Arioston Araújo de Morais Júnior

Doutor em Engenharia Química pela Universidade Federal de Campina Grande (2015); Mestre (2011) e bacharel (2008) em Engenharia Química pela Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Atualmente é professor adjunto III do curso de graduação e do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química da Universidade Federal da Paraíba (UFPB); sendo coordenador do Laboratório de Modelagem Computacional e Controle de Processos (LABMC-UFPB). Membro da Associação Internacional de Automação-ISA (Seção São Paulo). Tem experiência em projetos de processos da indústria química e petroquímica. Aplica conceitos da Engenharia de Sistemas de Processos (PSE), atuando principalmente nos seguintes temas: termodinâmica de equilíbrio de fases; design e intensificação de processos de separação; otimização, controle e operabilidade de unidades de captura e transformação de CO2; soft sensor para estimativa e controle de variáveis críticas de processos (ênfase em Inteligência Artificial (AI), Redes Neurais, Observadores de Estado, SVM, lógica Fuzzy e sistemas híbridos); análise de estabilidade e implementação de controladores preditivos baseados em modelos lineares e não lineares (MPC e NMPC).

Doutor em Engenharia Química pela Universidade Federal de Campina Grande (2015); Mestre (2011) e bacharel (2008) em Engenharia Química pela Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Atualmente é professor adjunto IV do curso de graduação e do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química da Universidade Federal da Paraíba (UFPB); sendo coordenador do Laboratório de Modelagem Computacional e Controle de Processos (LABMC-UFPB). Membro da Associação Internacional de Automação-ISA (Seção São Paulo). Tem experiência em projetos de processos da indústria química e petroquímica. Aplica conceitos da Engenharia de Sistemas de Processos (PSE), atuando principalmente nos seguintes temas: termodinâmica de equilíbrio de fases; design e intensificação de processos de separação; otimização, controle e operabilidade de unidades de captura e transformação de CO2; soft sensor para estimativa e controle de variáveis críticas de processos (ênfase em Inteligência Artificial (AI), Redes Neurais, Observadores de Estado, SVM, lógica Fuzzy e sistemas híbridos); análise de estabilidade e implementação de controladores preditivos baseados em modelos lineares e não lineares (MPC e NMPC).