Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

Marcio Jose das Chagas Moura

É Professor Associado da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Centro de Tecnologia e Geociências (CTG), Engenharia de Produção. Obteve grau de bacharel, mestre e doutor em Engenharia de Produção (Área de Concentração: Pesquisa Operacional) pela Universidade Federal de Pernambuco em 2004, 2006 e 2009, respectivamente. Realizou doutorado sanduíche na Universidade Politécnica de Milão-Itália, departamento de Engenharia Nuclear e Análise de Riscos. É revisor regular dos periódicos Reliability Engineering and System Safety e Journal of Risk and Reliability. Atualmente, é professor do quadro permanente do Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção (PPGEP) da UFPE do campus Recife (nível 7 da Capes) e atua como pesquisador do Centro de Estudos e Ensaios em Riscos e Modelagem Ambiental (CEERMA-UFPE). É coordenador do Programa de Formação de Recursos Humanos PRH 38.1/ANP/FINEP. É membro da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SBPO) e sócio-fundador da Associação Brasileira de Análise de Riscos, Segurança de Processos e Confiabilidade (ABRISCO), onde já desempenhou a função de Vice-Presidente, sendo atualmente Diretor Técnico. É também membro da comissão de Ações Afirmativas para a Pós-Graduação da UFPE. Seus interesses científicos incluem os temas Engenharia de Confiabilidade, Avaliação de Riscos, Simulação e Otimização de processos produtivos. (Texto informado pelo autor)

  • https://lattes.cnpq.br/7778828466828647 (14/10/2021)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq: Nível 2
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção. Rua Acadêmico Hélio Ramos, s/n Cidade Universitária 40210630 - Recife, PE - Brasil Telefone: (81) 21268728
  • Grande área: Engenharias
  • Área: Engenharia de Produção
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (15)
    1. 2020-2020. Development of machine and deep learning models based on radiological images to support COVID-19 diagnosis
      Descrição: We aim at developing Artificial Intelligence (AI) models based on machine learning and deep learning techniques that use medical images as input, which could represent alternative methods to automate and provide clinical support analysis, and thus contribute to increase the number of patients tested for COVID-19. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Isis Didier Lins - Coordenador / João Santana - Integrante / Caio Souto Maior - Integrante. Financiador(es): Universidade Federal de Pernambuco - Auxílio financeiro.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    2. 2019-2020. Desenvolvimento de modelo de deteccao de anomalia de equipamento critico usado na producao de resinas PET da Indorama Ventures Polimeros S.A.
      Descrição: Com o modelo de detecção de anomalias, a ser elaborado neste projeto, objetiva-se reduzir a probabilidade de ocorrência de falha, uma vez que manutenções deverão ocorrer com base na condição corrente avaliada a partir de métricas como vibração. Além disso, com as manutenções baseadas na condição, espera-se que a Indorama Ventures Polímeros S.A. tenha uma redução de custos, uma vez que as atividades de manutenção tendem a ser executadas no momento adequado.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Coordenador / Isis Didier Lins - Integrante. Financiador(es): INDORAMA VENTURES POLÍMEROS S.A. - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    3. 2019-Atual. Development of a Deep Learning Method for Fault Diagnosis of Wind Turbines
      Descrição: Despite the importance of wind energy power for the increase of use of renewable energy sources, the reliability of the wind turbines and their components is still an intricate issue. This situation is still intensified due to inefficient maintenance usually aggravated by technical and economic limitations associated to inappropriate inspection techniques. Indeed, there are some initiatives to develop and implement methodologies, technologies and procedures. However, most of them involve visual inspections performed by specialized personnel, subject to inspector?s experience and mental focus, making it highly prone to human error. In this context, our idea is to deploy a damage monitoring, diagnostic and prognostic technology for wind turbines based on the automated image processing and analysis of vibration signals, which can certainly contribute to overcoming the abovementioned deficiencies. Ideally, we aim at integrating this approach within