Gustavo Luís Rodrigues Caldas

Bacharel em Engenharia Química pela Universidade Federal Fluminense (2018) com período sanduíche na Universidade do Porto. Mestre em Engenharia de Processos Químicos e Bioquímicos com ênfase em Petróleo e Gás no âmbito do Programa de Recursos Humanos da ANP pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2023). A dissertação foi reconhecida como melhor Dissertação de Mestrado no Prêmio ANP de Inovação Tecnológica 2023. Participei na graduação de dois projetos de iniciação científica. Trabalhei na indústria, com experiência internacional em setor de adesivos e selantes (2019 - 2020) e em consultoria (2022-23). Minha pesquisa concentra-se em aplicações de Aprendizado de Máquina para Indústria de Óleo e Gás. Atualmente é Doutorando em Engenharia Química pelo Programa de Engenharia Química da COPPE/UFRJ e Engenheiro Pesquisador da COPPETEC, atuando em projetos de pesquisa em parceria com o CENPES/PETROBRAS.

Informações coletadas do Lattes em 10/08/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Engenharia Química

2023 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Real-Time Optimization Aided by Physics-Informed Machine Learning
Maurício Bezerra de Souza Júnior. Coorientador: Argimiro Resende Secchi; Idelfonso Bessa dos Reis Nogueira. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Mestrado em ENGENHARIA de Processos Quimicos e Bioquimicos

2020 - 2023

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Artificial Intelligence Aided Subsea Leakages Assessment: an Image-Based Approach, Ano de Obtenção: 2023
Mauricio Bezerra de Souza Junior.Coorientador: Roger Matsumoto Moreira. Bolsista do(a): Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis, ANP, Brasil.

Graduação em Engenharia Química

2013 - 2018

Universidade Federal Fluminense
Título: Análise Computacional da Reforma Seca do Metano a partir do Biogás em um Reator de Membrana
Orientador: Roger Matsumoto Moreira; Lisiane Veiga Mattos
com

Ensino Médio (2º grau)

2010 - 2012

instituto abel

Formação complementar

2020 - 2020

Extensão universitária em BIGOIL: Data Science for Oil&Gas.. (Carga horária: 60h). , Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil.

2020 - 2020

Data Science e Machine Learning na prática: intr e apl na indústria de proc. (Carga horária: 12h). , Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.

2019 - 2019

Communicating and Managing across Cultures. (Carga horária: 16h). , Sika Services AG, SIKA, Suiça.

2017 - 2017

Ferramentas Computacionais Aplicadas à Engenharia: Python. (Carga horária: 10h). , Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.

2017 - 2017

Ferramentas Computacionais Aplicadas à Engenharia: EMSO. (Carga horária: 10h). , Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.

2015 - 2016

Extensão universitária em University Winter Course in Germany for Foreigners Students and Graduates. (Carga horária: 145h). , Albert-Ludwigs-Universitaet Freiburg, UNI FREIBURG, Alemanha.

2015 - 2015

MatLab. (Carga horária: 3h). , Universidade Federal Fluminense, UFF, Brasil.

2014 - 2014

Cromatografia a Gás. (Carga horária: 15h). , Universidade Federal Fluminense, UFF, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Alemão

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Química.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Química / Subárea: Simulação, Controle e Segurança de Processos.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Química / Subárea: Dinâmica dos Fluidos Computacional.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Química / Subárea: Petróleo e Petroquímica.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Química / Subárea: Polímeros, Aplicações.

Participação em eventos

III Congresso Brasileiro em Engenharia de Sistemas em Processos - PSEBR. Otimização em tempo real híbrida por modelo Hammerstein aplicada a um sistema de gas-lift. 2024. (Congresso).

7th International Symposium on Immunobiologicals.Deloitte Virtual Factory. 2023. (Simpósio).

Reunião Anual de Avaliação do Programa de Recursos Humanos da ANP.Medição de Vazamentos de Gás em Águas Profundas Auxiliada por Inteligência Artificial. 2023. (Encontro).

14th International Symposium on Process Systems Engineering.Quantifying Subsea Gas Leakages using Machine Learning: a CFD-based study. 2022. (Simpósio).

INTEGRA PRH-RJ.Medição de Vazamentos de Gás em Águas Profundas Auxiliada por Inteligência Artificia. 2022. (Encontro).

