Emne - Avansert programmering for miljøsystemanalyser med Brightway - EP8127
EP8127 - Avansert programmering for miljøsystemanalyser med Brightway
Om emnet
Undervises ikke studieåret 2024/2025
Faglig innhold
Emnet undervises 1 uke intensivt på sommeren.
Dette er et avansert kurs som tar for seg bruk av programmatiske tilnærminger for å forbedre arbeidsflyter, metoder og muligheter for miljøsystemanalyser. Emnet introduserer og gir praktiske eksempler på de nyeste og vitenskapelige debattene knyttet til livssyklusvurdering.
Kjernen i kurset er en introduksjon til pythonbasert programmering og Brightway open source-rammeverket. Kurset vil introdusere det grunnleggende i Brightway, for eksempel dataontologi, datalagring og -format, import av eksterne data, beregningsmuligheter og tolkning av resultater. Avanserte emner vil også bli diskutert, for eksempel forbruk av dynamiske data, usikkerhetsanalyse og global sensitivitet, håndtering av klassiske LCA -problemer (multifunksjonalitet, tildeling), samt regionaliseringsaspekter. I tillegg til introduksjonen til denne banebrytende forskningsplattformen, skal studentene gjennomføre sine egne prosjekter ved å gjennomføre og tolke LCA-er ved hjelp av virkelige casestudier fra industri og offentlig politikk.
Læringsutbytte
Etter å ha fullført emnet, bør studentene
1. har tilegnet seg Python -kodings kunnskap for miljøsystemanalyser
2. forstå strukturen og funksjonaliteten til Brightway -rammeverket
3. være i stand til å gjennomføre LCA -studier gjennom Brightway
Læringsformer og aktiviteter
Kurset vil bli undervist som en intensiv 1-ukers økt, som involverer både forelesninger og øvelser (både gruppeøvelser og individuelle øvelser). Øvelsene utføres på elevenes egne datamaskiner. Det er et omfattende sett med forberedende oppgaver (både litteratur og praktisk kunnskap), og studentene må fullføre disse oppgavene før økten.
Det vil være to online økter før den intensive uken for å sikre at elevene har installert Brightway riktig.
Kurset er planlagt for hvert andre år, neste gang sommer 2025
Mer om vurdering
For å få bestått i emnet kreves det en score på minimum 70% (70 av 100 poeng)
Anbefalte forkunnskaper
Life Cycle Assessment, Python Coding
Forkunnskapskrav
Grunnleggende om LCA, f.eks. gjennom TEP4223
Grunnleggende Python -programmering
Kursmateriell
Brightway programvare (nedlasting: https://brightway.dev/), og lesemateriell og oppgaver (introduksjon til Python og Brightway -spesifikke) som distribueres før den intensive uken.
Ingen
Versjon: 1
Studiepoeng:
3.0 SP
Studienivå: Doktorgrads nivå
Ingen
Undervisningsspråk: Engelsk
Sted: Trondheim
- Industriell økologi
Ansvarlig enhet
Institutt for energi- og prosessteknikk
Eksamensinfo
- * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"