English | Log ind

47329 Computermodellering af materialer til energianvendelser

2018/2019

Den studerende vil lære, hvordan numeriske metoder kan kombineres med "machine learning" med henblik på at designe nye og mere energieffektive materialer. Programmerne er open source og er skrevet i Python. Dette kursus er et e-læringskursus på 2,5 ECTS og er fokuseret på materialedesign og "machine learning".
Kursusinformation
Computational modelling of materials for energy applications
Engelsk
2,5
Kandidat
Efterår
Kurset vil foregå online og består af seks forelæsninger (som fokuserer på hvert sit emne), øvelser samt et afsluttende projekt
Kurset foregår online med videoer, quiz og et projekt.
I dette online kursus får den studerende indblik i nogle af de numeriske værktøjer, der lige nu bruges til at studere fundamentale processer i materialer, som er relevante for energikonvertering (batterier, nanokatalysatorer, brændselsceller, solceller etc.).
[Kurset følger ikke DTUs normale skemastruktur]
Aftales med underviser, Kurset er fleksibelt, dog kræves at den afsluttende eksamen ligger i eksamensperioden for 13-ugers efterårskurser.
Mundtlig eksamen og bedømmelse af rapport(er)
Der vil være en online eksamen samt aflevering af en rapport over det endelige projekt
Alle hjælpemidler er tilladt
bestået/ikke bestået , intern bedømmelse
10034.10303.26201.26222
Ivano Eligio Castelli , Lyngby Campus, Bygning 309, Tlf. (+45) 4525 8206 , ivca@dtu.dk
Tejs Vegge , Lyngby Campus, Bygning 309, Tlf. (+45) 4525 8201 , teve@dtu.dk

47 Institut for Energikonvertering- og lagring
I studieplanlæggeren
Overordnede kursusmål
I kurset får den studerende indblik i nogle af de numeriske værktøjer, der lige nu bruges til at studere fundamentale processer i materialer, som er relevante for energikonvertering (batterier, nanokatalysatorer, brændselsceller, solceller etc.) Den studerende vil lære, hvordan disse numeriske metoder kan kombineres med "machine learning" med henblik på at designe nye og mere energieffektive materialer.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
  • Beskrive den basale teori for computersimuleringer med fokus på forståelsen af DFT og de fysiske størrelser, som kan udregnes
  • Beskrive fysikken bag de vigtigste anvendelser af energimaterialer
  • Forstå og modificere simple scripts til at udregne fysiske egenskaber for materialer
  • Identificere relevante parametre, der kan accelere opdagelsen af nye materialer
  • Anvende "machine learning" på datasæt for at finde nye materialer
  • Anvende screening og "machine learning"-teknikker på et givent datasæt til at finde nye materialer
  • Udføre avancerede computersimuleringer på relevante materialer for energianvendelser
  • Besvare spørgsmål relateret til computersimuleringer og opdagelsen af nye materialer
Kursusindhold
- Introduktion til numeriske værktøjer (klassiske kraftfelter, elektronstruktur, molekylær dynamik)
- Teorien bag tæthedsfunktionaler (DFT) (basal viden, exchange-correlation funktionaler, mange-partikelmetoder, begrænsninger)
- Hvad kan man udregne med DFT? DFT-koder og interfaces
- Introduktion til Linux, scripting, ASE og GPAW
- GPAW computerøvelser (molekyler, bulk-strukturer, slabs)
- Strukturelle, elektroniske og optiske egenskaber for materialer til energianvendelser (teori og computer og regneøvelser)
- Screeningmetoder, databaser (eksempler og øvelser)
- "Machine learning" og genetic algorith-metoder (eksempler og øvelser)
- Projekt ("machine learning" på et datasæt, DFT udregninger for udvalgte materialer, online quiz)
Litteraturhenvisninger
1. Reviews in Computational Chemistry by Abby L. Parrill and Kenny B. Lipkowitz.
ISBN: 978-1-119-10393-6
2. Computational Approaches to Energy Materials by Richard Catlow, Alexey Sokol, Aron Walsh. ISBN: 978-1-119-95093-6.
Litteraturen er tilgængelig for DTU-studerende via DTU-biblioteket.
Bemærkninger
Dette kursus er en del af "Stackable Master on Challenge-Based Innovative Energy Storage Systems", som koordineres af EIT InnoEnergy (https://eit.europa.eu).
Sidst opdateret
27. juni, 2018