Reunião Anual de Avaliação do Programa de Recursos Humanos da ANP.Detecção e Avaliação de Vazamentos Subsea por Fluidodinâmica Computacional e Aprendizagem Profunda. 2022. (Encontro).

Seminário LADES/GIMSCOP.Redes Neuronais Convolucionais: estudos de caso aplicados à Engenharia. 2022. (Seminário).

26th International Congress of Mechanical Engineering. Detection of Subsea Gas Leakages via Computational Fluid Dynamics and Convolutional Neural Networks. 2021. (Congresso).

XV Encontro Regional da Sociedade Brasileira de Química.Estudo teórico das interações entre a rede metalorgânica MOF-5 e gases presentes na atmosfera. 2016. (Encontro).

XXIV Congresso Nacional dos Estudantes de Engenharia Química - CONEEQ. Captura e Separação de Gases: um estudo via Modelagem Molecular. 2015. (Congresso).

XXV Seminário de Iniciação Científica.Líquidos Iônicos e Metal-Organic Frameworks (MOFs) como Materiais Híbridos em Tecnologia Limpa. 2015. (Seminário).

Participação em bancas

Aluno: Amyr Crisaff Silva

CAPRON, B. D. O.;CALDAS, G. L. R.. Hybrid Approach Based On Universal Differential Equations For Modeling Paracetamol Dissolution In Ethanol. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Química) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Orientou

Guilherme Diniz Rodrigues de Freitas

Aplicação De Técnicas De Fluidodinâmica Computacional Para Detecção E Quantificação De Vazamentos Submarinos; Início: 2023; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal Fluminense; (Orientador);

