Modelagem Probabilística e Desenvolvimento de Software Aplicados à Caracterização Geotécnica de Solos por CPTu

Descrição

O presente projeto é parte integrante do projeto CNPq processo nº 310572/2022-3 (Bolsa de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora – DT/CNPq) e do projeto financiado pela PETROBRAS, intitulado Desenvolvimento de métodos e aplicativos computacionais de geomecânica salina e geotécnica de poço (SAP 4600674653), ambos voltados ao desenvolvimento de metodologias computacionais aplicadas à engenharia geotécnica e de poços no contexto offshore. O ciclo PIBITI 2026–2027 propõe o desenvolvimento de metodologias computacionais e componentes de software aplicados à caracterização geotécnica probabilística de solos marinhos a partir de dados CPTu, com foco em aplicações offshore e transformação digital da engenharia geotécnica. A proposta integra classificação SBT, reconstrução numérica de ábacos, lógica fuzzy, inferência Bayesiana, simulação de Monte Carlo e inteligência artificial, visando automatizar a interpretação geotécnica e representar explicitamente as incertezas associadas aos dados de solo. O projeto possui caráter de iniciação tecnológica, contemplando o desenvolvimento de rotinas computacionais reutilizáveis e estruturas de software voltadas à futura integração em plataformas digitais aplicadas à engenharia offshore. A implementação será realizada em Python, priorizando modularização, rastreabilidade computacional e potencial aplicação em futuros sistemas digitais de apoio à decisão. A proposta integra os planos de trabalho “Suporte numérico a classificações empíricas de solo a partir de ensaios CPTu” e “Classificação probabilística de solos marinhos por CPTu com lógica fuzzy e inferência Bayesiana para obtenção de valores de projeto”, contribuindo para formação de recursos humanos em programação científica, modelagem probabilística, inteligência artificial e desenvolvimento de software aplicado ao setor de petróleo e gás.