Situação: Em andamento
Apresentação: O trabalho tem por objetivo estudar os fenômenos de slamming e porpoising traçando paralelos entre ambos de forma a estabelecer relações que possibilitem prever o comportamento de embarcações de sustentação dinâmica em estados de mar de diferentes severidades, além do caso de águas tranquilas para o caso de porpoising. Propor formas de cascos alternativas que visem cessar ou minimizar estes comportamentos dinâmicos através de estudos analítico-empíricos com possíveis utilizações de apêndices, otimização da posição do centro de gravidade e do centro de giração. Mensurar e comparar as acelerações verticais em pontos específicos da embarcação em análises no domínio do tempo e da frequência, levando em conta regimes permanentes e transientes.
Neste trabalho procurar-se-á identificar as melhores ferramentas computacionais e teorias mais eficazes na caracterização dos comportamentos que esperam ser observados. Para isto, serão feitas comparações com Teoria das Faixas e Método dos Painéis em dois softwares, o Maxsurf Motions e o ANSYS AQWA para três tipos de embarcações, implicando em três diferentes regimes de velocidade. Os estudos visam permitir a compreensão do slamming e porpoising e propor soluções para minimizar ou impedir estes comportamentos através da otimização de formas de casco e variação de parâmetros como o centro de gravidade ou raio de giração.
Bolsista: Anna Li Shu Xin
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Situação: Em andamento
Apresentação: Sistemas Subsea estão presentes na maioria dos campos de petróleo no Brasil e no Mundo, possuindo grande relevância para a indústria de óleo e gás. Inspeções desses sistemas com Veículos Autônomos Subaquáticos são altamente efetivos mas demandam extenso recurso humano para analisar todos os dados criados.
Devido ao Elevado volume e complexidade desses dados, grande parte deles não são utilizados ou demandam tempo demais para serem analisados, o que impede sua aplicação em operações em tempo real. Com isso, o uso de inteligência artificial recebe grande valor pelo fato de elevar a velocidade e eficiência do processamento de dados, permitindo que o operador implemente seus resultados na melhoria da operação.
Bolsista: Mikael Proença Strauhs
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Situação: Em andamento
Apresentação: Melhorar o aproveitamento energético em Plataformas Offshore através do uso de água do mar como fonte fria para fins de refrigeração sob forma de ar condicionado e como forma de resfriamento do ar de entrada de Turbinas a Gás, favorecendo o aumento da eficiência dessas máquinas.
Com o uso do algoritmo genético e em comparação com dados reais de plataformas, fazer a verificação da viabilidade do uso de água do mar para plataformas offshore em operação como substituição aos sistemas tradicionais de chiller de refrigeração. Avaliação de redução nos custos envolvidos.
Bolsista: Pablo Victor dos Santos Ferreira
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Situação: Em andamento
Apresentação: Em plataformas offshore com vários anos de serviço existem estruturas tubulares com avançado grau de deterioração por corrosão que necessitam de reparos. Uma das alternativas ao reparo convencional é a aplicação de laminado compósito.
Assim, este projeto visa estabelecer um embasamento numérico para o projeto de reparo de estruturas tubulares perfuradas sujeitas a cargas combinadas de flexo-compressão, usando materiais compósitos de fibra carbono com resina epóxi, visando recuperar a resistência original.
Bolsista: Lucas Vieira Bernardino
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Situação: Em andamento
Apresentação: A análise dinâmica de linhas de ancoragem devido ao carregamento ambiental (vento, corrente e ondas) requer análises computacionais no domínio do tempo de alto custo computacional. Uma alternativa que vem se desenvolvendo muito nos últimos anos para reduzir o tempo destas análises é a aplicação de redes neurais artificiais (ANN). Assim sendo, o objetivo deste projeto é investigar o potencial do uso de algoritmos de ANN para a previsão da tensão nas linhas de ancoragem nos ensaios realizados no LabOceano, visando desenvolver um sistema para verificação em tempo real das tensões medidas durantes os testes realizados no LabOceano.
Bolsista: Ana Carolina Pereira Garcia
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