Fábio Jessen Werneck de Almeida Martins
Email: fabiomartins@puc-rio.br
Categoria: Quadro Permanente e Colaboradores
Website: https://lef.mec.puc-rio.br
Sala: 131L
Telefone: 3527-1168
Nome em Publicações: F. J. W. A. Martins
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8935935661464997
Categoria: Quadro Permanente e Colaboradores
Website: https://lef.mec.puc-rio.br
Sala: 131L
Telefone: 3527-1168
Nome em Publicações: F. J. W. A. Martins
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Formação
Possui graduação em Engenharia Mecânica / Engenharia de Controle e Automação (dupla graduação) pela PUC-Rio (2007), mestrado em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio (2010), doutorado em Engenharia Mecânica (cotutela) pela Centrale Lille / PUC-Rio (2016) e pós doutorado pela Universidade de Magdeburg e pela Universidade de Duisburg-Essen (2017 a 2024).
Área de Concentração
Linhas de Pesquisa
Disciplinas
Pós-Graduação: MEC2007 - Tópicos Especiais em Engenharia Mecânica (Técnicas de Medição Baseadas em Imagens)
Área de Interesse
Pesquisa com ênfase em dinâmica dos fluidos, abordando principalmente os temas: turbulência, escoamentos multifásicos, combustão, desenvolvimento de técnicas de medição ópticas e processamento de imagens.
Projetos
Tomographic imaging using multi-simultaneous measurements (TIMes)
Descrição: Desenvolvimento em parceria com a Universidade de Duisburg-Essen de tomografia baseada em imagens usando múltiplas medições simultâneas. Campos instantâneos tridimensionais são reconstruídos com base em sinais espectralmente separados obtidos de diferentes direções de visualização, fornecendo informações sobre a morfologia tridimensional da chama, os limites de diferentes zonas e a correlação espacial de efeitos distintos.
Estudo experimental do efeito de polímeros redutores de arrasto em escoamento bifásico gás-líquido
Descrição: Polímeros de cadeia longa adicionados em pequenas quantidades ao fluido são capazes de produzir reduções de arrasto significativas em escoamentos monofásicos e bifásicos. O entendimento do processo e quantificação da redução é de extrema importância para a operação de dutos. Este estudo experimental foca na análise dos efeitos dos polímeros redutores de arrasto em fluxos bifásicos gás-líquido por meio da observação dos padrões de escoamento e medições estatísticas de suas características.
Physics-informed neural networks (PINNs)
Descrição: Redes neurais com informação de física combinam a flexibilidade das redes neurais com o conhecimento de equações características de um sistema físico. PINNs são usadas para inferir grandezas não medidas ao forçar a rede a obedecer às leis da física, permitindo a reconstrução de campos completos a partir de dados esparsos ou reconstrução de campos de grandezas derivadas. PINNs também permitem melhorar a qualidade de medições ruidosas, utilizando a física subjacente para corrigir e refinar os dados. Assim, é possível obter uma melhor compreensão de um sistema físico, mesmo com dados limitados ou imperfeitos.
Descrição: Desenvolvimento em parceria com a Universidade de Duisburg-Essen de tomografia baseada em imagens usando múltiplas medições simultâneas. Campos instantâneos tridimensionais são reconstruídos com base em sinais espectralmente separados obtidos de diferentes direções de visualização, fornecendo informações sobre a morfologia tridimensional da chama, os limites de diferentes zonas e a correlação espacial de efeitos distintos.
Estudo experimental do efeito de polímeros redutores de arrasto em escoamento bifásico gás-líquido
Descrição: Polímeros de cadeia longa adicionados em pequenas quantidades ao fluido são capazes de produzir reduções de arrasto significativas em escoamentos monofásicos e bifásicos. O entendimento do processo e quantificação da redução é de extrema importância para a operação de dutos. Este estudo experimental foca na análise dos efeitos dos polímeros redutores de arrasto em fluxos bifásicos gás-líquido por meio da observação dos padrões de escoamento e medições estatísticas de suas características.
Physics-informed neural networks (PINNs)
Descrição: Redes neurais com informação de física combinam a flexibilidade das redes neurais com o conhecimento de equações características de um sistema físico. PINNs são usadas para inferir grandezas não medidas ao forçar a rede a obedecer às leis da física, permitindo a reconstrução de campos completos a partir de dados esparsos ou reconstrução de campos de grandezas derivadas. PINNs também permitem melhorar a qualidade de medições ruidosas, utilizando a física subjacente para corrigir e refinar os dados. Assim, é possível obter uma melhor compreensão de um sistema físico, mesmo com dados limitados ou imperfeitos.
Cooperação
Universidade de Duisburg-Essen (Prof. Khadijeh Mohri)
Últimas Publicações
F. J. W. A. Martins, C. T. Foo, A. Unterberger, M. Röder, P. Pietsch and K. Mohri. Portable multi-camera tomographic probe for 3D emission measurements in industrial-scale high-temperature combustion processes. Applied Thermal Engineering, 270, pp. 126102, doi: 10.1016/j.applthermaleng.2025.126102 (2025).
A. Unterberger, C. T. Foo, Z. A. Emuang, F. J. W. A. Martins and K. Mohri. Metaheuristic Camera Calibration for Optical Tomographic Imaging in Industrial Environments. 2024 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Abu Dhabi, United Arab Emirates, pp. 2163-2169, doi: 10.1109/ICIP51287.2024.10647364 (2024).
F. J. W. A. Martins, C. T. Foo, A. Unterberger, S. Karaminejad, T. Endres, and K. Mohri. Analyzing 3D fields of refractive index, emission and temperature in spray-flame nanoparticle synthesis via tomographic imaging using multi-simultaneous measurements (TIMes). Applications in Energy and Combustion Science, 16, pp. 100213, doi: 10.1016/j.jaecs.2023.100213 (2023).
A. Unterberger, F. J. W. A. Martins, and K. Mohri. Coupled 3D evolutionary reconstruction technique for multi-simultaneous measurements. Fuel, 346, pp. 128336, doi: 10.1016/j.fuel.2023.128336 (2023).
F. J. W. A. Martins, A. Unterberger, and K. Mohri. Tomographic imaging using multi-simultaneous measurements (TIMes) of emission and refractive index 3D fields in turbulent flames. Proceedings of the Combustion Institute, 39(1), pp. 1405-1413, doi: 10.1016/j.proci.2022.09.007 (2023).
Lista completa: http://lattes.cnpq.br/8935935661464997
A. Unterberger, C. T. Foo, Z. A. Emuang, F. J. W. A. Martins and K. Mohri. Metaheuristic Camera Calibration for Optical Tomographic Imaging in Industrial Environments. 2024 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Abu Dhabi, United Arab Emirates, pp. 2163-2169, doi: 10.1109/ICIP51287.2024.10647364 (2024).
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Lista completa: http://lattes.cnpq.br/8935935661464997