course-details-portlet

EP8127 - Avansert programmering for miljøsystemanalyser med Brightway

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Individuell oppgave
Karakter: Bestått/ Ikke bestått

Vurdering Vekting Varighet Delkarakter Hjelpemidler
Individuell oppgave 100/100

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 2023

Mer om vurdering

For å få bestått i emnet kreves det en score på minimum 70% (70 av 100 poeng)

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.

Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  3.0 SP
Studienivå: Doktorgrads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  HØST 2023
Spesiell frist for melding til undervisning: 01.07.2023

Undervisningsspråk: Engelsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Industriell økologi
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator:

Ansvarlig enhet
Institutt for energi- og prosessteknikk

Timeplan

Listevisning
Kalendervisning

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Individuell oppgave

Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
Høst ORD Individuell oppgave 100/100

Innlevering
30.08.2023


16:00

Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU