CODICE | 66364 |
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ANNO ACCADEMICO | 2022/2023 |
CFU |
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SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | ING-IND/26 |
LINGUA | Italiano |
SEDE |
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PERIODO | 2° Semestre |
PROPEDEUTICITA |
Propedeuticità in ingresso
Per sostenere l’esame di questo insegnamento è necessario aver sostenuto i seguenti esami:
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MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
L’insegnamento si propone di fornire nozioni riguardanti la Teoria della Statistica, la Statistica Inferenziale, la Teoria della Stima e i metodi numerici nell’Ingegneria Chimica con l’obiettivo di trasmettere competenze relative all’analisi dei dati, alla modellizzazione dei processi chimici e all’ottimizzazione della produzione industriale chimica.
La frequenza e la partecipazione alle attività formative proposte permetteranno allo studente di:
- conoscere i fondamenti della teoria dello sviluppo dei processi chimici;
- comprendere i fondamenti logici su cui si basa un modello previsionale;
- fornire esempi di applicazione della modellistica ai processi chimico-fisici della produzione industriale;
- identificare e stimare i principali parametri caratterizzanti la cinetica di un processo chimico;
- sviluppare programmi di simulazione di processo con modelli deterministici o statistici (Monte Carlo)
- scegliere l’algoritmo piu’ opportuno per la risoluzione di un problema di ottimizzazione industriale;
- applicare i criteri di discretizzazione numerica ad un modello contenente equazioni differenziali.
Sono richieste conoscenze base di matematica, chimica e fisica.
Il modulo prevede lezioni frontali in aula ed esercitazioni svolte dal docente.
Si consigliano gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali di contattare il docente all' inizio del corso per concordare le modalità didattiche e dell'esame che, nel rispetto degli obiettivi dell'insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e forniscano idonei strumenti compensativi.
Nozioni di teoria della statistica applicata e di statistica inferenziale
Simulazione di processi stocastici. Metodi Monte Carlo per la modellizzazione di processi di aggregazione, disaggregazione, etching e corrosione.
Teoria della stima e metodi di regressione. Applicazione alla reattoristica chimica.
Ottimizzazione di processo. Criteri di ottimizzazione dinamica.
Metodi numerici per la risoluzione di equazioni algebriche e differenziali ordinarie.
Aspetti economici dei processi produttivi nell'ingegneria chimica. Il sistema impresa: struttura giuridica ed assetto tecnico-organizzativo. Teoria degli investimenti e valutazione della profittabilità di un progetto. Fasi di progettazione di un progetto/impianto. Gestione dei progetti. Tecniche di monitoraggio dei risultati e del budget.
G. Vicario, R. Levi. Calcolo delle probabilità e statistica per ingegneri. Progetto Leonardo, Bologna 1997.
D.M. Himmelblau, K.B. Bischoff. Process analysis and simulation : deterministic systems.
New York : Wiley, 1968
Ricevimento: Su appuntamento, tramite contatto telefonico (329 2104532) o via e-mail (andrea.reverberi@unige.it)
Ricevimento: Su appuntamento
ANDREA REVERBERI (Presidente)
MARCO VOCCIANTE (Presidente Supplente)
L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.
L’esame consiste in una prova orale.
Si consigliano gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali di contattare il docente all' inizio del corso per concordare le modalità didattiche e dell'esame che, nel rispetto degli obiettivi dell'insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e forniscano idonei strumenti compensativi.
L’esame è finalizzato ad accertare :
I parametri di valutazione riguarderanno la pertinenza delle risposte, la qualità dell’esposizione, la consequenzialità dello schema logico d’esposizione e la capacità di ragionamento critico.
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
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21/12/2022 | 10:00 | GENOVA | Orale | |
12/06/2023 | 10:00 | GENOVA | Orale |