1. Simulador de Processos EMSO: Apresentação do Software e suas Potencialidades
Ministrante: Roymel Rodriguez Carpio
Local: Sala Computacional do EPQB-EQ/UFRJ
Descrição: O curso do simulador EMSO tem como objetivos apresentar a estudantes e profissionais de engenharia as capacidades e funcionalidades do simulador como ferramenta. O EMSO é um ambiente de modelagem aberta, que proporciona aos seus usuários a capacidade de desenvolverem modelos matemáticos para representação de qualquer sistema, cujo fenômeno possa ser representado como um sistema de equações algébrico-diferenciais (modelos dinâmicos ou estacionários). Permitindo a partir desses modelos a simulação, controle e otimização de processos, o ajuste de parâmetros, entre outros. Desde seu desenvolvimento, o EMSO vem sendo utilizado em vários estudos, no que tange a simulação de processos químico-petroquímicos.
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2. Introdução à otimização com o uso do software GAMS
Ministrante: Julia Coelho Lemos
Local: Sala G-123
Descrição: O curso será dividido em duas partes, a primeira será breve e irá introduzir alguns conceitos básicos de otimização e apresentar alguns exemplos de utilização na área de PSE. Na segunda parte o software GAMS será apresentado e serão desenvolvidas formulações para problemas de otimização. Estas formulações serão implementadas e resolvidas utilizando o software GAMS.
3. Aspen Plus aplicado na resolução de problemas na Engenharia de Processos
Ministrante: Felipe Moura e Ariel Boveri Berti
Local: Sala G-121
Descrição: Acesso ao banco de dados do NIST. Análise de componentes puros, misturas binárias e ternárias. Estimativas de propriedades físico-químicas. Consistência de modelos termodinâmicos. Regressão de parâmetros de modelos fenomenológicos. Construção de Flowsheet a partir dos modelos disponíveis. Ferramentas de simulação: Design Specs, Calculator Block, Sensitivity e Optimization.
4. Introdução ao Python
Ministrante: Nayher Andrés Clavijo Vallejo
Local: Sala Computacional do LADEQ-EQ/UFRJ
Descrição: O curso introdutório de Python visará à familiarização dos novos usuários com os recursos básicos da linguagem destinados à resolução de problemas típicos de PSE. Dentre os temas abordados estão: Importação e exportação de dados, geração de gráficos com matplotlib, definição de vetores e matrizes, operações matriciais, soluções de sistemas de equações algébricas, diferenciais e algébrico-diferenciais e problemas de ajuste de dados.
5. Otimização dinâmica com APMonitor + Python
Ministrante: Ataíde Souza Andrade Neto
Local: Sala G-127
Descrição: No curso de otimização dinâmica com APMonitor serão abordadas as principais ferramentas da plataforma para a resolução de problemas de otimização dinâmica. Dentre os tópicos abordados estão: Formulação consistente do problema de otimização; problemas de programação não linear; controle ótimo em controlador PI; estimação com horizonte móvel; e controle preditivo por modelos.
Pré-requisito recomendado: Noções básicas de Python .
6. Machine Learning com Python
Ministrante: Afrânio José de Melo Jr.
Local: Sala I-105A
Descrição: Data Science/Big Data: definições e exemplos de aplicações. Machine Learning: definição do problema; abordagens supervisionada, não supervisionada e por reforço; metodologias para classificação, regressão e detecção de anomalias. Importância para a implementação do paradigma da Indústria 4.0. Apresentação do ambiente de desenvolvimento Data Science em Python: as bibliotecas NumPy, pandas e scikit-learn. Utilização do notebook Jupyter. Noções de redes neuronais artificiais e deep learning. Aplicações em PSE: controle estatístico e monitoramento de processos.
Pré-requisito recomendado: Noções básicas de Python .
7. Introdução à Simulação e Otimização de Processos com o Simulador iiSE
Ministrante: Rafael de Pelegrini Soares
Local: Sala D-104
Descrição: Introdução aos conceitos básicos de simulação de processos. Equipamentos típicos em uma simulação de processos químicos (corrente material, misturadores, separadores, compressores, vasos de flash e reatores). Estudos de resposta de sistemas e análise de sensibilidade. Introdução à otimização de processos. Pré-requisitos: familiaridade com processos químicos.