Kursplan för

Kritiska Infrastrukturers resiliens
Critical Infrastructure Resilience

VRSN45F, 7.5 högskolepoäng

Gäller från och med: Höstterminen 2019
Beslutad av: Universitetslektor Gudbjörg Erlingsdottir
Datum för fastställande: 2019-05-14

Allmänna uppgifter

Avdelning: Avdelningen för riskhantering och samhällssäkerhet
Kurstyp: Gemensam kurs, avancerad nivå och forskarnivå
Kursen ges även på avancerad nivå med kurskod: VRSN45
Undervisningsspråk: Engelska

Syfte

- att förbereda studenterna så att de kan arbeta med ämnesområdet kritisk infrastruktur och skydd av samhällsviktig verksamhet inom t.ex. privata företag, offentliga samt icke-statliga organisationer. - att ge en grund för studenter intresserade av fortsatta studier och forskning inom ämnesområdet kritisk infrastruktur.

Mål

Kunskap och förståelse

För godkänd kurs skall doktoranden

Färdighet och förmåga

För godkänd kurs skall doktoranden

Värderingsförmåga och förhållningssätt

För godkänd kurs skall doktoranden

Kursinnehåll

I kursen introduceras och diskuteras viktiga aspekter som ligger till grund för hantering av kritiska infrastrukturer, t.ex. elkraftsystem, vattenförsörjningssystem, telekommunikationssystem och transportsystem. Kursen ska därmed ses som en introduktion till ämnesområdet kritisk infrastruktur och skydd av samhällsviktig verksamhet. Viktiga aspekter som berörs är kritiska infrastrukturers form, funktion och roll i samhället samt centrala metoder och koncept för analys och hantering av kritiska infrastrukturer. Metoder som täcks inom ramen för kursen är exempelvis: nätverksteori som analysverktyg för komplexa infrastruktursystem, riskhantering, tillgångsförvaltning (asset management), livscykelanalys, beroendemodellering av infrastrukturer, och konsekvensanalyser vid storskaliga infrastrukturstörningar. Koncept som är viktiga för studenten att förstå och reflektera kring under kursens gång är exempelvis: risk, tillförlitlighet, osäkerhet, resiliens, komplexitet och kontinuitet. En viktig del av lärandeprocessen är att studenter ska applicera koncept och metoder på realistiska representationer av infrastrukturer samt kunna knyta samman och reflektera över de olika koncepten och metoderna. Genom kursen sker en progression från en abstrakt till en mer realistisk representation av infrastrukturer, där studenten ska reflektera över olika modeller, metoder och koncepts styrkor och svagheter. Kursen är därför indelad i ett antal delmoment som guidar studenten genom viktiga begrepp och metoder. Till delmomenten kopplas datorlaborationer för att studenterna ska kunna tillägna sig och applicera metoder som introduceras i kursen. Även lärarledda seminarium för varje centralt delmoment i kursen ges där studenterna aktivt kan diskutera och reflektera över temat och litteraturen samt jämföra ansatser för problemlösning. Examination av kursen sker genom uppsatser som behandlar kursens olika delmoment samt ett avslutande projektarbete där antingen en fördjupning av en eller flera delmoment alternativt en syntes av samtliga delmoment redovisas (dvs. varje delmoment blir ingångsvärden för det avslutande projektarbetet). Arbetet med projektet diskuteras i ett lärarlett seminarium för att studenterna även ska tillägna sig förmåga att muntligen redovisa och diskutera sina ansatser och preliminära resultat samt att ge konstruktiv feedback.

Kurslitteratur

Kursens undervisningsformer

Undervisningsformer: Föreläsningar, seminarier, laborationer

Kursens examination

Examinationsformer: Skriftlig rapport, seminarieföredrag av deltagarna
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:

Antagningsuppgifter

Förkunskapskrav: - FMAA01 Endimensionell analys ELLER FMAA05 Endimensionell analys. - FMSF50 Matematisk statistik, allmän kurs ELLER FMSF20 Matematisk statistik, allmän kurs ELLER EXTA60 Statistik ELLER FMSF30 Matematisk statistik. - Minst 150 hp från ett civilingenjörsprogram alt från brandingenjörsprogrammet vid LTH eller motsvarande utbildningsbakgrund och nivå om internationell student. Grundläggande kunskaper inom högskolematematik motsvarande Endimensionell analys (FMAA05) och grundläggande kunskaper inom statistik (t.ex. FMFS20, FMFS30, FMSF50, EXTA60).
Förutsatta förkunskaper: Grundläggande förståelse för programmering.

Kurstillfällesinformation

Kontaktinformation och övrigt

Kursansvarig: Jonas Johansson <jonas.johansson@risk.lth.se>


Fullständig visning