Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
specjalność: ENGINEERING, ECONOMIC AND ARTISTIC BLOCK

Sylabus przedmiotu Mathematical modelling in engineering:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów ZUT Doctoral School
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Mathematical modelling in engineering
Specjalność CHEMICAL ENGINEERING BLOCK
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Chemicznej i Procesowej
Nauczyciel odpowiedzialny Rafał Rakoczy <Rafal.Rakoczy@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 0,5 ECTS (formy) 0,5
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 8 0,51,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Basic knowledge of chemical engineering, particularly in mass transfer

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1A comprehensive introduction to mathematical modeling for various chemical engineering applications, encompassing model formulation, simplification, and validation.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Classification of mathematical models, formulation of mathematical models. Creation of mathematical models based on empirical data. Strategies for simplifying mathematical models, numerical methods, and statistical analysis using mathematical models.8
8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1participate in classes8
A-W-2literature studies4
A-W-3preparing for the test2
14

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Informative lectures, problem-based learning sessions, case study methods, and didactic discussions

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Test

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_ICH03.1_W01
PhD students have an extensive knowledge of mathematical modeling for various chemical and process engineering application.
ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W03C-1T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_ICH03.1_K01
PhD students understand the vital role of mathematical modelling in chemical and process engineering.
ISDE_4-_K02C-1T-W-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_ICH03.1_W01
PhD students have an extensive knowledge of mathematical modeling for various chemical and process engineering application.
2,0
3,0A minimum of 50% correct answers is required to pass the course.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_ICH03.1_K01
PhD students understand the vital role of mathematical modelling in chemical and process engineering.
2,0
3,0A minimum of 50% correct answers is required to pass the course
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. A. Rasmuson; B. Andersson; L. Olsson; R. Andersson, Mathematical Modeling in Chemical Engineering, Cambridge University Press, United Kingdom by Clays, St Ives plc, 2014
  2. A. Kayode Coker, Rahmat Sotudeh-Gharebagh, Chemical Process Engineering Volume 2: Design, Analysis, Simulation, Integration, and Problem Solving with Microsoft Excel-UniSim Software for Chemical Engineers, Heat Transfer and Integration, Process Safety, and Chemical Kinetics, John Wiley & Sons, 2022

Literatura dodatkowa

  1. L. Gradoń; J. Gac, Podstawy obliczeń w procesach przetwarzania materii. Zasady bilansowania masy i energii., Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2019
  2. Z. Pakowski; R. Adamowski, Podstawy Matlaba w inżynierii procesowej, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź, 2014
  3. P. Gierycz; M. Huettner, Scilab w oblizeniach inżynierskich, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2015

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Classification of mathematical models, formulation of mathematical models. Creation of mathematical models based on empirical data. Strategies for simplifying mathematical models, numerical methods, and statistical analysis using mathematical models.8
8

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1participate in classes8
A-W-2literature studies4
A-W-3preparing for the test2
14
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_ICH03.1_W01PhD students have an extensive knowledge of mathematical modeling for various chemical and process engineering application.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_W02They have extended, theory-based knowledge relating to the represented field and discipline and detailed knowledge at an advanced level in the area of scientific research ,methodology of scientific work, preparation of publications and presentations of research results and the principle of dissemination of the results of scientific work, including open access mode.
ISDE_4-_W03They know and understand fundamental dilemmas of modern civilisation, also in relation to the recent scientific developments in the represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-1A comprehensive introduction to mathematical modeling for various chemical engineering applications, encompassing model formulation, simplification, and validation.
Treści programoweT-W-1Classification of mathematical models, formulation of mathematical models. Creation of mathematical models based on empirical data. Strategies for simplifying mathematical models, numerical methods, and statistical analysis using mathematical models.
Metody nauczaniaM-1Informative lectures, problem-based learning sessions, case study methods, and didactic discussions
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0A minimum of 50% correct answers is required to pass the course.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_ICH03.1_K01PhD students understand the vital role of mathematical modelling in chemical and process engineering.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_K02They understand the obligation to seek creative solutions to the challenges of civilisation, in particular to social, research and creative commitments, are aware of the need to initiate actions in the public interest, to think in the entrepreneurial manner and the need for scientific development for new phenomena and problems in the represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-1A comprehensive introduction to mathematical modeling for various chemical engineering applications, encompassing model formulation, simplification, and validation.
Treści programoweT-W-1Classification of mathematical models, formulation of mathematical models. Creation of mathematical models based on empirical data. Strategies for simplifying mathematical models, numerical methods, and statistical analysis using mathematical models.
Metody nauczaniaM-1Informative lectures, problem-based learning sessions, case study methods, and didactic discussions
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0A minimum of 50% correct answers is required to pass the course
3,5
4,0
4,5
5,0