an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), commonly known as drone, to significantly change how wind turbines are inspected and maintained. Therefore, we propose to develop a damage assessment methodology, which can be divided into three main levels: (i) Damage detection: detecting the presence of damage in the wind turbines; (ii) Damage localization and characterization: determining the geometric location of the damage and identifying the type of damage; (iii) Damage quantification and prognosis: quantifying the severity of the damage and predicting the Remaining Useful Life (RUL). From this perspective, this research project proposes to develop a reliable, efficient and autonomous approach for the inspection of wind turbines, which will extend their useful life and contribute to the increase of general safety levels. Projeto aprovado na chamada N 09/2018 Produtividade em Pesquisa PQ/CNPq. Processo: 305696/2018-1. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    4. 2019-Atual. Desenvolvimento de metodologia e ferramenta de tratamento de dados de falha e manutencao
      Descrição: Este projeto de PD justifica-se pela necessidade de estabelecer suporte ao conhecimento dos indicadores de confiabilidade e manutenibilidade de equipamentos do setor de OG, retroalimentando o setor de manutenção para otimização de seus serviços e redução das perdas produtivas, assim garantindo a segurança operacional. Estes indicadores de confiabilidade e manutenção também darão suporte ao projeto e retroalimentação de fornecedores de OG.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Coordenador / Isis Didier Lins - Integrante / BEZERRA SOUTO MAIOR, CAIO - Integrante / DE SANTANA, JOÃO MATEUS MARQUES - Integrante. Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    5. 2018-2018. Desenvolvimento de modelo para previsao de atividade de agua a partir de niveis de umidade na producao de racoes da Adimax
      Descrição: Atualmente, a empresa monitora a atividade de água de seus produtos (ex. rações) através de aparelhos manuais que utilizam o ponto de orvalho na sua inferência. Esse procedimento é pouco apropriado devido a sua lentidão e necessidade de intervenção de operadores para coleta e análise, diminuindo sua eficiência e capacidade produtiva. Ainda, se tratando da indústria alimentícia, o controle dos níveis de garantia é ainda mais crucial. Variáveis relacionadas à composição da ração (ex. proteínas, fibras, material mineral) precisam ser supervisionadas, tornando ainda mais complexa a previsão da atividade de água. Com o modelo de regressão a partir da umidade e outras métricas, que será elaborado neste projeto, será possível inferir com acurácia o nível da atividade de água do alimento, a partir de monitoramento realizado automaticamente em linha.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Isis Didier Lins - Coordenador / Caio Souto Maior - Integrante. Financiador(es): AdimaxPET - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    6. 2018-Atual. Desenvolvimento de metodologias para projeto de testes de confiabilidade para equipamentos e sistemas aplicados a construcao de pocos de petroleo
      Descrição: Ao longo do desenvolvimento e operação de equipamentos, faz-se necessário monitorar o risco associado a determinados eventos indesejados, o que está diretamente relacionado ao estudo de confiabilidade.Tradicionalmente, análises de confiabilidade de sistemas envolvem a utilização de informações (ex. dados de falha) sob condições normais de operação. Entretanto, para equipamentos em desenvolvimento, essas informações em geral podem ser provenientes de distintos tipos de dados (ex. FMECAs, testes funcionais, testes acelerados, dados parcialmente relevantes). Nesse contexto, será desenvolvida uma metodologia específica para o cálculo e o monitoramento do risco tecnológico ao longo do processo de desenvolvimento, que permitirá à Petrobras tomar decisões de compra de equipamentos ainda em desenvolvimento com um nível aceitável de incerteza.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Coordenador / Rafael Azevedo - Integrante / Isis Didier Lins - Integrante / July B. Macedo - Integrante / BEZERRA SOUTO MAIOR, CAIO - Integrante / Diego Aichele - Integrante / Eduardo Jose Novaes Menezes - Integrante / SANTANA, JOÃO M. M. - Integrante. Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    7. 2016-2019. Support Vector Machines for Detection of Operator Drowsiness Condition Based on Electroencephalographic Signals
