SMART

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Projeto de P&D- Desenvolvimento inteligente de inibidores de corrosão de aço pelo CO₂ a partir de ensaios experimentais e métodos de “Materials Informatics“.

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Financiador:
FINEP

Período de execução
2022- Atual

Apresentação do Projeto:
A corrosão do revestimento de aço induzida pelo CO₂ (sweet corrosion) é responsável por mudanças profundas na matriz dos materiais estruturais, de maneira a comprometer a integridade de empreendimentos e aumentar as despesas em bens de capital (CAPEX) e de operação (OPEX) desses investimentos, devido a necessidade de empregar materiais mais resistentes à corrosão. Nesse contexto, a utilização de inibidores de corrosão pode reduzir a cinética de degradação e diminuir os custos de implementação de processos com presença de CO2, ao tornar viável a utilização de aços convencionais e evitar a utilização de processos adicionais para a purificação dos gases.

O desenvolvimento de novos inibidores de corrosão para meios ricos em CO₂ é uma área em expansão, porém novas soluções tecnológicas avançam em ritmo modesto. Nesse contexto, os métodos computacionais de informática dos materiais (“Materials Informatics”) podem contribuir de maneira significativa para o desenvolvimento de novas classes de inibidores de corrosão. Porém, a abordagem computacional, para que se prove útil, deve ser respaldada com amplo estudo experimental, de maneira que os dados empíricos e computacionais respaldem de forma efetiva o desenvolvimento de modelos preditivos. A partir dessa abordagem conjunta, é possível conciliar o conhecimento e as limitações práticas, próprias da experimentação, com a abstração científica e mecanística, característica dos métodos in sílico, de maneira a maximizar a compreensão sobre o sistema estudado.

A partir do desenvolvimento de modelos de “Materials Informatics”, capazes de orientar a síntese de novos alvos moleculares (target-specific synthesis) com elevada capacidade para inibir a corrosão pelo CO₂ e baixa toxicidade, este projeto tem por objetivo viabilizar o desenvolvimento acelerado e inteligente de novos inibidores de corrosão de aço frente ao CO₂. Para tanto será utilizada uma abordagem combinada de métodos computacionais e experimentais, e estabelecida as bases para a transformação digital do conhecimento sobre inibidores de corrosão para meios ricos em CO₂.