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Eduardo Ruben do Nascimento

CV Lattes ORCID


Universidade Federal do ABC (UFABC). Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH)  (Instituição Sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Doutor em Nanociências e Materiais Avançados pela Universidade Federal do ABC com sólida formação interdisciplinar que combina engenharia de materiais, nanotecnologia, eletroquímica e biotecnologia. Sua trajetória é marcada pelo desenvolvimento de materiais inovadores voltados para a sustentabilidade, transição energética e química verde, com experiência internacional e atuação tanto na academia como na industria. Durante o doutorado desenvolveu projeto de pesquisa como foco na síntese e caracterização físico-química de materiais híbridos compostos por nanopartículas inorgânicas e proteínas. O trabalho resultou no desenvolvimento de metodologias de síntese originais e na elucidação de efeitos sinergéticos que otimizam a transferência de carga e a capacidade catalítica de sistemas eletroquímicos para a produção de hidrogênio.Atualmente, atua como Bolsista Doutor do Programa Inova Talentos (IEL/CNPq) no Laboratório de Desenvolvimento de Tecnologia e Processos da Braskem. Dentre as atividades realizadas, estão inclusos o desenvolvimento de uma metodologia de conversão eletroquímica de óleos vegetais em produtos químicos verdes, o escalonamento de reatores para purificação e o desenvolvimento de metodologias analíticas em produtos biotecnológicos. Possui ainda experiência prévia na gestão de portfólio de projetos de inovação e prospecção de financiamentos junto ao Centro de Pesquisa e Inovação Sueco-Brasileiro (CISB).Possui interesse nas áreas de síntese, -caracterização estrutural e físico-química de nanomateriais híbridos, relações estrutura-propriedade, espectroeletroquímica e catálise. Também possui experiência em técnicas experimentais de eletroquímicas, espectroscopia (Raman, SERS in situ, UV-Vis, FTIR), raios-X (XRD, WDXRF), análise térmica (DSC, TGA), espectroscopia de emissão ótica (ICP-OES), e microscopias eletrônicas (MEV e MET), além de técnicas de análise de dados utilizando ferramentas computacionais para análise estatística e modelagem, incluindo Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn) e modelos de Machine Learning/Redes Neurais. (Fonte: Currículo Lattes)

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