      Descrição: Concern regarding the potential negative effects of human performance in safety-critical task environments has emerged. Indeed, recent studies have pointed out human errors as a primary cause for more than 70% of accidents. Therefore, it is imperative recognizing in advance high-risk states in operators so that to avoid the occurrence of accidents. In this context, one of the main aspects that influence operators? performance is their alertness level and brainwaves have shown valuable results on predicting the actual condition of the operator. In fact, it has been known that the brain offers reliable information to classify operator?s drowsiness level. Thus, the present project proposes a methodology via Support Vector Machines (SVM) to detect operator?s drowsy condition. One of the main advantages to use SVM is that it does not require previous knowledge about the process that maps input variables (brainwaves) into outputs (operator condition). The proposed classification methodology is offered by means of Electroencephalographic (EEG) signals. Moreover, this work also entails the application of the proposed methodological steps, by executing a data collection experiment and a spectral analysis of EEG signals in the context of a control room in an oil refinery. Processo: 307809/2015-3 Demanda/Chamada: Produtividade em Pesquisa - PQ 2015; Modalidade: PQ; Categoria/Nível: 2. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Coordenador / Enrique A L Droguett - Integrante / Lins, Isis Didier - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    8. 2013-2016. Modelo Probabilistico Bayesiano para Estimacao dos Custos de Acidentes do Trabalho no Setor Eletrico
      Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de uma metodologia estatística para estimação dos custos (diretos e indiretos) de acidentes de trabalho no setor elétrico. Por ser Bayesiana por natureza, a metodologia proposta para tais fins reflete o estado da arte dentro do contexto de segurança do trabalho já que, dentre outras vantagens, permitirá um maior nível de detalhamento das variáveis que influenciam a frequência e a consequência dos acidentes assim como fornecerá uma maneira sistêmica de agregar diversas fontes de informação (por exemplo, opiniões de especialistas e bancos de dados) para avaliação das incertezas associadas aos impactos financeiros de diferentes políticas de segurança. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Enrique A L Droguett - Coordenador / Leandro Chaves Rêgo - Integrante. Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    9. 2013-2016. A Support Vector Machines-based Prediction Model for Ocean-Meteorological Precursors of Extreme Events related to Climate Change in the Southwestern Tropical Atlantic
      Descrição: Abnormal behavior of ocean-meteorological (OM) variables, such as Sea Surface Temperature, Sea Surface Height, Sea Surface Salinity, Sea Level Barometric Pressure among others, is an important conditioning factor of climate variability and also they are precursors of extreme events (for example, severe rainfalls) at the Southwestern Tropical Atlantic region. Thus, their long-term prediction may anticipate the occurrence of such undesirable events and enable the implementation of proper actions to minimize their devastating consequences. Therefore, it is proposed in this work a long-term prediction procedure based on the data-driven approach Support Vector Machines (SVMs). SVM emerged here as an alternative for solving this type of problem due to two main reasons: i) although research efforts have been underway to extend the number of moored arrays with data transmission based on satellite systems (which obtain realtime measurements of OM variables), they have still shown to be too much expensive; ii) the numerical coupled oceanic-atmospheric models often adopted to evaluate the OM system are usually cumbersome and related to an increased computational cost, which may jeopardize the model ability in providing forecasts in time. Thus, the SVM-based method will be tailored here to forecast climate change related ocean-meteorological variables in the Southwestern Tropical Atlantic. The learning phase of the SVM method will be based upon the knowledge on environmental indicators which are monitored by buoys of the Prediction and Research Moored Array in the Tropical Atlantic (PIRATA) Project. Data from PIRATA buoys, located at sites with different climatic and oceanographic characteristics, will be used to feed the SVM model so that the forecasts? accuracy may be evaluated as the number of years ahead increases.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    10. 2012-2015. Projeto INCT AmbTrop - Instituto Nacional de Ciencia e Tecnologia em Ambientes Marinhos Tropicais
