Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,00,30egzamin
ćwiczenia audytoryjneA1 30 2,00,40zaliczenie
laboratoriaL1 15 1,00,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1none

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Gaining knowledge about analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
C-2Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Design of experiments (DOE)15
T-A-2Modelling of gas adsorption on solids10
T-A-3Modelling of gas solid reaction5
30
laboratoria
T-L-1When is modeling usuful? - practice 1st part5
T-L-2When is modeling usuful? - practice 2st part5
T-L-3Computer-aided design in chemical engineering5
15
wykłady
T-W-1Applications using solvers of differential equation, interpolation, smoothing5
T-W-2Various methods, optimization, solution of complex equation5
T-W-3Statistical analysis of data science5
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1participation in auditorium exercises30
A-A-2consultations2
A-A-3literature studies10
A-A-4problem solving8
50
laboratoria
A-L-1participation in laboratory exercises15
A-L-2consultations2
A-L-3solving problems8
25
wykłady
A-W-1participation in lectures15
A-W-2literature studies6
A-W-3consultations2
A-W-4exam2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1lecture
M-2exrecises and laboratory

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: activity evaluation
S-2Ocena podsumowująca: test
S-3Ocena podsumowująca: exam

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ChEn_2A_B03_W01
Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
ChEn_2A_W02C-1T-W-3, T-W-2, T-W-1M-1S-3, S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ChEn_2A_B03_U01
Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
ChEn_2A_U02C-2T-A-1, T-A-3, T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-A-2M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ChEn_2A_B03_W01
Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
2,0
3,0Student 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 sięOcenaKryterium oceny
ChEn_2A_B03_U01
Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
2,0
3,0Student describes selected issues at a basic level (score in the range [50%, 55%])
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Perla B. Balbuena, Jorge M. Seminario, Nanomaterials : design and simulation, Elsevier, Amsterdam, 2007

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Design of experiments (DOE)15
T-A-2Modelling of gas adsorption on solids10
T-A-3Modelling of gas solid reaction5
30

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1When is modeling usuful? - practice 1st part5
T-L-2When is modeling usuful? - practice 2st part5
T-L-3Computer-aided design in chemical engineering5
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Applications using solvers of differential equation, interpolation, smoothing5
T-W-2Various methods, optimization, solution of complex equation5
T-W-3Statistical analysis of data science5
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1participation in auditorium exercises30
A-A-2consultations2
A-A-3literature studies10
A-A-4problem solving8
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1participation in laboratory exercises15
A-L-2consultations2
A-L-3solving problems8
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1participation in lectures15
A-W-2literature studies6
A-W-3consultations2
A-W-4exam2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięChEn_2A_B03_W01Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówChEn_2A_W02Graduate has extended and deep knowledge necessary for planning, designing and scaling-up of technological industrial processes as well as planning experiments and elaborating the results of experimental research.
Cel przedmiotuC-1Gaining knowledge about analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
Treści programoweT-W-3Statistical analysis of data science
T-W-2Various methods, optimization, solution of complex equation
T-W-1Applications using solvers of differential equation, interpolation, smoothing
Metody nauczaniaM-1lecture
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: exam
S-1Ocena formująca: activity evaluation
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student describes selected issues at a basic level (score in the range [50%, 55%])
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięChEn_2A_B03_U01Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówChEn_2A_U02Graduate is able to use the extended and deep knowledge necessary for planning, designing and scaling-up of technological industrial processes as well as planning experiments and elaborating the results of experimental research.
Cel przedmiotuC-2Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
Treści programoweT-A-1Design of experiments (DOE)
T-A-3Modelling of gas solid reaction
T-L-1When is modeling usuful? - practice 1st part
T-L-3Computer-aided design in chemical engineering
T-L-2When is modeling usuful? - practice 2st part
T-A-2Modelling of gas adsorption on solids
Metody nauczaniaM-2exrecises and laboratory
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student describes selected issues at a basic level (score in the range [50%, 55%])
3,5
4,0
4,5
5,0