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開講年度 | 2021 年度 | |
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開講区分 | 生物資源学研究科(博士前期課程)共生環境学専攻 | |
受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次 |
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選択・必修 | 選択必修 |
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授業科目名 | 応用環境情報学演習 | |
おうようかんきょうじょうほうがくえんしゅう | ||
Seminar on Environmental Information and Technology | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | BIOR-Envr-5272-001
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開放科目 | 非開放科目 | |
開講学期 |
通年 |
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開講時間 |
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授業形態 |
ハイブリッド授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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開講場所 | ||
担当教員 | 福島 崇志(生物資源学研究科共生環境学専攻) | |
FUKUSHIMA, Takashi | ||
SDGsの目標 |
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連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
授業の概要 | 生物生産機械システムに関する情報の計測 ,システム工学的手法による低環境負荷型生物生産システムの開発及び制御 ,環境に優しいシステム構築等に関する理論・技術について学習する。 |
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学修の目的 | 生物生産機械システムに関する情報の計測,システム工学,精密制御,さらにはバイオマス利用など,具体的な項目について実施能力を身につける. |
学修の到達目標 | 生物生産機械システムに関する情報の計測,システム工学,精密制御,さらにはバイオマス利用など,各手法論を習得する. |
ディプロマ・ポリシー |
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成績評価方法と基準 | 課題発表による評価100% |
授業の方法 | 演習 |
授業の特徴 |
その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど) 教員と学生、学生相互のやり取りの一部が英語で進められる授業 |
授業改善の工夫 | 能動的に実験・実習計画を立てられるような能力を涵養する. |
教科書 | 資料配布 |
参考書 | |
オフィスアワー | 随時対応する t-fuku@bio.mie-u.ac.jp |
受講要件 | 特になし |
予め履修が望ましい科目 | 特になし |
発展科目 | 特になし |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | スマート農業,メカトロニクス,センサ,ポストハーベスト工学,バイオマス利用,燃料,炭化,化学工学 |
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Key Word(s) | Smart agriculture, Mechatronics, Sensor, Postharvest engineering, Biomass, Fuel, Carbonization, Chemical engineering |
学修内容 | 応用環境情報学に関する学習内容を実施する。 1 応用環境情報学の概要 2 クローラ車両に関する文献調査 3 青果物流通における負荷に関する文献調査 4 レーザスペックルによる植物体センシングに関する文献調査 5 自己発熱による半炭化に関する文献調査 6 微細藻類の水熱炭化に関する文献調査 7 クローラ車両に関する文献調査の報告 8 青果物流通における負荷に関する文献調査の報告 9 レーザスペックルによる植物体センシングに関する文献調査の報告 10 自己発熱による半炭化に関する文献調査の報告 11 微細藻類の水熱炭化に関する文献調査の報告 12 クローラ車両に関する先行研究における計測技術・理論の調査 13 青果物流通における負荷に関する先行研究における計測技術・理論の調査 14 レーザスペックルによる植物体センシングに関する先行研究における計測技術・理論の調査 15 自己発熱による半炭化に関する先行研究における計測技術・理論の調査 16 微細藻類の水熱炭化に関する先行研究における計測技術・理論の調査 17 クローラ車両に関する先行研究における計測技術・理論の調査結果の報告 18 青果物流通における負荷に関する先行研究における計測技術・理論の調査結果の報告 19 レーザスペックルによる植物体センシングに関する先行研究における計測技術・理論の調査結果の報告 20 自己発熱による半炭化に関する先行研究における計測技術・理論の調査結果の報告 21 微細藻類の水熱炭化に関する先行研究における計測技術・理論の調査結果の報告 22 クローラ車両に関する計測技術の学習 23 青果物流通における負荷に関する計測技術の学習 24 レーザスペックルによる植物体センシングに関する計測技術の学習 25 自己発熱による半炭化に関する計測技術の学習 26 微細藻類の水熱炭化に関する計測技術の学習 27 クローラ車両に関するデータ解析・シミュレーションの学習 28 青果物流通における負荷に関するデータ解析・シミュレーションの学習 29 レーザスペックルによる植物体センシングに関するデータ解析・シミュレーションの学習 30 これまでに取り組んだ調査結果・学習内容の最終報告 レポート提出 |
事前・事後学修の内容 | 予習:各回の内容を整理し準備する(2時間) 復習:各課題に取り組み,研究レポートとしてまとめる(2時間) |
事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |