Descoberta inteligente de surfactantes para recuperação melhorada de petróleo

• Processo: 21/13554-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física dos Fluídos, Física de Plasmas e Descargas Elétricas
• Pesquisador responsável: James Moraes de Almeida
• Beneficiário: Eduardo Teixeira de Aguiar Veiga
• Instituição Sede: Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Tensoativos Tensão interfacial Simulação de dinâmica molecular
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Descoberta Inteligente de Surfactantes | Design Iterativo | dinâmica molecular clássica | Dinâmica Molecular Clássica, Aprendizado de Máquina

Resumo

Neste projeto serão aplicados o conhecimento já adquirido e resultados já obtidos pelo estudante de iniciação científica, para a construção de um modelo de óleo cru digital para o pré-sal. A partir deste modelo, serão realizadas simulações com dinâmica molecular clássica (MD), para obtenção de tensões interfaciais (IFT) entre água/surfactante/óleo. Com esses dados será construída uma base de dados que alimentará modelos de aprendizado de máquina para predição da IFT. Então as propriedades mais importantes para redução da IFT serão identificadas e novos surfactantes com essas propriedades serão incorporados, realizando-se novos cálculos de MD e novo treino de modelo via aprendizado de máquina. Este processo será repetido iterativamente, para se obterem os surfactantes de menor IFT possível, de modo a reportar os resultados para serem posteriormente testados experimentalmente. (AU)