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| Corso | Ingegneria per la gestione sostenibile dell'ambiente e dell'energia LM-35 |
| Curriculum | GESTIONE ENERGETICA SOSTENIBILE |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2021/2022 |
| Corso | Ingegneria per la gestione sostenibile dell'ambiente e dell'energia LM-35 |
| Curriculum | GESTIONE ENERGETICA SOSTENIBILE |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2021/2022 |
| Crediti | 6 |
| Settore Scientifico Disciplinare | CHIM/07 |
| Anno | Secondo anno |
| Unità temporale | Secondo semestre |
| Ore aula | 48 |
| Attività formativa | Attività formative affini ed integrative |
| Docente | ANDREA DONATO |
| Obiettivi | Al termine del corso lo studente matura conoscenze di base per la comprensione delle problematiche legate alla produzione energetica e alla salvaguardia ambientale. In particolare nel programma verranno richiamati alcuni concetti base di chimica fisica e di chimica organica, queste nozioni sono essenziali per la comprensione dei processi e delle problematiche legate sia alla produzione energetica che alla salvaguardia ambientale in condizioni di sicurezza. Il programma prevede anche lo studio di alcuni casi reali e delle problematiche che si sono registrate per la mancata osservanza delle norme di sicurezza e manutenzione prescritte. Conoscenza e comprensione: a seguito del superamento dell’esame, lo studente acquisisce le nozioni e i principi fondamentali che sono necessari per lo sviluppo dei processi di produzione energetica e per la salvaguardia ambientale in condizioni di sicurezza. Capacità di applicare conoscenze: In particolare lo studente attraverso lo studio di esempi pratici sarà capace di valutare e risolvere problemi connessi ai processi di combustione e alle tecnologie necessarie per garantire il funzionamento di impianti civili ed industriali nelle condizioni di sicurezza. Autonomia di giudizio: per il superamento dell'esame lo studente deve rispondere autonomamente a domande teoriche, a risposta libera ed è quindi portato a sviluppare autonomia di giudizio sulla completezza e la correttezza delle risposte fornite. Abilità comunicative: è in grado di illustrare i principi teorici e le modalità operative per operare in condizioni di sicurezza che sono alla base del fenomeno illustrato. Capacità di apprendimento: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di apprendere in autonomia le problematiche connesse con il fenomeno osservato. Modalità di accertamento e valutazione: La modalità di esame e di valutazione consiste: - in una prova orale, volta ad accertare la comprensione degli aspetti teorici e le problematiche chimico fisiche connesse con i processi di combustione e le tecnologie necessarie per garantire il funzionamento di impianti civili ed industriali nelle condizioni di sicurezza, voto massimo 30/30. - Al fine del superamento dell’esame con votazione minima di 18 - 19 è necessario che le conoscenze / competenze possedute dallo studente sui principali argomenti del corso siano almeno ad un livello di nozioni elementari di base, conoscenza di base del linguaggio tecnico, sufficiente capacità interpretativa, sufficiente capacità di applicare le conoscenze di base acquisite; - E’ attribuito invece un voto compreso fra 20 e 23 quando lo studente possegga conoscenza adeguata degli argomenti ma limitata padronanza degli stessi, soddisfacente proprietà di linguaggio, corretta capacità interpretativa, più che sufficiente capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti; - E’ attribuito un voto compreso fra 24 – 27 quando lo studente dimostri buona conoscenza degli argomenti con un buon grado di padronanza, buona proprietà di linguaggio, corretta e sicura capacità interpretativa, buona capacità di applicare in modo corretto la maggior parte delle conoscenze per risolvere i problemi proposti; - E’ attribuito un voto compreso fra 28 – 30 quando lo studente dimostri conoscenza completa e approfondita degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, completa ed efficace capacità interpretativa, in grado di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti; - E’ attribuita la valutazione di 30 e lode quando lo studente possiede conoscenza completa, approfondita e critica degli argomenti, eccellente proprietà di linguaggio, completa ed originale capacità interpretativa, piena capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti; - E’ attribuita la valutazione di Insufficiente quando lo studente non possiede una conoscenza accettabile degli argomenti trattati durante il corso. |
