[pt] Cerca de 75 por cento da produção mundial de aço ocorre pela rota integrada a coque, com a geração específica de 1t coprodutos/t aço. Coprodutos siderúrgicos são potenciais fontes de matérias-primas alternativas, com aporte de cálcio, magnésio, ferro e carbono, apesar dos desafios técnicos relativos à granulometria e à química para consumo na sinterização. A participação de cada coproduto na sinterização se baseia nos volumes disponíveis e garantia da qualidade da aglomeração a frio e a quente. Para isso, são fundamentais a caracterização integrada dos coprodutos siderúrgicos, do blend microaglomerado destes coprodutos, das misturas totais a sinterizar, sem e com coprodutos, e do sínter produto. Desafios de caracterização envolvem a análise microestrutural em imagens capturadas em microscópio ótico e microtomografia de raios-x, usando-se técnicas tradicionais de processamento e análise digital para avaliação de pseudopartículas em 2D e 3D, e de sínter produto. Técnicas avançadas de inteligência artificial em imagens de microscopia ótica, baseadas em deep learning, foram aplicadas em caráter exploratório. O blend microaglomerado de coprodutos apresentou a formação de pseudopartículas menores do que da mistura total a sinterizar, compostas por quasipartículas e micropelotas. A simulação física apresentou resultados similares de granulação, sem e com a adição de 6 por cento do blend, composta majoritariamente por quasipartículas. A adição abarca 99 por cento do volume de geração e estoques de lamas e pós siderúrgicos e está alinhada com a economia circular. Cerca de 45 por cento da massa de blend adicionada está na forma de micropelotas e atua como partícula nucleante em quasipartículas da mistura total. Com a adição do blend, há ganho de produtividade no processo de sinterização. Os sínters apresentam qualidade para uso em alto-forno. / [en] About 75 percent of the world s steel production occurs through the integrated coke route, with the specific generation of 1t co-products/t steel. Steel co-products are potential sources of alternative raw materials, with the contribution of calcium, magnesium, iron and carbon, despite the technical challenges related to granulometry and chemistry for consumption in sintering. The participation of each co-product in sintering is based on the available volumes and assurance of the quality of cold and hot agglomeration. For this, the integrated characterization of the steel co-products, the micro-agglomerated blend of these co-products, the total mixtures to be sintered, without and with co-products, and the sinter product, are essential. Characterization challenges involve microstructural analysis in images captured using an optical microscope and x-ray microtomography, using traditional digital processing and analysis techniques to evaluate pseudoparticles in 2D and 3D, and product sinter. Advanced artificial intelligence techniques in optical microscopy images, based on deep learning, were applied on an exploratory basis. The micro-agglomerated blend of coproducts showed the formation of pseudoparticles smaller than the total mixture to be sintered, composed of quasiparticles and micropellets. The physical simulation showed similar granulation results, without and with the addition of 6 percent of the blend, mainly composed of quasiparticles. The addition covers 99 percent of the generation volume and stocks of steel sludge and powder and is aligned with the circular economy. About 45 percent of the added blend mass is in the form of micropellets and acts as a nucleating particle in quasiparticles of the total mixture. With the addition of the blend, there is a gain in productivity in the sintering process. The sinters have quality for use in blast furnaces.