      Descrição: As regiões Norte e Nordeste do Brasil, devido às suas características, apresentam uma oportunidade única para se avaliar de que maneira a heterogeneidade espacial e temporal dos ambientes marinhos tropicais influencia os padrões de resposta destes ambientes e sua resiliência às mudanças climáticas que afetarão a região neste século. Nesta região, compreendida entre os estados do Espírito Santo e Amapá, encontram-se as principais construções recifais do oceano Atlântico Sul Ocidental, os principais deltas brasileiros, uma das áreas mais extensas de manguezais do mundo, uma plataforma continental que varia da mais estreita a mais larga do Brasil, as principais ilhas e montes submarinos, variações extremas nos fluxos de sedimentos e nutrientes, além da sua importância inegável na transferência de calor e massa interhemisférica. Em sua concepção, o INCT AmbTropic está estruturado em 3 Pacotes de Trabalho que contemplam as três escalas espaciais principais de investigação. Cada um destes Pacotes de Trabalho se desdobram em Grupos de Trabalho (GT) que investigarão aspectos específicos dentro de cada uma destas escalas espaciais. A escolha dos temas dos Grupos de Trabalho e suas áreas específicas de investigação foram balizadas pelos seguintes principios: (i) contemplar a heterogeneidade espacial e temporal nas suas três escalas principais de investigação, privilegiando gradientes fisico-quimicos e dinâmicos (ondas, marés, CO2, circulação, etc.) e ambientes marinhos intrinsecamente associados à região tropical do Brasil, tais como recifes de corais, manguezais, recursos vivos, ilhas oceânicas, processos oceânicos etc., (ii) construir sobre a experiência dos grupos de pesquisa locais, (iii) concentrar os esforços dos GTs em areas geográficas comuns, não só para minimizar custos, como também estimular a sinergia entre os GTs, e (iv) avaliação de recursos naturais (vivos e não vivos) específicos da região. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Enrique Lopez Droguett - Integrante / ARAUJO, MOACYR - Integrante / Sigrid Neumann-Leitão - Coordenador / José Maria Landim Dominguez - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    11. 2012-2012. Estudo de Analise de Riscos Quantitativa das Unidades Intramuros da Refinaria Premium I, da Modelagem de Dispersao de Efluentes do Rio Itapecuru e do Estudo de Dispersao Atmosferica da Regiao da Refinaria Premium I
      Descrição: Desenvolvimento e aplicação de metodologia para a análise, avaliação e gerenciamento de riscos, de dispersão atmosférica e de efluentes líquidos dos processos da Refinaria Premium I no Maranhão.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Enrique A L Droguett - Coordenador / M. Araujo - Integrante / D. Veleda - Integrante / Marcus André Silva - Integrante. Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    12. 2011-2013. Pesquisa e Desenvolvimento de Modelos de Analise de Risco e Confiabilidade de Sistemas de Completacao Inteligente em Pocos do Pre-Sal
      Descrição: Desenvolvimento de modelos de análise de risco e confiabilidade para sistemas de completação inteligente em poços do pré-sal. Desenvolvimento e execução de protocolos de testes de vida acelerados de confiabilidade dos modos de falha mais críticos dos sistemas de monitoração e controle nas condições de operação dos poços da camada Pré-Sal. Desenvolvimento de modelos probabilísticos para a estimação das taxas de falha dos componentes com os dados coletados. Modelagem e simulação Multi-Física de modelos de física de falhas dos modos de falha. Desenvolvimento de modelos de inferência e estimação da confiabilidade de sistemas inteligentes a partir de dados de testes acelerados de vida. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Enrique A L Droguett - Coordenador / Marcus André Silva - Integrante / Moacyr Araujo - Integrante / Isis Didier Lins - Integrante. Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    13. 2010-2013. Gestao dos Riscos na Engenharia Industrial do Setor de PG - GRIPEG
