Título: “Physics-Informed neural network model for a digital twinofan offshore gasseparationunit” 

Palestrante: Pedro Ricardo Cardoso Gonçalves

Data: 26/04/2023
Horário: 13:30h
Local: Por videoconferência

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Banca Examinadora:
Prof. Argimiro Resende Secchi (Pres/orientador) - PEQ/COPPE/UFRJ
Prof. Maurício Bezerra de Souza Junior (orientador) - PEQ/COPPE/UFRJ
Prof. Fabio Pereira dos Santos - EQ/UFRJ
Prof. Natan Padoin - UFSC