Faglig innhold

Lagrene fra det bygde miljøet - som bygninger, infrastrukturer eller kjøretøy - tilfredsstiller menneskelige behov og ønsker. Samtidig påvirker oppbyggingen, bruken og håndteringen av disse lagrene de viktigste menneskeskapte material- og energiflytene. Å transformere bygde miljø lagrene er derfor avgjørende for å balansere menneskelige behov med miljøbeskyttelse. Konsekvensene av slike transformasjoner blir ofte forsinket på grunn av tiden det tar før nye teknologier blir tatt i bruk (f.eks. for å redusere utslipp), eller fordi livssyklusen/livsløpet strekker over lengre tid (f.eks. for å bli tilgjengelig for gjenvinning). For å fange opp disse forsinkelseseffektene for ressursbruk og utslipp, er det avgjørende å analysere dynamikken i det bygde miljø. Kurset introduserer dynamisk materialstømanlyse (dynamic Material Flow Analysis - dMFA), et verktøy som brukes til å beskrive systemer over tid for ressursbruk og utslipp ved hjelp av masse- og energibalanseprinsipper. Studentene lærer hvordan de kan utvikle og bruke dMFA-modeller for å generere forcasting- og backcastingscenarioer for å avgjøre hvordan forskjellige utslippsmål kan oppnås under forskjellige forhold som befolkningsvekst, eksisterende infrastruktur, klima, nye teknologier, brukeratferd, forskrifter.

Forelesninger om prinsippene for dMFA og lagerdynamikk suppleres med introduksjon om bruk av Python og Jupyter Notebooks og praktiske øvelser. I øvingene jobber studentene i grupper på to for å utvikle sine egne modeller og scenarioer for kjøretøy- og bygningslager og tolke resultatene fra et klimapolitisk perspektiv. Studentene vil presentere sine mellomliggende og endelige arbeider i et seminar hver. Kurset innebærer gjesteforelesninger fra industrien og regjeringen og en ekskursjon.

Læringsutbytte

Kunnskap: Studentene vil kunne formulere de viktigste problemene knyttet til utvalgte bygde miljøsystemer, beskrive verktøyene som brukes til å analysere disse problemene (inkludert deres styrker og begrensninger), og beskrive den juridiske og sosioøkonomiske konteksten.

Ferdigheter: Studentene vil skaffe seg kunnskap og ferdigheter som er nødvendige for å velge passende systemgrenser for å svare på spesifikke spørsmål knyttet til et problem, utvikle modeller som er egnet til å identifisere alternative løsningsstrategier, bruke Python for å programmere dMFAer, og diskutere forskjellige inngrep med tanke på deres effektivitet og potensielle fordeler, avveininger, risikoer og hindringer.

Generell kompetanse: Studentene vil kunne utføre litteraturstudier ved hjelp av online-databaser og biblioteksystemer, arbeide effektivt i team, organisere en kodebase for vitenskapelig forskning og formidle sine funn på en effektiv og transparent måte i muntlig (presentasjon) og skriftlig form (vitenskapelig rapport).

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger med lærere og eksterne eksperter, veiledet selvstudie for utvalgte case-studier (individuelt og i grupper). Studentene arbeider med egne prosjekter med veiledning i øvingstimer og seminarer der de presenterer sitt arbeid. Kursets språk er engelsk.

Anbefalte forkunnskaper

TEP4285 Material Flow Analysis eller tilsvarende kompetanse. Det anbefales at studentene har tatt noen kurs i industriell økologi.

Noen tidligere erfaring med Python og Jupyter Notebook er en fordel, men vi tilbyr oppvarmingsoppgaver som er tilpasset dette kurset.

Forkunnskapskrav

Ingen.

Kursmateriell

Ulike kursmateriell vil bli brukt og distribuert elektronisk på Blackboard i løpet av semesteret.

Studiepoengreduksjon