Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Chemical Engineering (S2)
specjalność: Modern and Green Chemical Engineering
Sylabus przedmiotu Process Analysis and Design:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Chemical Engineering | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Process Analysis and Design | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Materiałów Katalitycznych i Sorpcyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Beata Michalkiewicz <Beata.Michalkiewicz@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | none |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Gaining knowledge about analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools |
| C-2 | Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Design of experiments (DOE) | 15 |
| T-A-2 | Modelling of gas adsorption on solids | 10 |
| T-A-3 | Modelling of gas solid reaction | 5 |
| 30 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | When is modeling usuful? - practice 1st part | 5 |
| T-L-2 | When is modeling usuful? - practice 2st part | 5 |
| T-L-3 | Computer-aided design in chemical engineering | 5 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Applications using solvers of differential equation, interpolation, smoothing | 5 |
| T-W-2 | Various methods, optimization, solution of complex equation | 5 |
| T-W-3 | Statistical analysis of data science | 5 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | participation in auditorium exercises | 30 |
| A-A-2 | consultations | 2 |
| A-A-3 | literature studies | 10 |
| A-A-4 | problem solving | 8 |
| 50 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | participation in laboratory exercises | 15 |
| A-L-2 | consultations | 2 |
| A-L-3 | solving problems | 8 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | participation in lectures | 15 |
| A-W-2 | literature studies | 6 |
| A-W-3 | consultations | 2 |
| A-W-4 | exam | 2 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | lecture |
| M-2 | exrecises and laboratory |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: activity evaluation |
| S-2 | Ocena podsumowująca: test |
| S-3 | Ocena podsumowująca: exam |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ChEn_2A_B03_W01 Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools | ChEn_2A_W02 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1 | S-1, S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ChEn_2A_B03_U01 Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics | ChEn_2A_U02 | — | — | C-2 | T-A-1, T-A-3, T-A-2, T-L-1, T-L-2, T-L-3 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ChEn_2A_B03_W01 Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools | 2,0 | |
| 3,0 | Student describes selected issues at a basic level (score in the range [50%, 55%]) | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ChEn_2A_B03_U01 Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics | 2,0 | |
| 3,0 | Student describes selected issues at a basic level (score in the range [50%, 55%]) | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Perla B. Balbuena, Jorge M. Seminario, Nanomaterials : design and simulation, Elsevier, Amsterdam, 2007