charge est de 2 à 10 minutes plus vite