      Descrição: O projeto tem por objetivo a criação de uma nova rede temática em atendimento a chamada pública MCT/FINEP/CT-PETRO-REDES TEMÁTICAS ? 01/2009 da linha de ação 2. Neste sentido, a UFPE através do CEERMA (Centro de Estudos e Ensaios em Risco e Modelagem Ambiental) se propõe a ser a interveniente executora do projeto, bem como gestora da rede que será composta por 4 subprojetos com objetivos de criação de um centro de referência na Gestão dos Riscos Na Engenharia Industrial para PG, e dentro desta visão colaborar com outras redes temáticas. O subprojeto GESRED trata da criação e gestão da rede, coordenado pelo CEERMA-UFPE, que garantirá a sustentabilidade da rede implementando um modelo de gestão participativa. O ENGITREG terá foco nas questões da engenharia de integridade estrutural dos equipamentos das refinarias de petróleo e gás natural, e de plantas petroquímicas. Coordenado pela UPE terá como produto a construção de um robô para uso na atividade de inspeção em vasos de pressão para uso em ambientes confinados. Terá uma grande atuação na melhoria da formação dos alunos de engenharia mecânica através da inserção dos alunos no uso de ferramentas computacionais reconhecidas como de grande importância na área de projetos de engenharia. Outra linha de ação deste subprojeto, diz respeito ao desenvolvimento em conjunto com o CEERMA, da metodologia de inspeção baseada no risco (RBI) de acordo com a norma API 581. O ESMM tem como objetivo a criação de uma infraestrutura para ensaios metalúrgicos e metalográficos visando atender o setor metal mecânico da região nordeste, possibilitando uma garantia da confiabilidade e desempenho dos produtos e serviços utilizados na construção de refinarias de petróleo, plantas petroquímicas. O objetivo do RVGR será a criação de um ambiente de realidade virtual, disponível no CEERMA, para desenvolvimento da confiabilidade humana na análise de risco operacional em refinarias de petróleo, plantas petroquímicas, de gás natural e plataforma.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Enrique A L Droguett - Coordenador / Paulo Estevão - Integrante. Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    14. 2010-2011. Metodologia para a Automacao do Processo de Construcao de Modelos de Analise de Risco e Confiabilidade no Contexto da Construcao e Restauracao de Pocos
      Descrição: Pesquisa e Desenvolvimento de Metodologia para a Automação do Processo de Construção de Modelos de Análise de Risco e Confiabilidade no Contexto da Construção e Restauração de Poços.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Enrique A L Droguett - Coordenador. Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.
    15. 2010-2010. Estudos de Impacto Ambiental (EIA), Relatorio de Impacto Ambiental (RIMA) e Analise de Riscos Relacionados a Implantacao da Refinaria Premium II, Pecem-CE
      Descrição: Este projeto tem como finalidade a realização do Estudo de Análise de Riscos (EAR) da Refinaria Premium II (REPRE-II) da Petrobras a qual será instalada no município de Pécem, no Estado do Ceará. O EAR, o qual se propõe este projeto, aborda a quantificação dos riscos associados aos possíveis efeitos de cenários acidentais sobre o público circunvizinho e residente nas proximidades do empreendimento Refinaria Premium II, incluindo a faixa dos dutos os quais serão utilizados para transportar matéria-prima (petróleo) e derivados. O objetivo desse projeto é realizar o EAR o qual é um dos requisitos para licença prévia, de instalação e operação da REPRE-II. Para alcançar tais objetivos, técnicas quantitativas de análise de riscos como árvore de eventos, redes bayesianas e árvore de falhas serão utilizadas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Márcio José das Chagas Moura - Integrante / Enrique A L Droguett - Integrante / M. Araujo - Coordenador / D. Veleda - Integrante / Marcus André Silva - Integrante. Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
      Membro: Marcio Jose das Chagas Moura.

Prêmios e títulos

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (22)
    1. 31st European Safety and Reliability Conference. Evaluating Electroencephalogram Channels usingMachine Learning Models for Drowsiness Detection. 2021. (Congresso).
    2. 5th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS). Identification of risk features using text mining and BERT-based models: Application to an oil refinery. 2021. (Congresso).
    3. 30th ESREL / PSAM 15. Chairman de Sessão Especial. 2020. (Congresso).
    4. Petrobras Reliability Seminar.Methodology for evaluating reliability measures of brand new completion equipment that is still under development. 2020. (Seminário).
    5. 29th European Safety and Reliability Conference - Esrel. Convolutional Neural Network for remaining useful life prediction based on vibration signal. 2019. (Congresso).
    6. Petrobras Well Engineering Reliability Workshop. How to deal non-homogeneous data for reliability analysis. 2019. (Congresso).
