O Uso de Gêmeos Digitais com Machine Learning no Ciclo do Hidrogênio Verde - Uma Revisão da literatura

Aug 4, 2026

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Ao considerar que uma parcela expressiva do hidrogênio produzido mundialmente provém de matérias-primas não renováveis, surge a demanda pelo hidrogênio “verde” (H2V), obtido a partir de fontes renováveis como energia solar, eólica e biomassa. A literatura disponível no Brasil e no mundo descreve iniciativas para produzir H2V com alternativas renováveis. Este trabalho apresenta a aplicação de gêmeo digital e Machine Learning para otimizar produção, armazenamento e conversão de hidrogênio verde em energia elétrica, integrando perspectivas tecnológicas voltadas à sustentabilidade.

IdiomaPortuguese

CategoriaPesquisa e Relatórios

FormatoPDF

Páginas68

Tempo de leitura1 h 45 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Agradecimentos

Agradecimentos e contexto pessoal

Resumo

Motivação para o hidrogênio verde

Aplicação de gêmeos digitais e Machine Learning

Referências

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO TECNOLÓGICO, DE CIÊNCIAS EXATAS E EDUCAÇÃODEPARTAMENTO DE ENG. DE CONTROLE, AUTOMAÇÃO E COMPUTAÇÃOCURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO Jaime Osmar Rodrigues Filho O Uso de Gêmeos Digitais com Machine Learning no Ciclo do Hidrogênio Verde: Uma Revisão da literatura Blumenau Jaime Osmar Rodrigues Filho O Uso de Gêmeos Digitais com Machine Learning no Ciclo do Hidrogênio Verde: Uma Revisão da literatura Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação do Centro Tecnológico, de Ciências Exatas e Educação da Universidade Federal de Santa Catarina como requisito para a obtenção do título de Engenheiro de Controle e Automação. Orientador: Prof. Dr. Tiago Davi Curi Busarello. Blumenau Ficha catalográfica gerada por meio de sistema automatizado gerenciado pela BU/UFSC. Dados inseridos pelo próprio autor. Rodrigues Filho, Jaime Osmar O uso de gêmeos digitais com machine learning no ciclo do hidrogênio verde : uma revisão da literatura / Jaime Osmar Rodrigues Filho ; orientador, Tiago Davi Curi Busarello, 2024. 68 p . Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) -Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Graduação em Engenharia de Controle e Automação, Blumenau, 2024. Inclui referências. 1. Engenharia de Controle e Automação . 2. Gêmeo digital. 3. Machine learning. 4. Hidrogênio verde . I . Busarello, Tiago Davi Curi . II . Universidade Federal de Santa Catarina . Graduação em Engenharia de Controle e Automação . III . Título . Jaime Osmar Rodrigues Filho O Uso de Gêmeos Digitais com Machine Learning no Ciclo do Hidrogênio Verde: Uma Revisão da literatura Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado para obtenção do Título de“Engenheiro de Controle e Automação” e aprovado em sua forma final pelo Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação. Blumenau, 12 de Dezembro de 2024 . Banca Examinadora: Prof. Dr. Tiago Davi Curi Busarello Universidade Federal de Santa Catarina Orientador Prof. Dr. Adão Boava Universidade Federal de Santa Catarina Prof. Dr. Mauri Ferrandin IUniversidade Federal de Santa Catarina Dedico este trabalho, com todo o carinho e gratidão, aosmeus pais, por seu apoio incondicional. Agradeço profundamente aos meus professores da UFSC Blumenau e aos meus colegas de estudos, por toda a amizade, colaboração e motivação compartilhadas ao longo dessa jornada. Cada um de vocês fez parte deste caminho de aprendizado e superação, e sou eternamente grato. AGRADECIMENTOS Aos meus pais, com o mais profundo amor e gratidão, deixo aqui minha homenagem especial. Foram eles que estiveram ao meu lado em cada passo, nos momentos mais felizese nos mais difíceis. Quando a pandemia trouxe incertezas e, posteriormente, quando enfrentei o diagnóstico de um tumor no pâncreas, foram eles que me sustentaram, não só financeiramente, mas emocionalmente, oferecendo um apoio constante e inabalável que meinspirou a seguir em frente. Seu apoio incondicional e suas palavras de incentivo, mesmonos dias em que pensei em desistir, renovaram minha esperança e me impulsionaram achegar até aqui. Nada do que eu faça será suficiente para retribuir o amor, a dedicação ea coragem que vocês me transmitiram. Este trabalho e cada conquista nele representadasão fruto da força de vocês. Meu sincero agradecimento ao Érique, meu colega e amigo, com quem compartilheia convivência nos primeiros anos da universidade e que foi um grande apoio no início desta trajetória. Estendo meus agradecimentos aos colegas do Centro Acadêmico Novode Engenharia de Controle e Automação, aos amigos da empresa JR. Integre Júnior, que me ajudaram a aprender sobre administração e a vida empresarial, e aos colegas decurso Bruna, Dartagnan, Joana, Daniele, Anderson, entre outros, com quem compartilhei momentos de aprendizado e amizade que levarei para a vida toda. Agradeço também à empresa Infra Au

Perguntas frequentes

Qual é o objetivo deste trabalho de conclusão de curso?

Demonstrar a aplicação de tecnologia de gêmeo digital e de Machine Learning na otimização da produção, armazenamento e conversão de hidrogênio verde em energia elétrica.

Por que o trabalho destaca o hidrogênio “verde” (H2V)?

Porque uma parte significativa do hidrogênio mundial vem de matérias-primas não renováveis; o H2V pode ser obtido por fontes renováveis, com maior adequação ao meio ambiente.

Que fontes renováveis são mencionadas para a obtenção do hidrogênio verde?

O texto cita energia solar, energia eólica e biomassa como exemplos de fontes renováveis para a produção de H2V.

Aug 4, 2026

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