Estudo com IA aprimora previsões termofísicas do biodiesel

A Profa. Larissa Gatti, do Departamento Acadêmico de Engenharia Química da UTFPR – Campus Londrina , publicou recentemente, em parceria com o egresso Hyago Braga dos Santos, os estudantes Vinícius Ferreira da Silva Bueno e Lucas Telles, e os pesquisadores Victor Rolando Ruiz Ahón, Troner Assenheimer e André Ferreira Young, da Universidade Federal Fluminense (UFF), o artigo “Machine learning-based approach for predicting the isobaric heat capacity of biodiesel”. O trabalho integra a edição do periódico internacional Fuel: The Science and Technology of Fuel and Energy.

O estudo apresenta um modelo preditivo baseado em técnicas de inteligência artificial capaz de estimar, com elevada precisão, a capacidade calorífica isobárica (Cp) do biodiesel — propriedade essencial para avaliar o comportamento térmico em motores e sistemas de conversão de energia.

Segundo a Profa. Larissa, a pesquisa contribui diretamente para o avanço dos combustíveis renováveis no setor energético. “Investigações como esta aceleram a transição para fontes mais limpas, garantindo que sejam utilizadas de forma eficiente e segura”, destaca.

O artigo completo está disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0016236125033009 .