![\"EMSO\"](\"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/EMSO.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\nMinistrante:<\/strong> Roymel Rodriguez Carpio Descri\u00e7\u00e3o: <\/strong>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 \u00e9 um ambiente de modelagem aberta, que proporciona aos seus usu\u00e1rios a capacidade de desenvolverem modelos matem\u00e1ticos para representa\u00e7\u00e3o de qualquer sistema, cujo fen\u00f4meno possa ser representado como um sistema de equa\u00e7\u00f5es alg\u00e9brico-diferenciais (modelos din\u00e2micos ou estacion\u00e1rios). Permitindo a partir desses modelos a simula\u00e7\u00e3o, controle e otimiza\u00e7\u00e3o de processos, o ajuste de par\u00e2metros, entre outros. Desde seu desenvolvimento, o EMSO vem sendo utilizado em v\u00e1rios estudos, no que tange a simula\u00e7\u00e3o de processos qu\u00edmico-petroqu\u00edmicos. <\/span><\/p>\n Baixar material de apoio ? Material EMSO<\/strong><\/a><\/span><\/p>\n\n\n 2. Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o com o uso do software GAMS <\/p><\/h2>\n\n\n\n Ministrante: <\/strong>Julia Coelho Lemos Descri\u00e7\u00e3o: <\/strong>O curso ser\u00e1 dividido em duas partes, a primeira ser\u00e1 breve e ir\u00e1 introduzir alguns conceitos b\u00e1sicos de otimiza\u00e7\u00e3o e apresentar alguns exemplos de utiliza\u00e7\u00e3o na \u00e1rea de PSE. Na segunda parte o software GAMS ser\u00e1 apresentado e ser\u00e3o desenvolvidas formula\u00e7\u00f5es para problemas de otimiza\u00e7\u00e3o. Estas formula\u00e7\u00f5es ser\u00e3o implementadas e resolvidas utilizando o software GAMS. <\/span><\/p>\n\n\n 3. Aspen Plus aplicado na resolu\u00e7\u00e3o de problemas na Engenharia de Processos<\/p><\/h2>\n\n\n\n Ministrante: <\/strong>Felipe Moura e Ariel Boveri Berti Descri\u00e7\u00e3o:<\/strong> Acesso ao banco de dados do NIST. An\u00e1lise de componentes puros, misturas bin\u00e1rias e tern\u00e1rias. Estimativas de propriedades f\u00edsico-qu\u00edmicas. Consist\u00eancia de modelos termodin\u00e2micos. Regress\u00e3o de par\u00e2metros de modelos fenomenol\u00f3gicos. Constru\u00e7\u00e3o de Flowsheet a partir dos modelos dispon\u00edveis. Ferramentas de simula\u00e7\u00e3o: Design Specs, Calculator Block, Sensitivity e Optimization.<\/span><\/p>\n\n\n 4. Introdu\u00e7\u00e3o ao Python<\/p><\/h2>\n\n\n\n Ministrante: <\/strong>Nayher Andr\u00e9s Clavijo Vallejo Descri\u00e7\u00e3o: <\/strong>O curso introdut\u00f3rio de Python visar\u00e1 \u00e0 familiariza\u00e7\u00e3o dos novos usu\u00e1rios com os recursos b\u00e1sicos da linguagem destinados \u00e0 resolu\u00e7\u00e3o de problemas t\u00edpicos de PSE. Dentre os temas abordados est\u00e3o: Importa\u00e7\u00e3o e exporta\u00e7\u00e3o de dados, gera\u00e7\u00e3o de gr\u00e1ficos com matplotlib, defini\u00e7\u00e3o de vetores e matrizes, opera\u00e7\u00f5es matriciais, solu\u00e7\u00f5es de sistemas de equa\u00e7\u00f5es alg\u00e9bricas, diferenciais e alg\u00e9brico-diferenciais e problemas de ajuste de dados.<\/span><\/p>\n\n\n 5. Otimiza\u00e7\u00e3o din\u00e2mica com APMonitor + Python<\/p><\/h2>\n\n\n\n Ministrante: <\/strong>Ata\u00edde Souza Andrade Neto Descri\u00e7\u00e3o: <\/strong>No curso de otimiza\u00e7\u00e3o din\u00e2mica com APMonitor ser\u00e3o abordadas as principais ferramentas da plataforma para a resolu\u00e7\u00e3o de problemas de otimiza\u00e7\u00e3o din\u00e2mica. Dentre os t\u00f3picos abordados est\u00e3o: Formula\u00e7\u00e3o consistente do problema de otimiza\u00e7\u00e3o; problemas de programa\u00e7\u00e3o n\u00e3o linear; controle \u00f3timo em controlador PI<\/a>; estima\u00e7\u00e3o com horizonte m\u00f3vel; e controle preditivo<\/a> por modelos.<\/span><\/p>\n Pr\u00e9-requisito recomendado: No\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas de Python .<\/span><\/p>\n\n\n 6. Machine Learning com Python<\/p><\/h2>\n\n\n\n Ministrante: <\/strong>Afr\u00e2nio Jos\u00e9 de Melo Jr. Descri\u00e7\u00e3o: <\/strong>Data Science\/Big Data<\/em>: defini\u00e7\u00f5es e exemplos de aplica\u00e7\u00f5es. Machine Learning<\/em>: defini\u00e7\u00e3o do problema; abordagens supervisionada, n\u00e3o supervisionada e por refor\u00e7o; metodologias para classifica\u00e7\u00e3o, regress\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o de anomalias. Import\u00e2ncia para a implementa\u00e7\u00e3o do paradigma da Ind\u00fastria 4.0. Apresenta\u00e7\u00e3o do ambiente de desenvolvimento Data Science<\/em> em Python: as bibliotecas NumPy, pandas e scikit-learn. Utiliza\u00e7\u00e3o do notebook Jupyter. No\u00e7\u00f5es de redes neuronais artificiais e deep learning<\/em>. Aplica\u00e7\u00f5es em PSE: controle estat\u00edstico e monitoramento de processos.<\/span><\/p>\n Pr\u00e9-requisito recomendado: No\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas de Python .<\/span><\/p>\n\n\n 7. Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Simula\u00e7\u00e3o e Otimiza\u00e7\u00e3o de Processos com o Simulador iiSE<\/p><\/h2>\n\n\n\n Ministrante: <\/strong>Rafael de Pelegrini Soares Descri\u00e7\u00e3o: <\/strong>Introdu\u00e7\u00e3o aos conceitos b\u00e1sicos de simula\u00e7\u00e3o de processos. Equipamentos t\u00edpicos em uma simula\u00e7\u00e3o de processos qu\u00edmicos (corrente material, misturadores, separadores, compressores, vasos de flash e reatores). Estudos de resposta de sistemas e an\u00e1lise de sensibilidade. Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o de processos. <\/span>Pr\u00e9-requisitos: familiaridade com processos qu\u00edmicos.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 1. Simulador de Processos EMSO: Apresenta\u00e7\u00e3o do Software e suas Potencialidades Ministrante: Roymel Rodriguez CarpioLocal: Sala Computacional do EPQB-EQ\/UFRJ Descri\u00e7\u00e3o: 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 \u00e9 um ambiente de modelagem aberta, que proporciona aos seus … Continuar lendo Minicursos<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"spay_email":""},"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/369"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=369"}],"version-history":[{"count":17,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/369\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1667,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/369\/revisions\/1667"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/psebr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=369"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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