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Desvendando interfaces fluído-fluído através de simulações moleculares e aprendizado de máquina

Processo: 21/00953-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de março de 2021
Vigência (Término): 30 de novembro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
Convênio/Acordo: BG E&P Brasil (Grupo Shell)
Pesquisador responsável:Caetano Rodrigues Miranda
Beneficiário:Dan Ni Lin
Instituição-sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/50279-4 - Brasil Research Centre for Gas Innovation, AP.PCPE
Assunto(s):Superfícies   Molhabilidade   Tensão interfacial   Mecanismos moleculares   Simulação de dinâmica molecular   Aprendizado computacional

Resumo

O controle das interfaces fluído-fluído tem uma importância significativa na indústria de petróleo e gás, dentre elas, temos a redução da tensão interfacial óleo/salmoura que favorece a emulsificação de hidrocarbonetos, considerado um dos mecanismos associados à extração melhorada de petróleo. Estudos anteriores no grupo do proponente mostraram indicativos de correlações entre a composição molecular dos fluidos (salmoura e óleo) com a tensão interfacial, propiciando o ajuste iônico da solução injetada. Aqui daremos sequência ao tema com a investigação sistemática dos parâmetros que influenciam os fenômenos interfaciais, de modo a compreender os mecanismos moleculares subjacentes que ocorrem na interface óleo/salmoura. Utilizando configurações moleculares obtidas previamente através de simulações de dinâmica molecular, vamos examinar grandezas que caracterizam as interfaces fluído-fluído tais como, a largura da interface, perfil de densidade e parâmetros de ordem. Além disso, serão analisadas as ligações de hidrogênio água-água e água-óleo através de teoria de grafos. Essas e outras grandezas irão compor um banco de dados que será utilizado no aprendizado de máquina para descrever a tensão interfacial em função das características moleculares da interface. Concomitantemente, esses dados serão analisados através da técnica de sonificação, convertendo dados em sons, como alternativa na representação das variações das propriedades e fenômenos emergentes da dinâmica molecular dessas interfaces. A proposta visa introduzir a bolsista aos métodos de aprendizado de máquina e aprofundar os conhecimentos em simulações moleculares dentro da perspectiva de como ciência básica poder levar ao aperfeiçoamento do entendimento de interfaces e a avanços nas técnicas de recuperação melhorada de petróleo. (AU)

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