    7. III Encontro Pernambucano de Engenharia de Produção.Indústria 4.0 e Simulação de Processos Produtivos: Como os gêmeos digitais podem ajudar na busca da excelência operacional?. 2018. (Encontro).
    8. PSAM (Probabilistic Safety Assessment and Management) Conferenrence. Real-time SVM Classification for Drowsiness Detection Using Eye Aspect Ratio. 2018. (Congresso).
    9. 3ª Conferência Geral da ABRISCO. Inovação na área de Confiabilidade, Risco e Segurança de Processo. 2017. (Congresso).
    10. 2º Seminário Nacional da ABRISCO - Integridade de Ativos & Segurança de Processossss. 2016. (Seminário).
    11. Enegep 2016 (Encontro Nacional de Engenharia de Produção). 2016. (Encontro).
    12. I Seminário Regional da ABRISCO (Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processo e Confiabilidade).Reduzindo Incertezas em Análise de Risco: Como Coletar e Tratar Dados de Confiabilidade?. 2016. (Seminário).
    13. Semana de Saúde, Segurança e Meio Ambiente da Petroquímica Suape (PQS).Reduzindo Incertezas em Análise de Risco: Como Coletar e Tratar Dados de Confiabilidade?. 2016. (Seminário).
    14. Congresso da ABRISCO e PSAM 2015. Otimização da Resiliência de uma Rede de Distribuição Baseado em Custos de Projeto. 2015. (Congresso).
    15. XLVII SBPO - Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional. 2015. (Simpósio).
    16. Rio Oil & Gas - EXPO Conference. 2014. (Congresso).
    17. ABRISCO 2013. Modelagem Multiobjetivo em um problema de decisão simultânea da política de substituição e da quantidade de sobressalentes para sistemas sujeitos a Reparos Imperfeitos. 2013. (Congresso).
    18. Esrel 2013. An Ecological Model for Quantitative Risk Assessment for Schistosomiasis: the Case of an Emerging Town in the Coastal Tropical Area of Northeastern Brazil. 2013. (Congresso).
    19. XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional 2013. 2013. (Simpósio).
    20. ABEGEM 2011.Desenvolvimento e Implementação de Bancos de Dados de Confiabilidade: Aplicação a uma Indústria de Refino de Petróleo. 2011. (Seminário).
    21. Esrel 2011 Annual Conference. Predictive Maintenance Policy for Oil Well Equipment in Case of Scaling through Support Vector Machines. 2011. (Congresso).
    22. Esrel 2010 Annual Conference. Reliability prediction of oil production wells by particle swarm-optimized support vector machines. 2010. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (20)
    1. DAS CHAGAS MOURA, MÁRCIO. Member of the Technical Committee of 5th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2021).. 2021. (Congresso).. . 0.
    2. MOURA, MÁRCIO C.; Droguett, E. L. ; ZIO, Enrico ; BARALDI, P.. Guest Editor of the Special Issue on ?Text Mining and Natural Language Processing Applied to Risk Analysis, Maintenance and Safety? to be published at Journal of Risk and Reliability. 2021. Outro
    3. CHAGAS MOURA, MÁRCIO JOSÉ DAS; PAULOS, T. ; SMITH, C.. Member of the Technical Committee of PSAM 16 (Probabilistic Safety Assessment and Management Conference). 2021. Congresso
    4. CHAGAS MOURA, MÁRCIO JOSÉ DAS. Membro do comitê técnico da 5ª Conferência Geral da ABRISCO. 2021. (Congresso).. . 0.
    5. MOURA, MÁRCIO. Member of the Technical Committee of 30th European Safety and Reliability (ESREL) Conference and the 15th Probabilistic Safety Assessment and Management (PSAM) Conference. 2020. (Congresso).. . 0.
    6. MOURA, MÁRCIO C.; BARALDI, P. ; MAIO, F. ; Zio, Enrico. Chairman of a Special Session "Text Mining applied to Risk Analysis, Maintenance and Safety" at Esrel / PSAM 2020. 2020. Congresso
    7. MOURA, MÁRCIO C.; Droguett, E. L.. Guest Editor of the Special Issue "The Application of Sensors in Fault Diagnosis and Prognosis" to be published at Sensors. 2020. Outro
    8. MOURA, MÁRCIO C.. Member of the Technical Committee of 29th European Safety and Reliability (ESREL) Conference. 2019. (Congresso).. . 0.
