Este trabalho consiste na elaboração e estudo de um novo método para o cálculo de cumulantes de quantidades conservadas em simulações hidrodinâmicas de colisões de íons pesados. Tais cumulantes são sensíveis à presença do ponto crítico (CP) da cromodinâmica quântica (QCD), e portanto servem como observáveis cruciais no esforço atual de escanear o diagrama de fases da QCD experimentalmente e localizar o CP, em experimentos como o Beam Energy Scan, em análises evento-por-evento, que necessitam de muita estatística. O grande custo computacional de simulações em hidrodinâmica em 3+1 dimensões obstrui a obtenção de tal estatística em um tempo razoável, sendo um dos motivos para a pouca ou não-existência de publicações sobre esses cumulantes que usem hidrodinâmica completa. O método desenvolvido neste trabalho tem como objetivo contornar este problema, diminuindo o número de eventos necessários para uma boa precisão. Para tal, o código NeXSPheRIO é usado, e resultados preliminares são comparados com dados de STAR, com os cumulantes de ordem alta se mostrando promissores.

This work consists in the development and study of a new method to compute cumulants of conserved quantities in heavy-ion collision simulations. Such cumulants are sensitive to the presence of the Critical End Point (CP) of Quantum Chromodynamics (QCD), and therefore serve as key observables in the ongoing attempt to experimentally scan the QCD phase diagram and locate the CP, in experiments as the Beam Energy Scan, in event-by-event analysis which require a large statistic. The significant computational cost of 3+1 dimensional hydrodynamical simulations hinders the obtaining of such statistics in a reasonable time, being one of the reasons for the low amount or nonexistence of publications on these cumulants that use full hydrodynamics. The data-driven method developed in this work has the objective of circumventing this problem, diminishing the number of events needed for a good precision. To do so, the NeXSPheRIO code is used, and preliminary results are compared to data from STAR, with the higher-order cumulants showing promise.