Gäller från och med: Höstterminen 2019
Beslutad av: Margareta Sandahl
Datum för fastställande: 2019-08-27
Avdelning: Inst för kemiteknik
Kurstyp: Ren forskarutbildningskurs
Undervisningsspråk: Engelska
Ge insikt i hur matematiska modeller av processystem kan kalibreras och valideras mot experimentella data och hur experiment skall planeras för god modellkalibrering.
Kunskap och förståelse
För godkänd kurs skall doktoranden kunna de grundläggande metoderna för linjär och olinjär regression samt motsvarande regressionsanalys.
Färdighet och förmåga
För godkänd kurs skall doktoranden använda de grundläggande metoderna inom parameterskattning, modellkalibrering och maskininlärning.
Värderingsförmåga och förhållningssätt
För godkänd kurs skall doktoranden förstå hur kvaliteten hos data och design av experiment påverkar modellkalibrering samt värdera egenskaper hos metoder för parameterskattning och hur dessa påverkar modellkalibrering.
Kursen presenterar metoder och deras egenskaper för parameterskattning och modellkalibrering. Den första delen fokuserar på grundläggande metoder för linjär och olinjär regression tillsammans med modellkalibrering. Den andra introducerar experimentplanering (DoE) och multivariatstatistik, och maskininlärning. Även några inlämningsuppgifter samt ett modellkalibreringsprojekt ingår i kursen.
Englezos, P. & Kalogerakis, N.: Applied Parameter Estimation for Chemical Engineers.. Dekker media, 2001.
Undervisningsformer: Föreläsningar, övningar, projekt
Examinationsformer: Skriftlig rapport, inlämningsuppgifter, seminarieföredrag av deltagarna
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:
Förkunskapskrav: Grundkurser i transportprocesser, reaktionsteknik och separtionsteknik eller motsvarande kurser
Förutsatta förkunskaper: KETN01 Processimulering
Kursansvariga:
Hemsida: https://staff.chemeng.lth.se/~BerntN/Courses/ModCal.html