WORK IN PROCESS – N°2

WORK IN PROCESS

Mergulhe no dia a dia das equipes da Processium por meio de uma série de entrevistas com quem está no comando dos nossos projetos. Uma imersão no saber-fazer, nas trajetórias e na paixão que dão vida à nossa empresa.

N°2 – A era digital

Desde os seus primeiros dias estudando engenharia química em Lisboa até a publicação de trabalhos aclamados pela comunidade científica internacional, a Dra. Rita Ferreira Alves sempre seguiu um fio condutor: compreender, modelar e prever o comportamento de processos complexos. Desde modelagem personalizada até ferramentas de seleção de tecnologia e IA, seu trabalho demonstra um rigor e uma visão que ressoam fortemente com o DNA da Processium. Hoje, ela compartilha sua perspectiva sobre a era digital no desenvolvimento de processos industriais e o papel crescente da modelagem nessa transformação.

Comecei meus estudos em engenharia química no Instituto Superior Técnico (Universidade de Lisboa) em 2009. Desde o primeiro ano, percebi que não era o trabalho experimental em laboratório que mais me interessava, mas sim a análise e o tratamento dos dados resultantes. Foi realmente o início da minha paixão pela modelagem e, nesse mesmo ano, inscrevi-me em um curso de Matlab, complementando os cursos de Fortran (uma linguagem de programação muito em voga na época).

Para o meu estágio do segundo ano do mestrado, vim para a França, para o laboratório CP2M. O tema do meu estágio — a modelagem de um reator para a polimerização do etileno — tornou-se o tema da minha tese, durante a qual trabalhei na modelagem multiescala de um reator de leito fluidizado para a produção de polietileno em fase gasosa. Era um modelo muito complicado de codificar. Levei quatro anos para desenvolvê-lo, pois não havia absolutamente nenhuma base de trabalho existente. Finalmente, publicamos quatro artigos sobre essa tese, que foram muito bem recebidos pela comunidade científica internacional.

Após minha tese, em 2021, ingressei na Processium como engenheira de processos. Tive a oportunidade de integrar uma empresa com grande potencial em modelagem, em um ambiente dedicado à pesquisa e desenvolvimento. Rapidamente, os primeiros trabalhos de modelagem avançada começaram a surgir. Criamos vários grupos de trabalho em torno do Matlab e do desenvolvimento de modelos para reatores químicos, antes de estender essas reflexões a outros temas, como adsorção ou fermentação.

A partir de 2023, assumi a liderança de uma pequena equipe de “Competências Digitais”, hoje composta por quatro engenheiros, um estagiário e eu mesmo como gerente de projeto. Juntos, ampliamos nosso campo de especialização além do Matlab, trabalhando de forma cada vez mais colaborativa com o restante das equipes da Processium. E também integramos as competências de IA à nossa equipe.

Na Processium, utilizamos várias ferramentas digitais que se complementam em diferentes etapas dos nossos projetos de modelagem. A base é o e-thermo. É graças a ele que dispomos de todos os dados termodinâmicos necessários, que são então utilizados como entrada para os nossos modelos. De certa forma, o e-thermo é a nossa base comum: todas as nossas modelagens partem dele. Em seguida, utilizamos ferramentas como o Procip, que nos permite escolher a tecnologia de reação mais adequada de acordo com as especificações do cliente.

Por fim, na Processium, gostamos de manter uma abordagem pragmática: sempre privilegiamos a solução mais simples e robusta antes de buscar a complexidade. É por isso que sempre começamos nossas modelagens com ferramentas comerciais (Aspen, Prosim). Se a modelagem não funcionar nessas ferramentas, complicamos com ferramentas de desenvolvimento personalizadas (Matlab, Python…). Para desenvolvimentos em inteligência artificial, usamos principalmente bibliotecas python.

A parte de modelagem é a intersecção de dois mundos diferentes: a parte de codificação e a parte profissional, e é nessa intersecção que minha equipe e eu nos encontramos.

Utilizamos a modelagem em diferentes fases do desenvolvimento de processos. Podemos utilizá-la para orientar a validação experimental a ser realizada ou para nos ajudar a definir os testes a serem realizados. Ela também pode nos ajudar a compreender o que aconteceu durante os testes. Se eu usar meu modelo para prever os resultados do teste, posso buscar nele as informações que podem estar faltando no meu desenvolvimento/projeto de processos.