| Programma | La termodinamica della combustione: Generalità sulle reazioni di combustione. Cenni di termochimica. La combustione in aria. Meccanismo reazioni di combustione. La velocità laminare di combustione e velocità del fronte di fiamma. La temperatura adiabatica di fiamma. I combustibili convenzionali. Dati termodinamici e metodi di stima. Il triangolo della combustione. Infiammabilità di gas e polveri Limiti di infiammabilità. Regola di Le Chatelier. Limiti di infiammabilità in funzione di temperatura e pressione. Infiammabilità di liquidi Limiti di infiammabilità e tensione di vapore. Punto di infiammabilità e punto di combustione. Punto di infiammabilità di miscele. Pericoli derivanti dai combustibili liquidi. Limiti di esplosione delle nebbie. Processi di inertizzazione La penisola di infiammabilità. Concentrazione minima di ossigeno Cause d'innesco Introduzione. Energia minima di innesco. Temperatura di autoaccensione Infiammabilità e sorgenti d'innesco Fiamme. Materiali incandescenti. Saldatura e taglio. Attrito e urto. Superfici calde. Compressione adiabatica. Sostanze piroforiche. Elettricità statica. Lavorazioni con liquidi infiammabili Violenza delle esplosioni Generalità sugli incendi in spazi confinati o semiconfinati. Incendio di GPL e tossicità del monossido di carbonio. Stima del CO emesso. Tossicità dell'ossido di carbonio. Valutazione delle conseguenze. Energia di accensione e sorgenti di innesco. Limiti di esplosività. Esplosività delle polveri. Fenomeni di deflagrazione e detonazione Esempi pratici Trasporto di liquidi mediante tubazioni o tubi flessibili. Riempimento e svuotamento di fusti per gravità. Trasferimento da fusti di liquidi infiammabili mediante pompe. Carico di reattori con liquidi infiammabili. Operazioni eseguite sul passo d'uomo aperto di un reattore. Manipolazione di polveri in presenza di vapori infiammabili. Caricamento di polveri quando non si può mantenere un'atmosfera inerte |
| Testi docente | Materiale didattico distribuito dal docente |
| Erogazione tradizionale | Sì |
| Erogazione a distanza | No |
| Frequenza obbligatoria | No |
| Valutazione prova scritta | No |
| Valutazione prova orale | Sì |
| Valutazione test attitudinale | No |
| Valutazione progetto | No |
| Valutazione tirocinio | No |
| Valutazione in itinere | No |
| Prova pratica | No |
| Corso | Ingegneria per la gestione sostenibile dell'ambiente e dell'energia LM-35 |
| Curriculum | GESTIONE ENERGETICA SOSTENIBILE |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2021/2022 |
| Crediti | 6 |
| Settore Scientifico Disciplinare | ING-IND/22 |
| Anno | Secondo anno |
| Unità temporale | Secondo semestre |
| Ore aula | 48 |
| Attività formativa | Attività formative affini ed integrative |
| Docente | LUCIO MARIA BONACCORSI |
| Obiettivi | Il corso si propone di integrare le conoscenze degli studenti nella progettazione sostenibile e per l’ambiente. Con un approccio “problem-solving” il corso è finalizzato all'acquisizione di metodologie per l’analisi dell’impatto dei materiali e delle tecnologie sullo sviluppo sostenibile. MODALITA' DI VALUTAZIONE Il corso prevede una prima parte di lezioni frontali sui diversi aspetti della sostenibilità: la valutazione della sostenibilità di una tecnologia, la correlazione materiali-energia-ambiente-legislazione-società-economia, l’analisi degli stakeholders, il capitale naturale, il capitale umano, il capitale finanziario e manifatturiero, il rischio nella catena di approvvigionamento dei materiali, la sostenibilità aziendale e i materiali, l’economia circolare e i materiali. Nella fase successiva gli studenti verranno guidati nell'uso degli strumenti appresi attraverso l’applicazione ad una serie di casi reali svolti in presenza del docente che serviranno da linee guida per l’elaborazione del progetto finale. Fase I: Gli studenti verranno suddivisi in teams