Aplicação de ciência de dados e inteligência artificial na análise de dados de correntes de densidade gerados por simulação computacional

Abstract

Correntes de densidade são fenômenos que ocorrem tanto na natureza quanto provocados pelo homem. O mecanismo de geração destas correntes se baseia na diferença entre a massa específica do fluido da corrente e a massa específica do fluido ambiente. O estudo das correntes de densidade é útil para várias áreas de conhecimento: geologia, engenharia e meteorologia são algumas das áreas que se utilizam de estudos desse tipo de fenômeno. Uma das formas de estudo das correntes de densidade é através da aplicação da fluidodinâmica computacional. A fluidodinâmica computacional (Computational Fluid Dynamics, CFD) é uma ferramenta usada para simular numericamente o comportamento de um escoamento, e todas as leis que governam o seu estudo. Esses processos de simulação computacional são processos com um custo computacional elevado, de grande tempo de execução e geram grandes volumes de dados com alta complexidade que precisam ser capturados, processados, armazenados e analisados. Com essas características dados gerados por CFD são uma potencial matéria-prima para aplicação de técnicas de ciência de dados e inteligência artificial. O objetivo desse trabalho é implantar funcionalidades que possibilitem captura, compactação, armazenamento, processamento, consulta, visualização e predições utilizando dados gerados por simulação computacional de correntes de densidade, auxiliando pesquisadores a padronizar as operações com dados, reduzir as operações computacionais e por meio de aprendizado de máquina diminuir a complexidade das informações armazenadas em bancos de dados conservando as características necessárias para que os depósitos de sedimentos possam ser calculados, analisados, visualizados e preditos.