Banca de DEFESA: FRANKLIN RODRIGUES CARLOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FRANKLIN RODRIGUES CARLOS
DATA : 27/07/2026
HORA: 14:00
LOCAL: meet.google.com/phu-fidn-yzz
TÍTULO:

DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE APOIO DE DECISÃO PARA A PRODUÇÃO DE HIDROGÊNIO VIA ELETRÓLISE ALCALINA UTILIZANDO LÓGICA FUZZY

PALAVRAS-CHAVES:

Hidrogênio verde; eletrólise alcalina da água; lógica fuzzy; inteligência artificial; sistema de apoio à decisão; modelagem híbrida.

PÁGINAS: 154
RESUMO:

A crescente demanda por fontes energéticas sustentáveis tem impulsionado o desenvolvimento de tecnologias voltadas à produção de hidrogênio verde, destacando-se a eletrólise alcalina da água como uma alternativa promissora para a descarbonização de setores industriais e energéticos. Entretanto, a eficiência desse processo depende da interação complexa entre diversas variáveis operacionais, tornando necessária a utilização de ferramentas capazes de apoiar a tomada de decisão e a otimização das condições de operação. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo desenvolver e avaliar modelos computacionais para a representação e a modelagem da eletrólise alcalina da água, integrando técnicas de inteligência artificial, lógica fuzzy e modelagem físico-semiempírica. A pesquisa foi estruturada em quatro estudos complementares. Inicialmente, realizou-se uma revisão sistemática e bibliométrica da literatura para identificar tendências, lacunas e oportunidades relacionadas ao uso de inteligência artificial na otimização da produção de hidrogênio por eletrólise. Em seguida, foi desenvolvido um sistema de inferência fuzzy do tipo Mamdani para avaliar a favorabilidade operacional do processo a partir de variáveis relevantes, incluindo temperatura, densidade de corrente, pressão e concentração do eletrólito. Posteriormente, foi elaborado um modelo físico-semiempírico de polarização, calibrado com dados experimentais reportados na literatura. Por fim, propôs-se uma abordagem híbrida baseada em uma camada fuzzy residual acoplada ao modelo físico, visando reduzir erros sistemáticos e melhorar a capacidade preditiva do sistema. Os resultados demonstraram que a lógica fuzzy constitui uma ferramenta eficaz para representar fenômenos complexos e incorporar incertezas inerentes ao processo eletroquímico. O sistema de apoio à decisão desenvolvido apresentou desempenho consistente na estimativa da eficiência da eletrólise, destacando a influência significativa da temperatura, da densidade de corrente e do eletrólito sobre o rendimento energético. As análises indicaram condições operacionais favoráveis em temperaturas entre 70 e 85 °C, densidades de corrente entre 0,8 e 0,95 A·cm⁻² e utilização de solução de KOH a 30%, proporcionando elevados níveis de eficiência sem comprometer a estabilidade operacional. Além disso, a análise da produção científica evidenciou o crescimento acelerado das pesquisas envolvendo eletrólise da água e inteligência artificial após 2020, revelando oportunidades para o desenvolvimento de modelos híbridos que integrem conhecimento físico e técnicas de aprendizado computacional. Conclui-se que a combinação entre modelagem física e lógica fuzzy representa uma estratégia promissora para apoiar a operação, a otimização e o desenvolvimento de sistemas de produção de hidrogênio verde, contribuindo para avanços tecnológicos alinhados aos princípios da sustentabilidade e da transição energética.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1811284 - EDSON ROMANO NUCCI
Interna - 1715292 - ANA PAULA FONSECA MAIA DE URZEDO
Externo ao Programa - 1742695 - JUAN CANELLAS BOSCH NETO
Externo ao Programa - 1758138 - HEBER TORMENTINO DE SOUSA
Externa à Instituição - KARINA ARRUDA ALMEIDA - UNIFEI