Banca de QUALIFICAÇÃO: GIULIA CRUZ LAMAS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GIULIA CRUZ LAMAS
DATA : 06/05/2026
HORA: 15:30
LOCAL: Microsoft TEAMS
TÍTULO:

Contabilidade Preditiva de Carbono para Combustíveis Sustentáveis de Aviação: Um Calculador Dinâmico de ACV Integrando Aprendizado de Máquina, Modelagem Termodinâmica de Rotas de Gaseificação–Fischer-Tropsch e Variabilidade Climática

PALAVRAS-CHAVES:

Avaliação do Ciclo de Vida Dinâmica; Aprendizado de Máquina; Modelagem de Séries Temporais; Combustível Sustentável de Aviação; Intensidade de Carbono; Produtividade Agrícola; Variabilidade Climática.

PÁGINAS: 178
RESUMO:

Esta tese aborda uma limitação fundamental da Avaliação do Ciclo de Vida (ACV) convencional aplicada a sistemas de combustíveis sustentáveis, a saber, a representação estática de processos complexos ao longo das cadeias de suprimento. As abordagens atuais de contabilização de carbono baseiam-se em inventários de ciclo de vida (ICV) fixos, que não conseguem capturar as interações dinâmicas entre a disponibilidade de biomassa, os processos industriais de conversão e o desempenho ambiental. Como resultado, esses métodos frequentemente não conseguem representar o comportamento do sistema como um todo nem subsidiar a tomada de decisão de forma ágil e robusta em contextos tecnológicos e regulatórios em rápida evolução. Para superar essas limitações, esta pesquisa propõe uma estrutura integrada, orientada por processos e baseada em dados para a avaliação dinâmica da intensidade de carbono em sistemas de combustíveis sustentáveis de aviação (SAF). A abordagem proposta fundamenta-se em princípios de modelagem de sistemas de processos, combinando simulação termodinâmica, aprendizado de máquina e ACV dinâmica em uma arquitetura computacional unificada. O framework é concebido para garantir balanços consistentes de massa e energia, ao mesmo tempo em que atualiza dinamicamente os fluxos ambientais em diferentes fronteiras de sistema interconectadas. A metodologia é estruturada em três componentes complementares. Primeiro, desenvolve-se uma camada de modelagem de entradas a montante, destinada a representar a disponibilidade e as características da biomassa em função de variáveis climáticas, incorporando insumos agrícolas e modelos preditivos para estimar produtividade e variabilidade espaço-temporal sob diferentes cenários ambientais. Em seguida, são desenvolvidos modelos baseados em processos para representar rotas de conversão via gaseificação–Fischer-Tropsch, assegurando consistência termodinâmica e permitindo a geração de conjuntos de dados industriais em larga escala. Por fim, modelos de aprendizado de máquina são implementados para estabelecer relações preditivas entre entradas do sistema e variáveis de desempenho, viabilizando estimativas rápidas e análises de cenários, juntamente com uma estrutura dinâmica de inventário de ciclo de vida que permite a integração contínua de dados a montante e industriais em cálculos de intensidade de carbono dependentes das condições do sistema. Ao integrar princípios da engenharia de sistemas de processos, simulação de processos e avaliação do ciclo de vida, esta tese contribui para o desenvolvimento de metodologias de nova geração para a contabilização de carbono. O framework proposto oferece uma ferramenta escalável e preditiva para a avaliação de sistemas de combustíveis sustentáveis, apoiando a transição para uma aviação de baixo carbono por meio do aprimoramento da tomada de decisão, da implementação de políticas e do desenvolvimento tecnológico.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - ANA FILIPA DA SILVA FERREIRA - ULISBOA
Externo à Instituição - DIOGO APARECIDO LOPES SILVA - UFSCAR
Presidente - 3138349 - EDGAR AMARAL SILVEIRA
Interna - 1310273 - MARCELA RODRIGUES MACHADO
Interna - 1720225 - SANDRA MARIA DA LUZ