Giới thiệu
Bạn có muốn khám phá linh hồn bên trong của các vật liệu và quy trình thông qua các kỹ thuật đo lường thú vị không?Thông tin khóa học2,5 tín chỉ
Ngày bắt đầu: 2020-11-09 - 2020-12-06 (bán thời gian 33%)
Pháp lệnh giáo dục: Chu kỳ thứ hai
Mã khóa học: ERA313
Lĩnh vực chính: Kỹ thuật năng lượngVề khóa học nàyTrong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng các kỹ thuật quang phổ để phân tích các đặc tính hóa học và cấu trúc của các vật liệu khác nhau bằng tương tác với bức xạ điện từ. Chúng tôi sẽ giới thiệu về quang phổ điện từ và thảo luận các lý thuyết cơ bản đằng sau sự chuyển đổi vật chất ảnh hưởng đến bức xạ trong các dải phổ khác nhau và do đó cho phép phân tích quang phổ.
Bạn sẽ tìm hiểu cách hoạt động của các máy đo quang phổ khác nhau và thực hiện chính xác việc lấy mẫu vật liệu, chuẩn bị và thu thập dữ liệu quang phổ. Bạn sẽ hiểu cách diễn giải thông tin phức tạp thu được bằng các kỹ thuật quang phổ khác nhau và cách trích xuất thông tin với sự trợ giúp của phép đo hóa học bao gồm kỹ thuật máy học và trí tuệ nhân tạo.
Phần quan trọng của khóa học sẽ tập trung vào việc giải quyết các thách thức thực tế về công nghiệp và môi trường bằng cách sử dụng các phương pháp đặc trưng vật liệu quang phổ hiện đại để giám sát, kiểm soát và tối ưu hóa quy trình.
Khóa học kéo dài trong bốn tuần với tốc độ 33%, tương ứng với khoảng 12 giờ học mỗi tuần. Khóa học sẽ được tổ chức vào ngày 9 tháng 11 và kết thúc vào ngày 6 tháng 12 năm 2020.Những gì bạn sẽ họcBạn sẽ làm quen với các nguyên tắc cơ bản của quang phổ cận hồng ngoại (NIR), hồng ngoại (IR) và Raman.
Cách xác định đặc điểm của sinh khối và vật liệu thải đã chọn bằng cách sử dụng quang phổ cận hồng ngoại (NIR), bao gồm kỹ thuật chụp ảnh siêu kính (HSI), và kỹ thuật quang phổ hồng ngoại (IR) và Raman.
Cách phân tích và giải thích dữ liệu thu được bằng một kỹ thuật quang phổ nhất định hoặc kết hợp các kỹ thuật.
Cách áp dụng thông tin thu được trong quá trình và giám sát, kiểm soát và tối ưu hóa môi trường.Yêu cầu đầu vào120 tín chỉ trong đó 90 tín chỉ kỹ thuật hoặc khoa học tự nhiên và 7,5 tín chỉ toán học.
Ngoài ra, khóa học tiếng Anh A / khóa học tiếng Anh 6 là bắt buộc.Bạn cũng có thể đăng ký khóa học và được đánh giá tính đủ điều kiện của mình dựa trên kiến thức thu được theo những cách khác, chẳng hạn như kinh nghiệm làm việc, các nghiên cứu khác, v.v.Tên khóa học bằng tiếng Thụy ĐiểnTillämpad Spektroskopi för framtida energygi- och miljösystemThông tin ứng dụngSau khi gửi đơn đăng ký điện tử, bước tiếp theo là gửi tài liệu để chứng minh bạn đủ điều kiện tham gia khóa học mà bạn đã đăng ký. Để chứng minh tính đủ điều kiện, bạn phải cung cấp bằng tốt nghiệp trung học và bảng điểm đại học cũng như bằng chứng về trình độ tiếng Anh của bạn.Yêu cầu đầu vàoĐể đáp ứng các yêu cầu đầu vào cho khóa học này, bạn cần phải có bằng cấp học vấn trước đó (học đại học). Bạn sẽ tìm thấy các yêu cầu đầu vào cụ thể ở trên.Không có trình độ học vấn?Nếu bạn không có trình độ học vấn chính thức cần thiết cho một khóa học cụ thể, bạn có thể đăng ký khóa học và được đánh giá tính đủ điều kiện dựa trên kiến thức thu được theo những cách khác, chẳng hạn như kinh nghiệm làm việc, các nghiên cứu khác, v.v. Đây còn được gọi là xác nhận của việc học trước.
Sự công nhận về quá trình học tập trước đây có nghĩa là việc vạch ra và đánh giá năng lực và trình độ của một cá nhân, bất kể chúng được tiếp thu như thế nào, ở đâu hoặc khi nào - trong hệ thống giáo dục chính thức hoặc theo một cách nào đó ở Thụy Điển hoặc nước ngoài, mới đây hay lâu rồi thời gian trước đây.
Nếu bạn cho rằng kiến thức và năng lực của mình sẽ đủ điều kiện tham gia khóa học này, bạn sẽ cần tải lên những điều sau cùng với đơn đăng ký của mình:CV với mô tả về nền tảng giáo dục và nghề nghiệp của bạn. CV của bạn phải mô tả kiến thức và năng lực của bạn liên quan đến các yêu cầu đầu vào.
Nếu bạn tham khảo kinh nghiệm làm việc, bạn cần tải lên chứng chỉ của nhà tuyển dụng.Nếu chúng tôi cần thêm thông tin, chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.FutureECác khóa học là một phần của dự án FutureE, nơi MDH cung cấp các khóa học trực tuyến trong các lĩnh vực AI, Kỹ thuật Môi trường và Năng lượng, Kỹ thuật Hệ thống Phần mềm và Máy tính.