    9. MOURA, MÁRCIO C.. Member of the Technical Committee of 4th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2019). 2019. (Congresso).. . 0.
    10. MOURA, MÁRCIO C.. Co-chaiman da 4ª Conferência Geral da ABRISCO. 2019. (Congresso).. . 0.
    11. Moura, Márcio José das Chagas. Member of the Technical Committee of PSAM 14 (Probabilistic Safety Assessment and Management Conference). 2018. (Congresso).. . 0.
    12. MOURA, MÁRCIO C.. Member of the Technical Committee of 3rd International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2018).. 2018. (Outro).. . 0.
    13. Moura, Márcio José das Chagas. Co-chaiman da 3ª Conferência Geral da ABRISCO. 2017. (Congresso).. . 0.
    14. Moura, Márcio José das Chagas. Membro do comitê técnico da 3ª Conferência Geral da ABRISCO. 2017. (Congresso).. . 0.
    15. Moura, Márcio José das Chagas. Membro dos comitês organizador e científico do I Seminário Regional da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processo e Confiabilidade. 2016. (Congresso).. . 0.
    16. Moura, Márcio das Chagas. Membro dos comitês organizador e científico do ABRISCO PSAM 2015. 2015. (Congresso).. . 0.
    17. MOURA, MÁRCIO C.; Droguett, E. L. ; LINS, Isis Didier ; CAVALCANTE, C. ; PASCUAL, RODRIGO. Chairman do Workshop sobre aplicação de técnicas de pesquisa operacional em problemas de confiabilidade de sistemas. 2015. Outro
    18. MOURA, M.C.. Membro dos comitês organizador e científico do Seminário da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processo e Confiabilidade. 2014. (Congresso).. . 0.
    19. MOURA, M.C.. Membro dos comitês organizador e científico do ABRISCO 2013 - I Congresso Nacional de Análise de Risco, Segurança de Processo e Confiabilidade. 2013. (Congresso).. . 0.
    20. MOURA, M.C.; Lima, M.. II Jornada de Pesquisa, Ensino e Extensão - II JEPEx. 2010. Outro

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (2)
    • Márcio José das Chagas Moura ⇔ Isis Didier Lins (73.0)
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      71. Souto Maior, C. ; SANTANA, JOÃO MATEUS ; Nascimento, L. M. ; MACEDO, J. B. ; MOURA, MÁRCIO ; LINS, Isis Didier ; DROGUETT, ENRIQUE. Personal protective equipment detection in industrial facilities using camera video streaming. Em: EPPGEP 2018 ? ENCONTRO DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 2018, Florianópolis - SC. Anais do EPPGEP 2018, 2018.
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    • Márcio José das Chagas Moura ⇔ Ricardo Augusto Dias (1.0)
      1. MICHELETTI, TATIANE ; FONSECA, F. S. ; MANGINI, PAULO ROGÉRIO ; SERAFINI, P. P. ; KRUL, R. ; MELLO, T. J. ; FREITAS, M. G. ; DIAS, R.A. ; SILVA, JEAN C.R. ; MARVULO, Maria Fernanda Vianna ; ARAUJO, R. ; DE OLIVEIRA GASPAROTTO, VINÍCIUS PERON ; ABRAHAO, C. R. ; REBOUCAS, R. ; TOLEDO, L. F. ; SIQUEIRA, P. G. S. C. ; DUARTE, H. O. ; MOURA, M. J. C. ; FERNANDES-SANTOS, R. C. ; RUSSELL, JAMES C.. TERRESTRIAL INVASIVE SPECIES ON FERNANDO DE NORONHA ARCHIPELAGO: WHAT WE KNOW AND THE WAY FORWARD. Em: Vinicius Londe. (Org.). Invasive species: ecology, impacts and potential uses. 1ed.New York. : Nova Science Publishers, Inc.. 2020.p. 52-94.
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(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:31