Produções bibliográficas

CALDAS, GUSTAVO LUÍS RODRIGUES ; MOREIRA, ROGER MATSUMOTO ; DE SOUZA, MAURÍCIO B. . Underwater Gas Leak Quantification by Convolutional Neural Network Using Images. PROCESSES , v. 13, p. 118, 2025.
CALDAS, GUSTAVO LUÍS RODRIGUES ; MATTOS, LISIANE VEIGA ; MOREIRA, ROGER MATSUMOTO . Scale-up analysis of hydrogen rich-stream production from biogas reforming in membrane reactors using numerical modeling. INTERNATIONAL JOURNAL OF HYDROGEN ENERGY , v. 48, p. 25197-25215, 2023.
CALDAS, G. L. R. ; BENTO, T. F. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Quantifying Subsea Gas Leakages using Machine Learning: a CFD-based study. In: Yoshiyuki Yamashita; Manabu Kano. (Org.). Computer Aided Chemical Engineering. 1ed.: Elsevier, 2022, v. 49, p. 1345-1350.
FREITAS, G. D. R. ; MOREIRA, R. M. ; CALDAS, G. L. R. . Virtual Flow Meter Applied To Subsea Leaks By Computational Fluid Dynamics. In: 20th Brazilian Congress of Thermal Science and Engineering, 2024, Foz do Iguaçu. 20th Brazilian Congress of Thermal Science and Engineering, 2024.
CALDAS, G. L. R. ; BENTO, T. F. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Quantifying Subsea Gas Leakages using Machine Learning: a CFD-based study. In: 14th International Symposium on Process Systems Engineering (PSE 2021+), 2022, Kyoto. Proceedings of the 14th International Symposium on Process Systems Engineering, 2022. v. 1.
RODRIGUES CALDAS, GUSTAVO LUÍS ; BENTO, THIAGO ; MOREIRA, ROGER MATSUMOTO ; BEZERRA DE SOUZA JÚNIOR, MAURÍCIO . Detection of Subsea Gas Leakages via Computational Fluid Dynamics and Convolutional Neural Networks. In: 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021, Florianópolis. Proceedings of the 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021.
CALDAS, G. L. R. ; CAMPOS, M. C. M. M. ; VIEIRA, B. F. ; NOGUEIRA, I. B. R. ; SOUZA JR., M. B. ; SECCHI, A. R. . Otimização em tempo real híbrida por modelo Hammerstein aplicada a um sistema de gas-lift. In: III Congresso Brasileiro em Engenharia de Sistemas em Processos - PSEBR, 2024, São Paulo. Book of Abstracts: III Brazilian Congress on SYSTEMS ENGINEERING IN PROCESSES, 2024.
JESUS, L. F. S. ; GIRALDO, S. A. C. ; CALDAS, G. L. R. ; CAMPOS, M. C. M. M. ; VIEIRA, B. F. ; SECCHI, A. R. . Digital twin for pre-salt FPSO developed in EMSO and Python. In: III Congresso Brasileiro em Engenharia de Sistemas em Processos - PSEBR, 2024, São Paulo. Book of Abstracts: III Brazilian Congress on SYSTEMS ENGINEERING IN PROCESSES, 2024.
CALDAS, G. L. R. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Medição de Vazamentos de Gás em Águas Profundas Auxiliada por Inteligência Artificial. In: Reunião Anual de Avaliação do Programa de Recursos Humanos da ANP, 2023, Rio de Janeiro. Anais da Reunião Anual de Avaliação do PRH, 2023.
CALDAS, G. L. R. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Detecção e Avaliação de Vazamentos Subsea por Fluidodinâmica Computacional e Aprendizagem Profunda. In: Reunião Anual de Avaliação do Programa de Recursos Humanos da ANP, 2022, Rio de Janeiro. Anais da Reunião Anual de Avaliação do PRH, 2022.
CALDAS, G. L. R. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Medição de Vazamentos de Gás em Águas Profundas Auxiliada por Inteligência Artificial. In: INTEGRA PRH-RJ, 2022, Rio de Janeiro. Anais do INTEGRA PRH-RJ, 2022.
CALDAS, G. L. R. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Medição de Vazamentos de Gás em Águas Profundas Auxiliada por Inteligência Artificial. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
CALDAS, G. L. R. ; BENTO, T. F. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Quantifying Subsea Gas Leakages using Machine Learning: a CFD-based study. 2022. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
CALDAS, G. L. R. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Medição de Vazamentos de Gás em Águas Profundas Auxiliada por Inteligência Artificial. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
CALDAS, G. L. R. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JUNIOR, M. B. . Detecção e Avaliação de Vazamentos Subsea por Fluidodinâmica Computacional e Aprendizagem Profunda. 2022. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
CALDAS, G. L. R. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Redes Neuronais Convolucionais: estudos de caso aplicados à Engenharia. 2022. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
CALDAS, G. L. R. ; BENTO, T. F. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Detection of Subsea Gas Leakages via Computational Fluid Dynamics and Convolutional Neural Networks. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
COSTA, G. C. ; ARAUJO, G. J. C. ; CALDAS, G. L. R. ; COSTA, L. T. . Estudo teórico das interações entre a rede metalorgânica MOF-5 e gases presentes na atmosfera. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CALDAS, G. L. R. ; COSTA, L. T. ; ARAUJO, G. J. C. . Captura e Separação de Gases: um estudo via Modelagem Molecular. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CALDAS, G. L. R. ; ARAUJO, G. J. C. ; COSTA, L. T. . Líquidos Iônicos e Metal-Organic Frameworks (MOFs) como Materiais Híbridos em Tecnologia Limpa. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
CALDAS, G. L. R. ; MOREIRA, R. M. ; SOUZA JR., M. B. . Underwater Gas Leak Quantification by Convolutional Neural Network using Images. Basel: Preprints.org, 2024 (Preprint).

Outras produções

CALDAS, G. L. R. . Detection of Subsea Gas Leakages via Computational Fluid Dynamics and Convolutional Neural Networks. 2021; Tema: Vídeo de divulgação do 26th International Congress of Mechanical Engineering - COBEM 2021: https://www.youtube.com/watch?v=w48dj2VvY7c. (Site).

Projetos de pesquisa

2023 - Atual

Sistemas Inteligentes de Automatização de Produção de Plataformas Offshore de OG, Descrição: Neste projeto visa-se desenvolver e aprimorar modelos matemáticos e algoritmos para otimização, controle e monitoramento de processos em plataformas de produção de petróleo e gás natural, integrando soluções avançadas como Inteligência Artificial, Digital Twins, sistemas de controle avançado, técnicas modernas de otimização e modelagem matemática, buscando a melhoria da eficiência, produtividade, estabilidade, qualidade e sustentabilidade das operações offshore da Petrobras.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (4) . , Integrantes: Gustavo Luís Rodrigues Caldas - Integrante / Maurício Bezerra de Souza Jr. - Integrante / Argimiro Resende Secchi - Coordenador / Mário César Mello Massa de Campos - Integrante / Bruno Ferreira Vieira - Integrante / Bruno Didier Olivier Capron - Integrante / Sérgio Andres Castaño Giraldo - Integrante / Fernando Arrais Romero Dias Lima - Integrante / Lucas Fernando Santos de Jesus - Integrante / José Rodrigues Torraca Neto - Integrante / Rodrigo da Costa Chagas de Oliveira - Integrante / Jurgen Lange Bregado - Integrante.
2015 - 2016

