Modellering og kontroll for automatisering og og digitalisering (PET575)

Emnet gir omfattende kunnskap om matematiske modeller, dataanalyse, kontrollsystemer og avanserte digitale og automatiseringsmetoder anvendt i industrielle sammenhenger. Emnet legger vekt på digitale og intelligente teknologier, som muliggjør optimalisering av prosesser gjennom automatisering, prediktiv modellering og sanntids datadrevne teknikker, med bruksområder som strekker seg utover boresystemer til andre ingeniør- og driftsområder.


Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2025-2026. Merk at det kan komme endringer.

Fakta

Emnekode

PET575

Versjon

1

Vekting (stp)

10

Semester undervisningsstart

Vår

Antall semestre

1

Vurderingssemester

Vår

Undervisningsspråk

Engelsk

Tilbys av
Timeplan

Vis timeplan

Innhold

NB! Dette er et valgemne og dersom det er færre enn 10 studenter oppmeldt pr. 20. januar, kan dette medføre at emnet ikke tilbys.

Emnet gir omfattende opplæring i utvikling av både statiske og dynamiske fysikkbaserte modeller, samtidig som det utdyper ferdigheter i programmering. Det dekker reguleringsteknikker, inkludert ulike kontrollørdesign, automatiseringsprosesser og industrielle kontrollsystemer. I tillegg introduserer det avanserte digitale verktøy for maskinlæringsapplikasjoner, kunstig intelligens og dataanalyseteknikker. Studentene vil tilegne seg kunnskap om databehandlingsmetoder som er avgjørende for håndtering av industriell data, samt implementering av KI-drevne løsninger. Emnet integrerer praktiske demonstrasjoner av digital tvilling-teknologi for automatiserte systemer, sanntidsautomatiseringsoperasjoner og KI-drevne optimaliseringsprosesser.

Justeringer av planen kan forekomme.

Læringsutbytte

Etter å ha fullført dette emnet skal studenten:

  • Kjenne til metoder for å modellere systemer
  • Kunne forstå dataanalyse og maskinlæringsteknikker
  • Ha kjennskap til kontrollteori og observatørdesignmetoder
  • Ha kunnskap om teknologi og prosess knyttet til automatisert systemer
  • Kunne utføre enkel programmering i Matlab eller Python
  • Kunne behandle og analysere data
  • Kunne implementere kontrollstrategier for automatiserte systemer
  • Kunne utføre sanntidssimuleringer av operasjoner ved bruk av softwareverktøy
  • Ha generell innsikt i avanserte teknikker for automatisert og digitale boring som og kan ha anvendelse for andre fagområder
  • Ha innsikt i hvordan laboratorier og moderne dataverktøy kan brukes for å studere og gi innsikt i automatiserte boreprosesser
  • Generell programmeringskompetanse som kan være nyttig i forskjellige yrker

Forkunnskapskrav

Ingen

Anbefalte forkunnskaper

Fysikk, matematikk, mekanikk, kybernetisk, brønn/boring fag og enkel programmering i for eksempel Matlab eller Python.

Eksamen / vurdering

Vurderingsform Vekting Varighet Karakter Hjelpemiddel
Skriftlig skoleeksamen 1/1 4 Timer Bokstavkarakterer Standard kalkulator

Skriftlig eksamen med penn og papir

Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering

Obligatorisk innlevering

Fagperson(er)

Emneansvarlig:

Dan Sui

Instituttleder:

Øystein Arild

Arbeidsformer

Klasseromsundervisning, individuelle oppgaver/gruppearbeid, presentasjoner, lekser, prosjekt, besøk til lokale laboratorium.

Overlapping

Emne Reduksjon (SP)
Videregående brønnteknologi (PET525_1) 5

Åpent for

Enkeltemner ved Det teknisk-naturvitenskaplige fakultet
Computational Engineering - master i teknologi/siv.ing. Petroleumsteknologi - master i teknologi/siv.ing.
Utveksling ved Det teknisk- naturvitenskapelige fakultet

Emneevaluering

Det skal være en tidligdialog mellom emneansvarlig, studenttillitsvalgt og studentene. Formålet er tilbakemelding fra studentene for endringer og justering i emnet inneværende semester.I tillegg skal det gjennomføres en digital emneevaluering minimum hvert tredje år. Den har som formål å innhente studentenes erfaringer med emnet.

Litteratur

Søk etter pensumlitteratur i Leganto