0x010088F6312065A70A44B630A6848498EAD80093CFEAFE161DC94D83C7C5C9A5A748B8

The course seems to be good, the students did not suggest any changes. The students did agree that the assistance by the PhD candidates (teaching duties) were essential in order to solve the exercises/projects in the course.

The students have some challenges with the programming tasks as part of the exercises, otherwise the learning outcomes are acceptable.

NTNU:TIA:REST

Department of Chemical Engineering

Institutt for kjemisk prosessteknologi

Ingen hjelpemidler tillatt.

Engelsk

Mer om vurdering

Skriftlig eksamen gir grunnlag for sluttkarakteren i emnet. Det er totalt 6 øvinger/prosjekter, alle er obligatoriske. Disse øvingene må være bestått for å få adgang til eksamen. Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen. 

Anbefalte forkunnskaper

Grunnlag i fluidmekanikk og i varme- og massetransport tilsvarende TKP4100 Strømning og varmetransport og TKP4105 Separasjonsteknikk.

Faglig innhold

Generaliserte likninger for impuls-, masse- og varme-transport. Laminær og turbulent strømning, laminære og turbulente grensesjikt. Kort introduksjon til reologi og ikke-Newtonske fluider for biologiske systemer. Stasjonær og ikke-stasjonær diffusjon i fortynnede og konsentrerte fluider og i ulike geometrier. Ficks og Stefan-Maxwells likninger, multikomponent diffusjon. Masseoverføringsmodeller. Simultan masse- og varmeoverføring og overføringsanalogier. Innføring i Matlab.

Kursmateriell

Jakobsen, H. A.: Chemical Reactor Modeling: Multiphase Reactive Flows, SPRINGER, 2nd edition, 2014.

Læringsutbytte

Etter endt emne skal studentene kunne: - Generaliserte likninger masse, impuls og varme. - Reynolds og Gauss teoremer. - Diffusjon kombinert med konvektiv transport. - Film- og penetrasjonsmodellene for masse og varmeoverføring. - Stefan-Maxwells likninger og enkel multikomponent diffusjon. - Bruke og forenkle de generaliserte likninger for masse, impuls og varme for spesifikke eksempler. - Formulere praktiske problemstillinger i liknings form. - Løse det framkomne sett av likninger enten analystisk eller numerisk. - MatLab-programmering på nivå av løsning av differensiallikninger og partielle differentiallikninger vha diskretisering. - Numerisk integrasjon vha Runge Kutta og finite difference diskretisering.

Læringsformer og aktiviteter

Forventet arbeidsmengde er tre timer med forelesninger, to timer med øvninger og sju timer med selvstudium per uke. Øvingene er obligatoriske og delvis basert på bruk av Matlab. Totalbelastningen i faget er 200 timer fordelt på forelesninger (40%) og prosjekter/selvstudium (60%).

Øvinger

Transportprosesser

Teknologiske fag

Industriell kjemi og bioteknologi - masterstudium (5-årig)

Master of Science in Sustainable Chemistry and Biochemical Engineering

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(26709)/FieldValuesAsText

Vurderingen er basert på tilbakemeldinger fra studentene gjennom referansemøtene og spørreundersøkelse. Det var bare to studenter som svarte på spørreundersøkelsen, den ene særdeles positiv og den andre noe negativ. Basert på referansegrupperapporten er det ikke behov for vesentlige endringer i faget. Et problem er at programrådet for 2 årig MSc har gjort vedtak om at faget ikke lengre er obligatorisk for dette programmet, det er nå vesentlig færre studenter som tar faget. Det arbeides med å få endret dette eller gjøre andre tiltak for å øke studenttallet. Kvaliteten i emnet holder et meget tilfredsstillende nivå. Det er visse utfordringer relatert til at studenter med ulik bakgrunn tar faget, noen av disse har meget gode kunnskaper om modellering og programmering, mens andre studenter ikke har de forkunnskapene som kreves for å kunne gjennomførefaget. Det gis ekstraundervisning i matlab for de av studentene som mangler bakgrunn i programmering, og dette innføringskurset vil også bli videreført neste gang kurset foreleses.

I 2022 var karaktersnittet vesentlig lavere enn tidligere år, uten at oppgavene var vesentlig endret. Klassen var delt i to hovedgrupper, de som gjorde det meget godt på eksamen og de som bare såvidt bestod. Det er viktig at studentene utfører øvingene i faget. Tidligere fikk studentene 20% av karakteren basert på øvingene, nå er det bare bestått/ikke bestått på prosjektene. Dette medfører nok at studentene ikke får nok tid til å tilegne seg kunnskapen faget. Hvordan endre denne trenden?

Etter eksamen konkluderer studentene med at dette er et nyttig fag.

Skriftlig eksamen gir grunnlag for sluttkarakteren i emnet. Det er totalt 6 øvinger/prosjekter, alle er obligatoriske. Disse øvingene må være bestått for å få adgang til eksamen. Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen. Ved gjentak må alle vurderinger i emnet gjentas.