Produção e Purificação de Nanotubos de Carbono para aplicação em Catálise, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Gustavo Luís Rodrigues Caldas - Coordenador / Laura Margarida de Matos Martins Esteves - Integrante / Hugo Alvarenga Oliveira - Integrante.
2014 - 2015

Líquidos Iônicos e Metal-Organic Frameworks (MOFs) como Materiais Híbridos em Tecnologia Limpa., Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luciano Tavares da Costa em 31/08/2015., Descrição: O presente trabalho tem como objetivo o estudo das propriedades químicas de gases presentes em combustíveis fósseis e também os presentes na atmosfera, de forma a dar suporte à aplicação de materiais híbridos baseados em Metal Organic Frameworks (MOFs) na captura e separação de gases. O aumento na emissão de gases causadores do efeito estufa pela queima de combustíveis fósseis tem sido tema de amplo debate por órgãos governamentais e pela comunidade científica. Por isso, torna-se necessário o desenvolvimento de processos sócio- economicamente viáveis para absorção e remoção desses gases a partir de novos solventes e materiais híbridos. Um exemplo são os polímeros de coordenação que consistem em uma rede metalorgânica tridimensional chamada MOF.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Gustavo Luís Rodrigues Caldas - Integrante / Luciano Tavares da Costa - Coordenador / Gabriel Jordy Cascardo Araujo - Integrante.

Prêmios

2023

Prêmio ANP de Inovação Tecnológica - Categoria Dissertação de Mestrado, Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis.

2015

Bolsa para o Programa Hochschulwinterkurs, DAAD.

Histórico profissional

Experiência profissional

2023 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Doutorando, Carga horária: 40

2020 - 2022

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista do PRH - ANP, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Programa de Capacitação em Processos e Sistemas da Indústria de Petróleo e de Biocombustíveis PRH 3.1 EQ//UFRJ, vinculado ao Programa de Recursos Humanos da Agência Nacional do Petróleo (PRH-ANP) em conjunto com a Financiadora de Inovação e Pesquisa (FINEP).

Atividades

09/2020
Pesquisa e desenvolvimento, Escola de Química da Universidade Federal do Rio de Janeiro.,Linhas de pesquisa

2022 - 2023

Deloitte Consulting

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista e Consultor Sênior, Carga horária: 40

2019 - 2020

Sika Services AG

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Trainee, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Programa de Traineeship - Corporate Target Market Industry. Atividades desenvolvidas: ▪ Avaliação de desempenho e performance de adesivos e selantes; ▪ Suporte às organizações locais de Vendas e Marketing da Sika Industry. ▪ Participou de treinamentos técnicos e de e de competências de negócios, ▪ Integração do processo de inovação junto a P&D por meio da identificação de lacunas, nichos e oportunidades competitivas para crescimento dos negócios; ▪ Visita de campo a clientes na Europa. ▪ Proposição de melhorias nos processos decisórios e de fluxo de informação da companhia.

2018 - 2018

L'OREAL BRASIL PESQUISA E INOVACAO LTDA.

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 30

Outras informações:
Estagiário na L'Oréal Pesquisa e Inovação Ltda. na área de PPE (Product Perform Evaluation) - Avaliação Instrumental e Clínica.

2015 - 2016

Universidade Federal Fluminense

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluno de Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Voluntário em Programa de Iniciação Científica.

2014 - 2015

Universidade Federal Fluminense

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluno de Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Bolsista do programa PIBIC/UFF-CNPq

2024 - Atual

Fundação Coordenação de Projetos, Pesquisas e Estudos Tecnológicos

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Engenheiro Pesquisador, Carga horária: 40

Outras informações:
Engenheiro Pesquisador do projeto Sistemas Inteligentes de Automatização de Produção de Plataformas Offshore de Óleo e Gás em parceria com o CENPES/PETROBRAS.