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Desenvolvimento de sistema integrado para a previsão de dados geoquímicos de rochas geradoras baseado em Py-GC-MS e espectroscopia no infravermelho

Agência: Petrobras · Edital nº a6zU40000000LdxIAE

Prazo de submissão: 24/10/2026

Financiamento por projeto: Não especificado · Financiamento total do edital: Não especificado

Áreas de atuação: Química, Geociências, Ciência da Computação

Público-alvo: ICTs

Desenvolve um sistema baseado em inteligência artificial para prever dados geoquímicos de rochas sedimentares a partir de Py-GC-MS e espectroscopia no infravermelho (COT, índices Rock-Eval, maturidade térmica e contaminação por fluidos de perfuração), com busca por similaridade com o histórico e ferramenta de IA para identificar litologias em amostras de calha por imagens.

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Texto do edital

Título: Desenvolvimento de sistema integrado para a previsão de dados geoquímicos de ...
Agência: Petrobras — Programa Conexões para Inovação
Módulo: Cooperações Tecnológicas
Status: Aberto
Tipo de Chamada: Chamada Pública
Fase: Pré-propostas
Data Limite de Recebimento da Proposta: 23/10/2026
Idioma: Português (Brasil)
Link de submissão: https://sigitec-competitividade.petrobras.com.br/v2/public/opportunity/2138

Solução Esperada Detalhada:
Objetivo geral: Desenvolver um sistema baseado em inteligência artificial para a previsão de dados geoquímicos de rochas sedimentares baseada em análises por Py-GC-MS e espectroscopia no infravermelho. Objetivos específicos: Py-GC-MS: Realizar a caracterização molecular por meio de pirólise acoplada à cromatografia gasosa (Py-GC-MS). Estabelecer protocolos analíticos para a análise de rochas geradoras englobando uma ampla faixa de teor de matéria orgânica. Desenvolver algoritmos de processamento de dados e inteligência artificial buscando a resolução da complexidade composicional dos cromatogramas obtidos. Realizar análise multivariada das classes de compostos gerados, permitindo a identificação precisa dos marcadores geoquímicos de maturação e parâmetros de geração. Espectroscopia no infravermelho: Realizar a caracterização de amostras por meio de espectroscopia no infravermelho. Estabelecer protocolos analíticos para a análise de rochas geradoras englobando uma ampla faixa de teor de matéria orgânica, composição mineralógica e evolução térmica. Identificar e correlacionar as características espectrais à estimativa de contaminação por fluidos de perfuração, às condições de teor de matéria orgânica, composição mineralógica e evolução térmica. Desenvolver algoritmos que possibilitem a geração de estimativas em tempo real da contaminação, valores de COT (Carbono Orgânico Total), índices Rock-Eval e maturidade térmica (VRo %). Aplicar algoritmos de processamento de dados, análise multivariada e machine learning para a padronização dos dados cromatográficos obtidos por GC/MS. O método de processamento deverá estabelecer escalas comuns de tratamento para novos dados inseridos e habilitar um algoritmo de busca por similaridade, permitindo a correlação rápida e automatizada entre novas amostras e o histórico. Desenvolvimento de ferramenta, empregando técnicas de IA e ML, para identificação de litologias em amostras de calha, utilizando imagens de alta resolução.

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Desenvolvimento de sistema integrado para a previsão de dados geoquímicos de rochas geradoras baseado em Py-GC-MS e espectroscopia no infravermelho

Status

Aberto

Módulo

Cooperações Tecnológicas

Data Limite de Recebimento da Proposta

23/10/2026

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Cooperações Tecnológicas
Fase
Pré-propostas
Tipo de Chamada
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Chamada Pública
Idioma do desafio
Português (Brasil)
Link do Desafio
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https://sigitec-competitividade.petrobras.com.br/v2/public/opportunity/2138
Prazos
Data Limite de Recebimento da Proposta
23/10/2026
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