e ciascun team proporrà un progetto di sviluppo sostenibile di un materiale/tecnologia. I teams verranno giudicati sulla base della chiarezza/motivazione della finalità e degli obiettivi del progetto proposto. Punteggio massimo: 5 Fase II: Identificazione degli stakeholders e delle criticità riguardanti il tema proposto. I teams verranno giudicati sulla base delle capacità di analisi e valutazione del problema e della capacità di sintesi ed elaborazione dei fatti. Punteggio massimo: 5 Fase III: Reperimento di informazioni e dati su materiali/progettazione/ambiente/legislazione/economia/società. I teams verranno giudicati sulla base dell’applicabilità, consistenza e referenzialità delle informazioni riportate a sostengo del progetto. Punteggio massimo: 5 punti Fase IV: Finalizzazione del progetto e discussione dei risultati davanti agli altri gruppi. I teams saranno giudicati sulla base della capacità di presentazione dei risultati in termini di sintesi e chiarezza e sulla capacità di sostenere le scelte fatte nonché di accogliere gli stimoli esterni. Punteggio massimo: 7 punti Fase V: In funzione della discussione generale i teams rielaborano i risultati e producono un report finale. I singoli elaborati verranno giudicati sulla base di quanto gli studenti avranno dimostrato in termini di: . comprensione del contesto e dei principali attori coinvolti . applicazione degli strumenti appresi . capacità di analisi critica dei dati . capacità di lavoro in teams . creatività Punteggio massimo: 8 punti La votazione finale per ciascun studente corrisponderà a quella che ha ottenuto il progetto/team a cui apparteneva. Per conseguire il voto finale sarà necessario avere ottenuto un punteggio per ciascuna delle cinque Fasi previste. Il voto, espresso in trentesimi, sarà la somma dei punti ottenuti nelle cinque Fasi. |
| Programma | N.D. |
| Testi docente | N.D. |
| Erogazione tradizionale | No |
| Erogazione a distanza | No |
| Frequenza obbligatoria | No |
| Valutazione prova scritta | No |
| Valutazione prova orale | No |
| Valutazione test attitudinale | No |
| Valutazione progetto | No |
| Valutazione tirocinio | No |
| Valutazione in itinere | No |
| Prova pratica | No |
| Corso | Ingegneria per la gestione sostenibile dell'ambiente e dell'energia LM-35 |
| Curriculum | GESTIONE ENERGETICA SOSTENIBILE |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2021/2022 |
| Crediti | 6 |
| Settore Scientifico Disciplinare | ING-IND/31 |
| Anno | Secondo anno |
| Unità temporale | Secondo semestre |
| Ore aula | 48 |
| Attività formativa | Attività formative affini ed integrative |
| Erogazione | 36M061 TRATTAMENTO DEI SEGNALI AMBIENTALI in Ingegneria per la gestione sostenibile dell'ambiente e dell'energia LM-35 LM-30 MORABITO FRANCESCO CARLO |
| Docente | Francesco Carlo MORABITO |
| Obiettivi | Il corso ha l’obiettivo di avviare lo studente al trattamento (o elaborazione) di segnali unidimensionali e multidimensionali (analisi e sintesi temporale, spaziale, frequenziale, tempo-frequenziale), ivi incluse le immagini di provenienza da diversi sensori. L’elaborazione dei segnali verte su concetti di base di analisi numerica con l'ausilio di tecniche statistiche e analitico-numeriche implementabili al calcolatore. Obiettivo fondamentale del corso è la comprensione e l’utilizzo di “tools” e strumenti standard a livello internazionale per la soluzione al calcolatore di problemi complessi principalmente di natura stocastica. In particolare, è suggerito l’uso estensivo di MatLab, o codici equivalenti, anche attraverso la presentazione di esercitazioni specifiche. Obiettivi formativi specifici: Conoscenza dei principali modelli deterministici e probabilistici per i segnali di natura ambientale Conoscenza delle principali tecniche algoritmiche per il trattamento di segnali ambientali Capacità di utilizzare codici di calcolo per l’elaborazione di segnali ambientali Abilità di strutturare un problema complesso di modellistica ambientale in termini di approcci computazionali Conoscenza di terminologia specifica internazionale per le tematiche trattate. Modalità di valutazione: La prova d'esame consiste in una prova orale articolata in diversi aspetti, focalizzati alla verifica della