Nicole Lopes Monteiro de Barros Junqueira
Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro(2020), mestrado em Engenharia Mecânica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro(2022) e ensino-medio-segundo-grau pela Moderna organização pedagógica infantil(2013). Atualmente é Research Engineer (Digital Twin) da Ansys. Tem experiência na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Engenharia Térmica. Atuando principalmente nos seguintes temas:Machine learning, Computational Fluid Dynamics, non-premixed flames, methane/air combustion.
Informações coletadas do Lattes em 27/07/2024
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em andamento em Mechanical engineering
2022 - Atual
Ecole Nationale Supérieure de Mécanique Et D'aérotechnique
Orientador: Luis Fernando Figueira da Silva
Mestrado em Engenharia Mecânica
2020 - 2022
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Assessment of reduced order models applied to steady-state bi-dimensional laminar methane air diffusion flame, Ano de Obtenção: 2022
Igor Braga de Paula.Coorientador: Luís Fernando Figueira da Silva; Louise da Costa Ramos. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Machine learning; Computational Fluid Dynamics; non-premixed flames; methane/air combustion.
Graduação em Engenharia Mecânica
2014 - 2020
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Modelos de ordem reduzida aplicados a uma configuração representativa da combustão
Orientador: Luís Fernando Figueira da Silva
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Mecânica / Subárea: Engenharia Térmica/Especialidade: Termodinâmica.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Mecânica / Subárea: Fenômenos de Transporte/Especialidade: Mecânica dos Fluídos.
Participação em eventos
26th International Congress of Mechanical Engineering. The influence of the learning data on the reduced order model of laminar non-premixed flames. 2021. (Congresso).
38th International Symposium on Combustion. 2021. (Simpósio).
8th Brazilian Combustion Institute Summer School of Combustion of combustion.Reduced order models applied to a representative configuration of non-premixed combustion. 2021. (Seminário).
18th Brazilian Congress of Thermal Sciences and Engineering. Reduced order models applied to laminar diffusion flames. 2020. (Congresso).
KAUST Research Conference: Transition to Low Carbon Mobility. Reduced Order Models Applied to a Representative Configuration of Non-premixed Combustion. 2020. (Congresso).
XXVIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da PUC-Rio.Modelos de ordem reduzida apicados a chamas laminares difusivas. 2020. (Seminário).
XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da PUC-Rio.Modelos de ordem reduzida aplicados à combustão. 2019. (Seminário).
Produções bibliográficas
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Lopes M. B. Junqueira, Nicole ; FIGUEIRA DA SILVA, LUÍS FERNANDO ; DA COSTA RAMOS, LOUISE ; DE PAULA, IGOR . The influence of the learning data on the reduced order model of laminar non-premixed flames. In: 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021, online. Proceedings of the 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021.
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Lopes M. B. Junqueira, Nicole ; FIGUEIRA DA SILVA, LUÍS FERNANDO ; DA COSTA RAMOS, LOUISE . Reduced order models applied to laminar diffusion flames. In: 18th Brazilian Congress of Thermal Sciences and Engineering, 2020, online. Procceedings of the 18th Brazilian Congress of Thermal Sciences and Engineering, 2020.
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Junqueira, N. L. ; FIGUEIRA DA SILVA, L. F. ; Da Costa Ramos, L. ; DE PAULA, IGOR . The influence of the learning data on the reduced order model of laminar non-premixed flames. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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Junqueira, N. L. ; FIGUEIRA DA SILVA, L. F. ; Da Costa Ramos, L. . Reduced order models applied to a representative configuration of non-premixed combustion. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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Junqueira, N. L. ; FIGUEIRA DA SILVA, L. F. ; Da Costa Ramos, L. . Reduced order models applied to a representative configuration of non premixed combustion. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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Lopes M. B. Junqueira, Nicole ; FIGUEIRA DA SILVA, L. F. ; Da Costa Ramos, L. . Reduced order models applied to laminar diffusion flames. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
Outras produções
Junqueira, N. L. ; LEWIN, C. S. ; VIEIRA, M. C. J. . Alunas do CTC/PUC-Rio criam história em quadrinhos para explicar possíveis usos da combustão. 2020; Tema: Combustão. (Site).
Prêmios
2021
Third Place Poster Session, 8th Brazilian Combustion Institute Summer School of Combustion.
2020
Menções honrosas: Trabalho apresentado no XXVIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da PUC-Rio, PUC-Rio.
Histórico profissional
Experiência profissional
2020 - 2020
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-RioVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiária de pesquisa, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Realizar pesquisa bibliográfica e Desenvolver modelos de ordem reduzida aplicados à combustão, visando diminuir o custo computacional associado a exploração de variáveis paramétricas. Sendo responsável por
modelar simulações de fluidodinâmica computacional de escoamentos isotérmicos e reativos e desenvolver modelos de ordem reduzida usando os dados obtidos com CFD. Além de realizar o treinamento dos novos integrantes do laboratório no uso dos softwares da ANSYS: Fluent e Twin Builder.
2019 - 2020
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-RioVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação científica, com bolsa CNPq, Carga horária: 20
Outras informações:
Iniciação Científica no laboratório de combustão e turbulência da PUC-Rio: estudo de modelos de ordem reduzido aplicados à chamas laminares não pré-misturadas
2022 - Atual
AnsysVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Research Engineer (Digital Twin), Carga horária: 36
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