Um último caso de uso é para realizar o dimensionamento de uma operação unitária. Essa é a principal fonte de uso da modelagem: realizar o dimensionamento e minimizar os riscos associados. Podemos acompanhar cada etapa dessa ampliação com a modelagem. É uma enorme economia de tempo e dinheiro, ao mesmo tempo em que minimiza o consumo de energia, a geração de efluentes… Mesmo em termos ambientais, é 100% mais respeitoso passar por uma modelagem do que por testes de laboratório.

Recentemente, trabalhamos em um caso de estudo particularmente interessante: um cliente nos procurou para a industrialização de uma reação de polimerização altamente exotérmica. Nesse tipo de processo, a temperatura aumenta significativamente, o que pode alterar as propriedades dos polímeros produzidos. O cliente não sabia como controlar esse fenômeno. Graças à Procip, pudemos primeiro realizar uma primeira triagem das diferentes tecnologias de reação possíveis. Em seguida, com a ajuda de uma modelagem mais precisa, selecionamos a tecnologia mais adequada e propusemos um projeto de reator que eles puderam testar internamente. Resultado: o cliente economizou um tempo considerável na fase de testes em laboratório. Para nós, o desenvolvimento do modelo e a apresentação dos resultados levaram cerca de três meses, enquanto uma abordagem clássica teria exigido muito mais tempo.

O principal desafio é, muitas vezes, a falta de dados experimentais. Quando um modelo não pode ser confrontado com dados laboratoriais, existe sempre o risco de ele não ser totalmente representativo da realidade. Isso é particularmente verdadeiro para novas moléculas, ainda pouco documentadas, para as quais é difícil alimentar corretamente um modelo sem testes experimentais. A modelagem não é, portanto, uma solução mágica que substituiria a experimentação: é uma abordagem complementar. Geralmente, ela só é utilizada após a aquisição dos dados básicos, a fim de evitar que dados incorretos na “entrada” levem a resultados incorretos na “saída”. É aí que a experiência humana desempenha um papel fundamental para saber avaliar o nível de confiança que se pode atribuir a um modelo. Além disso, quanto mais se pratica a modelagem, mais se toma consciência de sua complexidade e incertezas. É possível ter certeza de que as equações matemáticas utilizadas estão corretas, sem ter certeza de que a realidade está sendo representada corretamente (e vice-versa).

Em 2022, comecei a estudar inteligência artificial aplicada à engenharia de processos na Universidade Técnica da Dinamarca e, em 2024, começamos a implementar a IA nos desenvolvimentos digitais da Processium. Atualmente, a termodinâmica é a área da engenharia de processos com mais dados disponíveis e exploráveis para a IA. Bancos de dados como o E-thermo já permitem treinar nossos modelos de IA para prever propriedades físicas, e esse é um projeto que estamos desenvolvendo ativamente internamente.

Hoje, a IA pode intervir em todas as etapas do desenvolvimento de processos, bem como em seu controle industrial, uma vez que estejam operacionais. A engenharia de processos é um campo específico. Ao contrário de modelos como o ChatGPT, que são treinados com enormes volumes de dados, nosso objetivo não é treinar a IA com uma quantidade gigantesca de informações, mas sim verificar e otimizar o processo com dados gerados continuamente.

Para mim, o próximo grande boom que o setor conhecerá nos próximos anos virá das ferramentas de análise online, capazes de realizar análises quase instantâneas. Essas ferramentas permitirão obter um volume de dados sem precedentes. Uma vez que esses dados estejam disponíveis no momento T, poderemos desenvolver ferramentas híbridas de simulação e modelagem, combinando digital e IA em tempo real. A Processium está hoje totalmente envolvida no desenvolvimento da IA. No momento, estamos realizando testes de conceito sobre diferentes assuntos, antes de poder oferecer novas propostas aos nossos clientes e implantar internamente ferramentas de apoio aos engenheiros.

Eu diria que meu trabalho se assemelha à criação de um videogame. Em um videogame, imaginamos um mundo inteiro, com um personagem principal que deve evoluir e cumprir diferentes missões. Esse mundo é concebido por alguém, e meu trabalho é um pouco semelhante. A fábrica se torna o mundo do meu jogo, o produto é o personagem principal e suas missões correspondem às transformações químicas que devo modelar e simular para obter o produto final desejado. Meu papel é um pouco como se eu otimizasse o jogo com o objetivo de descobrir como meu personagem pode atingir seu objetivo o mais rápido possível.