Alunos do Programa de Recursos Humanos PRH-ANP 38.1 da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), integrados ao Centro de Estudos e Ensaios em Risco e Modelagem Ambiental (CEERMA), participaram ativamente da 12ª edição do Congresso Brasileiro de P&D em Petróleo, Gás e Biocombustíveis (PDPetro), na cidade de Balneário Camboriú - SC. O evento, realizado de 30 de outubro a 1º de novembro, foi organizado pela Associação Brasileira de Pesquisa e Desenvolvimento em Petróleo e Gás (ABPG) em parceria com a Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC).

O professor Marcus Silva representou o grupo PRH 38.1 no evento, onde foram apresentados sete trabalhos científicos inovadores das áreas de petróleo, gás e energias renováveis, com temas que exploraram desde otimização e simulação até machine e deep learning. Os trabalhos foram conduzidos sob orientações dos professores Isis Didier Lins, Caio Souto Maior e Márcio José das Chagas Moura. Seis foram exibidos no formato pôster, enquanto um foi apresentado em sessão oral, reforçando a importância e qualidade das pesquisas conduzidas pelo CEERMA.

Entre os destaques, dois trabalhos abordaram a detecção de óleo em imagens, uma área crítica para monitoramento ambiental. Caique Nunes e Nicole Verza lideraram essas pesquisas, focadas em identificar com precisão o óleo em ambientes marinhos com ferramentas de machine e deep learning. Já Maria Rita Mota contribuiu com um trabalho sobre otimização da programação das atividades de refino de petróleo, apresentado por Caique Nunes, demonstrando estratégias para tornar o processo mais eficiente e seguro.

Outro tema de relevância apresentado foi o de monitoramento de sonolência, um problema crítico para a segurança na operação em salas de controle na indústria do petróleo e gás. O trabalho foi desenvolvido por Mateus Sotero e apresentado por Nicole Verza, trazendo um modelo que identifica sinais de sonolência através de tecnologias de monitoramento, com uso de técnicas de machine learning, com potencial para aplicação em áreas de risco.

Os trabalhos do time de hidrogênio do CEERMA também tiveram forte destaque no congresso. Leonardo Andrade conduziu uma revisão sistemática sobre métodos de produção de hidrogênio usando simulação, enquanto Sandrely Pereira apresentou uma análise inovadora de misturas explosivas de hidrogênio e oxigênio utilizando machine learning, ferramenta com potencial para detecção de explosões em ambientes de aplicação de hidrogênio. Maria Vitória contribuiu com um estudo de otimização para a seleção estratégica de locais de produção de hidrogênio no Nordeste, alinhando a logística de produção com as necessidades regionais.

A participação dos alunos do PRH 38.1 no PDPetro fortalece o papel do CEERMA como referência em estudos avançados em segurança, mitigação de riscos e transição energética, proporcionando aos alunos um ambiente de aprendizado e networking. O congresso impulsionou discussões sobre as aplicações de inteligência artificial e otimização na busca por soluções inovadoras para a indústria de óleo, gás e energias renováveis.