Colaboração USP-TAMU para uma exploração offshore sustentável: focando em operações otimizadas, energeticamente eficientes, de baixo carbono e seguras

• Processo: 22/00529-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Naval e Oceânica - Projeto de Navios e de Sistemas Oceânicos
• Acordo de Cooperação: Texas A&M University
• Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
• Pesquisador responsável: Emílio Carlos Nelli Silva
• Beneficiário: Emílio Carlos Nelli Silva
• Pesquisador Responsável no exterior: Eduardo Gildin
• Instituição Parceira no exterior: Texas A&M University, Estados Unidos
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Gustavo Roque da Silva Assi
• Vinculado ao auxílio: 20/15230-5 - Centro de Pesquisa e Inovação de Gases de Efeito Estufa - RCG2I, AP.PCPE
• Assunto(s): Energia renovável Emissão de gases Gases do efeito estufa Estruturas offshore Instalações em águas profundas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Energy Transition | greenhouse gas emissions | Ocean Engineering | Offshore systems | Optimized design | Offshore engineering

Resumo

Nosso objetivo de longo prazo é contribuir significativamente para o avanço das metodologias utilizadas para produzir energia limpa e alcançar a neutralidade de carbono na indústria de óleo e gás. O objetivo específico desta proposta SPRINT é semear novos projetos de pesquisa para explorar novas tecnologias e infraestrutura em ambientes offshore de águas profundas atualmente em vigor no Brasil e nos EUA para atingir esse objetivo de longo prazo. Nossa abordagem técnica está na integração de dados, modelos e processos para obtenção de estratégias de produção otimizadas na exploração de hidrocarbonetos. Nossas principais contribuições derivam de inovações em (1) monitoramento de ambientes oceânicos usando dados em tempo real adquiridos por meio de dispositivos de flutuação e veículos autônomos submarinos; (2) modelagem e simulação de escoamentos; (3) otimização do sistema para armazenamento CCUS e H2; e (4) caracterização rápida do reservatório usando inteligência artificial. (AU)