course-details-portlet

TVM4174 - Hydroinformatikk for smarte vannsystemer

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Muntlig eksamen og arbeider
Karakter: Bokstavkarakterer

Vurderingsform Vekting Varighet Hjelpemidler Delkarakter
Arbeider 20/100
Muntlig eksamen 60/100 E
Arbeider 20/100

Faglig innhold

Emnet inneholder en oversikt over viktige bruksområder for hydroinformatikk i forbindelse med smarte vannsystemer. Det fokuserer på kunnskapsstatus i systemanalyse, simulering og optimaliseringsteknikker med hensyn til vannforvaltning, både urban skala og for større nedslagsfelt. Emnet inneholder videre en oversikt over eksisterende teknologier for smarte vannsystemer, med fokus på utfordringer og muligheter. Det vektlegger god forståelse av viktige datadrevne, kunstig intelligente teknikker som neurale nettverk, fuzzy logic, surrogat-modeller og data mining som danner grunnlaget for anvendelse av smart teknologi.

Emnet gir også grunnlaget for forståelse og utførelse av kalibrering, beslutningsstøtte og tallfesting av usikkerhet ved å bruke probabilistiske optimeringsteknikker slik som evolusjonsalgoritmer, genetiske algoritmer og hybridløsninger. Sist men ikke minst, så gir modulen en oversikt over feltet fra den andre siden, det vil si nye kilder for data for smarte systemer, som IoT for hovedelementer av vann systemene (rør, pumper, aktuatorer etc.)

Læringsutbytte

Kunnskap og kompetanse: Emnet skal gi studentene dybdeforståelse av tilstand, utfordringer og muligheter ved smarte vannsystemer. De skal forstå prinsippene til datadrevne metoder og optimalisering, som er grunnlaget for intelligensen bak smarte vannsystemer og gir innsikt i de muligheter og utfordringer som nye målesystemer og fjernkontroll gir.

Ferdigheter: Studentene skal være i stand til å bruke datadrevne tilnærminger og verktøy for probabilistisk optimalisering for å løse relevante problemer i vannsektoren.

Generell kompetanse: Studentene vil utvikle en systembasert forståelse av teknologier for smarte systemer og hvordan de sammen med metoder for kunstig intelligens kan brukes i praksis. De skal videre være i stand til kritisk analyse av muligheter og begrensinger for slike teknologier

Læringsformer og aktiviteter

Regulære forelesninger, supplert med et begrenset antall støttede øvinger basert på praktiske problemer. To semesterrapporter, en relatert til dataanalyse (software) og en til smarte vannsystemer (hardware) innsendt av hver student. En endelig skriftlig eksamen vil bestå av flervalg og åpne spørsmål. En muntlig presentasjon vil fokusere på de to semesteroppgavene etterfulgt av spørsmål.

Obligatoriske aktiviteter

  • Obligatoriske øvinger

Mer om vurdering

Muntlig eksamen teller 60% av karakteren, to artikler teller 20% hver. Alle vurderingsdeler må bestås for å få bestått karakter i emnet. Ved gjentak av emnet må alle vurderingsdeler tas på nytt.

Datadrevet teknikk artikkelen vil analysere et tema anvendt for VA-sektoren. Artikkelen skal være minst 5 sider og inneholde minst 10 referanser til journal artikler og vitenskapelige rapporter.

Smart vannteknikk artikkelen skal gi en kritisk analyse av et tema anvendt for VA-sektoren. Artikkelen skal være minst 5 sider og inneholde minst 10 referanser til journal artikler og vitenskapelige rapporter.

Muntlig eksamen inlusive presentasjon av artiklene.

Spesielle vilkår

Vurderingsmelding krever godkjent undervisningsmelding samme semester. Obligatorisk aktivitet fra tidligere semester kan godkjennes av instituttet.

Forkunnskapskrav

TVM4125 Vannforsynings- og avløpsteknikk, grunnkurs eller tilsvarende

Kursmateriell

Forelsningsnotater, utvalgte journalartikler, materiell deles ut under kurset.

Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Høyere grads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  VÅR 2021

Forelesningstimer: 3
Øvingstimer: 2
Fordypningstimer: 7

Undervisningsspråk: Engelsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Vannforsynings-, avløps- og renovasjonsteknikk
  • Teknologiske fag
Kontaktinformasjon

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Muntlig eksamen og arbeider

Termin Statuskode Vurderings-form Vekting Hjelpemidler Dato Tid Digital eksamen Rom *
Vår ORD Muntlig eksamen 60/100 E
Rom Bygning Antall kandidater
Vår ORD Arbeider 20/100 INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
Vår ORD Arbeider 20/100 INSPERA
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