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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)

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