Bolsa de Doutorado em Engenharia / Oceanografia

Doctorate Fellowship in Engineering / Oceanography

Nº: 8129

Área de conhecimento: Engenharia

Field of knowledge: Engineering

Nº do processo FAPESP: 2022/03698-8

FAPESP process: 2022/03698-8

Título do projeto: Desenvolvimento de um Digital Twin para Análise de Turbinas a Gás em FPSOs

Project title: Digital Twin Development for Analysis of Gas-Powered Turbines in FPSOs

Área de atuação: Engenharia, Matemática, Oceanografia ou Física

Working area: Engineering, Mathematics, Oceanography or Physics

Quantidade de vagas: 1

Positions: 1

Pesquisador responsável: Kazuo Nishimoto

Principal investigator: Kazuo Nishimoto

Unidade/Instituição: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo (Poli-USP)

Unit/Instituition: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo (Poli-USP)

Data limite para inscrições: 30/05/2025

Deadline for submissions: 2025-05-30

Publicado em: 17/04/2025

Publishing date: 2025-04-17

Localização: Av. Professor Mello Moraes, 2231 (Edifício do Departamento de Engenharia Mecânica – PME), São Paulo

Locale: Av. Professor Mello Moraes, 2231 (Edifício do Departamento de Engenharia Mecânica – PME), São Paulo

E-mail para inscrições: otic.jobs@usp.br

E-mail for proposal submission: otic.jobs@usp.br

  • Resumo

    Este projeto visa o desenvolvimento e aprimoramento de um Digital Twin para turbinas a gás em uma Unidade Flutuante de Armazenamento e Transferência (FPSO, na sigla em inglês), incluindo análise preditiva, avalição de desempenho e previsão de emissões.

    Atividades:

    1. Revisão da Literatura

    - Estudo aprofundado sobre modelagem de turbinas a gás e Digital Twins;
    - Análise de abordagens baseadas em Machine Learning e modelos baseados em física.

    2. Coleta e Processamento de Dados

    - Definição dos dados necessários para modelagem;
    - Uso de técnicas estatísticas para análise e limpeza de dados.

    3. Desenvolvimento do Modelo Digital Twin

    - Implementação de modelos baseados em ASPEN-HYSYS e Machine Learning;
    - Integração de sensores para monitoramento em tempo real.

    4. Validação e Testes

    - Comparar predições do modelo com dados operacionais reais;
    - Ajuste fino para melhoria da precisão.

    5. Análise de Emissões e avalição de Performance

    - Modelagem de predição de CO2, SOx e NOx;
    - Simulação de condições operacionais variáveis;
    - Desenvolvimento de estratégias para otimização do ciclo de vida e gestão de ativos.

    Cronograma:

    • Ano 1: Revisão da literatura, coleta e análise de dados, definição do modelo.

    • Ano 2: Desenvolvimento do modelo, implementação de algoritmos de aprendizado de máquina.

    • Ano 3: Validação e testes, análise de cenários, escrita e defesa da tese.

    O bolsista atuará no âmbito do Centro de Inovação em Tecnologia Offshore (OTIC), um Centro de Pesquisa em Engenharia (CPE) apoiado pela FAPESP em parceria com o Grupo Shell com sede na Poli-USP.

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