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(21212)/FieldValuesAsText

Faglærerne og studentene er enige i at kvaliteten i emnet er god. Forelesningene gir basis konsptene og tilstrekkelig kunnskaper og øvingene gir selvstendighet og praktisk anvendelser av konseptene. Det er også 3 prosjekter som omhandler modellering og programmering. Det var ikke spesifisert handlingsplan for endringer i faget i fjor.

Etter endt emne skal studentene kunne:- Generaliserte likninger masse, impuls og varme.- Reynolds og Gauss teoremer.- Diffusjon kombinert med konvektiv transport.- Film- og penetrasjonsmodellene for masse og varmeoverføring.- Stefan-Maxwells likninger og enkel multikomponent diffusjon.- Bruke og forenkle de generaliserte likninger for masse, impuls og varme for spesifikke eksempler.- Formulere praktiske problemstillinger i liknings form.- Løse det framkomne sett av likninger enten analystisk eller numerisk.- MatLab-programmering på nivå av løsning av differensiallikninger og partielle differentiallikninger vhadiskretisering.- Numerisk løsning av partielle differensialligninger vha finite difference diskretisering. Læringsutbyttet er oppdatert og relevant. Læringsutbyttet er presentert til studentene ved oppstart av faget og ved introduksjon av de ulike delemene i faget. Det synes som studentene mener de tilegner seg kunnskapen som beskrevet ovenfor. I år var karaktersnittet mellom A og B, nærmere A.

I forelesningene er egeninsatsen og motivasjonen noe ujevnt fordelt på studentene. I prosjektene er studentene mer aktive, har større egeninnsats og tilsynelatende motivasjon. I prosjektene arbeider studentene i grupper på 2-3 studenter. Det ble gjennomført en spørreundersøkelse i faget, men bare en student svarte på skjemaet. Denne studenten var jevt over godt fornøyd med forelesinger, øvinger, eksamen og utbytte av faget.

Alle trykte og håndskrevne hjelpemidler tillatt. Alle kalkulatorer tillatt.

Mappeevaluering gir grunnlag for sluttkarakteren i emnet. I mappen inngår skriftlig avsluttende eksamen (80%) og obligatoriske øvinger/prosjekter (20%). Resultatet for delene angis i %-poeng. Vurdering for hele mappen angis med bokstavkarakter. Det er totalt 6 øvinger, alle er obligatoriske og tellende. Disse øvingene må være bestått for å få adgang til eksamen. Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen. Ved gjentak må alle vurderinger i emnet gjentas.

Chemical Engineering (Master's Programme)

Industriell kjemi og bioteknologi - masterstudium (2-årig)

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(15678)/FieldValuesAsText

Faglærerne og studentene er enige i at kvaliteten i emnet er god. Forelesningene gir basis konsptene og tilstrekkelig kunnskaper og øvingene gir selvstendighet og praktisk anvendelser av konseptene. Det er også 3 prosjekter som omhandler modellering og programmering.

Etter endt emne skal studentene kunne:- Generaliserte likninger masse, impuls og varme.- Reynolds og Gauss teoremer.- Diffusjon kombinert med konvektiv transport.- Film- og penetrasjonsmodellene for masse og varmeoverføring.- Stefan-Maxwells likninger og enkel multikomponent diffusjon.- Bruke og forenkle de generaliserte likninger for masse, impuls og varme for spesifikke eksempler.- Formulere praktiske problemstillinger i liknings form.- Løse det framkomne sett av likninger enten analystisk eller numerisk.- MatLab-programmering på nivå av løsning av differensiallikninger og partielle differentiallikninger vhadiskretisering.- Numerisk løsning av partielle differensialligninger vha finite difference diskretisering. Læringsutbyttet er oppdatert og relevent. Læringsutbyttet er presentert til studentene ved oppstart av faget og ved introduksjon av de ulike delemene i faget.

Klassiske forelesninger for å presentere konsepter og teori, 4 obligatoriske prosjekter som studentene løser i grupper på 2-3 studenter. Skriftlig eksamen teller 80%, mens prosjektene 20% på mappevalueringseksamen i faget. I forelesningene er egeninsatsen og motivasjonen noe ujevnt fordelt på studentene. I prosjektene er studentene mer aktive, har større egeninnsats og tilsynelatende motivasjon. I prosjektene arbeider studentene i grupper på 2-3 studenter.

Dette finner vi vanskelig å vurdere, men det virker som studentene får med seg de viktigste delene av pensum og gjør det spesielt godt på prosjektdelene av faget.

Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

Mappeevaluering gir grunnlag for sluttkarakteren i emnet. I mappen inngår skriftlig avsluttende eksamen (80%) og obligatoriske øvinger (20%). Resultatet for delene angis i %-poeng. Vurdering for hele mappen angis med bokstavkarakter. 
Det er totalt 6 øvinger hvorav 3 er obligatoriske og tellende. Disse tre øvingene må være bestått for å få adgang til eksamen. 
Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.
Ved gjentak må alle vurderinger i emnet gjentas.

