MODELO REDUZIDO PARA DISPERSÃO DE GÁS DENSO UTILIZANDO FLUIDODINÂMICA COMPUTACIONAL E TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING.

Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo reduzido para dispersão atmosférica de gases densos em plataformas de produção
de petróleo utilizando simulações fluidodinâmicas e técnicas de machine learning. O modelo foi gerado através de regressão por processos Gaussianos (GPR) a partir
dos dados de 25 simulações realizadas com diferentes condições de velocidade de escoamento do gás e do vento. O modelo gerado permite emular com boa
precisão os resultados das simulações fluidodinâmicas com custo computacional reduzido.