maturazione complessiva del candidato e all’accertamento del raggiungimento degli obiettivi specifici. La prova ha l’obiettivo di misurare le capacità critiche sviluppate dallo studente e il livello di approfondimento della conoscenza avanzata degli algoritmi di trattamento dei segnali per applicazioni ambientali. La prova orale consiste anche nella discussione pubblica di un elaborato di corso preparato dallo studente di concerto col docente, nel corso della quale si accertano le capacità comunicative acquisite con riferimento alla presentazione di ricerche o progetti sviluppati nel corso. Nel corso della presentazione, il candidato dovrà altresì mostrare la capacità di lavorare in team su applicazioni specifiche del settore. |
| Programma | Introduzione al trattamento dei Segnali (CFU 1) Generalità sul trattamento dei segnali, segnali analogici, campionamento e conversione AD e DA, segnali a tempo discreto (numerici), equazioni alle differenze lineari a coefficienti costanti, rappresentazione nel dominio del tempo e della frequenza, segnali aleatori multi-dimensionali, statistiche di ordine superiore al secondo, processi stocastici, concetti di teoria della stima, metodo della massima verosimiglianza, stima del minimo errore quadratico medio, metodo della massima probabilità a posteriori, elementi di teoria dell’informazione, entropia informazionale, informazione mutua, negentropia, correntropia, metodo di stima a massima entropia, metodi di ottimizzazione. Rappresentazione di sistemi digitali mediante grafi e schemi a blocchi, strutture di rete fondamentali per sistemi FIR e IIR. Algoritmi di Soft Computing e di Analisi Multirisoluzione e Multidimensionale (CFU 2) Sistemi adattivi, stima del gradiente, metodi iterativi, apprendimento Hebbiano, reti auto-organizzanti. Pattern recognition: formulazioni, classificatori lineari e non lineari, trattamento dell’incertezza, problemi rappresentativi in diversi ambiti di ricerca. Algoritmi avanzati per l’elaborazione dei segnali, studio serie temporali, Analisi nel dominio della frequenza, Trasformata di Fourier, Short-Time Fourier Transform, analisi di segnali nel dominio tempo-frequenza, elaborazione di segnali non stazionari, segnali e sistemi non lineari, trasformata Wavelet Continua e Discreta, decomposizione Wavelet, applicazioni pratiche della trasformata Wavelet, Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), applicazioni PCA e ICA. Implementazione numerica degli algoritmi (CFU 1) Introduzione al MATLAB, nozioni preliminari, potenzialità e limiti del software, programmare con l’editor di MATLAB; introduzione all’uso dei Toolboxes: Signal Processing, Wavelet, Algoritmi PCA e ICA, EEGLAB, ICA-lab, FAST-ICA. Introduzione ai segnali ambientali (CFU 1) Nozione di segnale ambientale; tecniche di rilievo di segnali e dati ambientali; manipolazione di database di natura ambientale; elementi di data mining; gestione delle informazioni e dati ambientali. Tecniche di elaborazione dei segnali ambientali (CFU1) Sistemi di acquisizione e conversione A/D; interfacce di acquisizione; sensori per la registrazione di segnali ambientali; raccolta e selezione di campioni; sistemi statistici per il trattamento di dati ambientali; trattamento outliers; Teoria della decisione statistica. Implementazione di algoritmi per l’analisi multi-risoluzione e multidimensionale di segnali ambientali; modelli per la simulazione di sistemi ambientali; elaborazione numerica di segnali ambientali; rumore; progettazione ed implementazione di circuiti e sistemi per il trattamento di segnali ambientali esempi di dati meteorologici e satellitari; esercitazioni di laboratorio. |
| Testi docente | Principe, Eliano, Neural and Adaptive Systems, IEEE Bishop, Statistical Pattern Recognition, Oxford University Press Materiale del corso fornito dal docente Audio-lezioni del docente |
| Erogazione tradizionale | No |
| Erogazione a distanza | No |
| Frequenza obbligatoria | No |
| Valutazione prova scritta | No |
| Valutazione prova orale | No |
| Valutazione test attitudinale | No |
| Valutazione progetto | No |
| Valutazione tirocinio | No |
| Valutazione in itinere | No |
| Prova pratica | No |
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