Forventet arbeidsmengde er tre timer med forelesninger, to timer med øvninger og  sju timer med selvstudium per uke. Øvingene er delvis basert på bruk av Matlab. Totalbelastningen i faget er 200 timer fordelt på forelesninger (40%) og prosjekter/selvstudium (60%). 

Etter endt emne skal studentene kunne:
- Generaliserte likninger masse, impuls og varme.
- Reynolds og Gauss teoremer.
- Diffusjon kombinert med konvektiv transport.
- Film- og penetrasjonsmodellene for masse og varmeoverføring.
- Stefan-Maxwells likninger og enkel multikomponent diffusjon.
- Bruke og forenkle de generaliserte likninger for masse, impuls og varme for spesifikke eksempler.
- Formulere praktiske problemstillinger i liknings form.
- Løse det framkomne sett av likninger enten analystisk eller numerisk.
- MatLab-programmering på nivå av løsning av differensiallikninger og partielle differentiallikninger vha diskretisering.
- Numerisk integrasjon vha Runge Kutta og finite difference diskretisering.

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(10038)/FieldValuesAsText

Kvaliteten i faget TKP4160 Transportprosesser er generelt tilfredsstillende. Noen av studentene har ikke tilstrekkelig bakgrunn (kommer fra ingeniørhøyskole eller internasjonal master) og må derfor arbeide ekstra mye for å kompensere for manglende forkunnskaper spesielt i matlab og programmering. Dette forklarer hvorfor faget anses som vanskelig blant noen av studentene. Ingen spørreundersøkelsen ble utført i år. BSc studentene ble noe overrasket over at det ble presentert mange partielle differensialligninger på forelesningene. I stedet for å bruke tid på å forstå denne teorien, uteble studentene fra forelesningene og håpet på mindre ligninger i fagets andre del. Uheldigvis forutsettes ligningene kjent i andre del av faget hvor ligningene skal anvendes for å beskrive praktiske problemer. Videre har ikke alle studentene tatt seg tid til å lese læreboka slik at de ikke forstod notasjonen som ble bruke på helt grunnleggende matematiske operasjoner, variable og parametere. Dette er så grunnleggende matematiske operasjoner og symboler at det er vanskelig å finne tid til å gjennomgå dette materialet (brukes fra første studieår). Eksamensresultatene ble omtrent normalfordelte slik det forventes, men det er ønskelig med færre stryk.      Faglærerne har fulgt oppfordringene fra studentene på alle punktene ovenfor.

Læringsutbyttet er oppdatert og relevant og listet opp nedenfor. Læringsutbyttet er presentert for studentene ved introduksjon til hver enkelt forelesning. Faget transportprosesser ble introdusert midt på 1990 tallet som en del av IKPs og NVs strategi. Faget er mer matematisk enn de fleste andre fag, og muligens basert på annen matematisk teori og matematiske metoder enn andre fag ved IKP. Muligens burde studentene ha bedre bakgrunn innen vektor – og tensorberegninger.  Emnets læringsutbyttebeskrivelse (læringsmål):Etter endt emne skal studentene kunne:- Generaliserte likninger masse, impuls og varme.- Reynolds og Gauss teoremer.- Diffusjon kombinert med konvektiv transport.- Film- og penetrasjonsmodellene for masse og varmeoverføring.- Stefan-Maxwells likninger og enkel multikomponent diffusjon.- Bruke og forenkle de generaliserte likninger for masse, impuls og varme for spesifikke eksempler.- Formulere praktiske problemstillinger i liknings form.- Løse det framkomne sett av likninger enten analystisk eller numerisk.- MatLab-programmering på nivå av løsning av differensiallikninger og partielle differentiallikninger vhadiskretisering.- Numerisk løsning av partielle differensialligninger vha finite difference diskretisering.

Tilsynelatende er studentenes egeninnsats mindre enn spesifisert i studiehåndboken, og motivasjonen for læring er ikke spesielt stor i store perioder for noen av studentene. Forelesninger og øvinger/prosjekter.

Generaliserte likninger for impuls-, masse- og varme-transport. Laminær og turbulent strømning, laminære og turbulente grensesjikt. Stasjonær og ikke-stasjonær diffusjon i fortynnede og konsentrerte fluider og i ulike geometrier. Ficks og Stefan-Maxwells likninger, multikomponent diffusjon. Masseoverføringsmodeller. Simultan masse- og varmeoverføring og overføringsanalogier. Innføring i Matlab.

Forventet arbeidsmengde er tre timer med forelesninger, to timer med øvninger og  sju timer med selvstudium per uke. Øvingene er delvis basert på bruk av Matlab. 

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(3320)/FieldValuesAsText

Transportprosesser - TKP4160