Banca de QUALIFICAÇÃO: LAMARA MACIEL DOS SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LAMARA MACIEL DOS SANTOS
DATA : 05/04/2024
HORA: 10:00
LOCAL: videoconferência
TÍTULO:

Seleção de catalisadores à base de Ni para metanação de CO2 usando processamento de dados via modelos de regressão (machine learning)

PALAVRAS-CHAVES:

machine learning; catálise; metanação; hidrogenação de CO₂; catalisador à base de níquel

PÁGINAS: 97
RESUMO:

A metanação de CO₂ é um processo crucial na transição energética para um futuro sem carbono. Ao utilizar o dióxido de carbono como matéria-prima renovável na reação de hidrogenação catalítica para formar metano, não apenas se viabiliza a reciclagem dos recursos de carbono, mas também se atende à crescente demanda por gás natural. Assim, a hidrogenação catalítica de CO₂ em metano se destaca como uma tecnologia desfossilizante atrativa na luta contra as mudanças climáticas, visto que consome CO₂ com H₂ proveniente de fontes de energia renovável para gerar CH₄. No entanto, prever o desempenho de sistemas catalíticos para este processo continua sendo um desafio. A aplicação de técnicas de Machine Learning (aprendizado de máquina) surge como uma abordagem promissora para prever o desempenho de potenciais catalisadores com base em descritores experimentais. Para esse propósito, um banco de dados de catalisadores à base de Ni foi criado a partir de dados extraídos da literatura e submetido à mineração de dados. Modelos de regressão de aprendizado de máquina de árvore de conjunto foram desenvolvidos para prever a conversão de CO₂ e seletividade de CH₄ a partir de descritores experimentais. Nesse contexto, destacou-se a relevância de variáveis como o teor de Ni, temperatura de calcinação e temperatura de reação na modelagem preditiva. A validação experimental do modelo de previsão e a interpretação dos insights gerados não apenas confirmaram a eficácia do método, mas também estabeleceram essa abordagem como uma ferramenta fundamental para orientar e otimizar experimentos futuros.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 349770 - DULCE MARIA DE ARAUJO MELO
Interno - 1086214 - ANDERSON DOS REIS ALBUQUERQUE
Externo ao Programa - 3304576 - RODOLFO LUIZ BEZERRA DE ARAÚJO MEDEIROS - UFRNExterno à Instituição - ÂNGELO ANDERSON SILVA DE OLIVEIRA - UFRN