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Lebenszyklusanalyse mit Python

ED150023Hochschulpraktika4 ECTSDeutsch/EnglischWintersemesterLehrstuhl für Nachhaltige Mobile Antriebssysteme (Prof. Jaensch)
KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

In diesem Modul lernst Du die Grundlagen der objektorientierten Programmierung mit Python und deren Anwendung für Life Cycle Assessments (LCA). Du erfährst die theoretischen Prinzipien einer LCA, baust ein einfaches LCA-Modell mit realen Daten auf und bewertest sowie diskutierst ökologische Fußabdrücke mit der Python-Bibliothek brightway.

Was du danach kannst

  • Grundlagen objektorientierter Programmierung mit Python verstehen und im LCA-Kontext anwenden
  • Theoretische Grundlagen der LCA (z. B. Systemgrenzen, DIN ISO 14040/14044) kennen
  • LCA-Methode mit brightway auf reale Produkte anwenden und ökologischen Fußabdruck bewerten
  • Ergebnisse einer LCA analysieren, einordnen und diskutieren
  • Komplexität einer LCA für ein Publikum aufbereiten und präsentieren

Aus was das Modul besteht

  • PraktikumPräsenztermine zur Anwendung und Vertiefung von Python und LCA sowie praktische Modellierung
  • Selbststudium (Onlinekurse)Eigenständiges Erlernen der theoretischen Grundlagen von Python
  • Hausaufgaben / Selbstständige ArbeitVertiefung des Gelernten und Vorbereitung der Präsenztermine
  • PräsentationVorbereitung und Darstellung einer Stakeholder-Perspektive im Produktlebenszyklus

Lehrmethode

  • Präsenztermine mit Vorträgen und ÜbungenVermittlung theoretischer LCA-Grundlagen und gemeinsames Üben der Python-Anwendung
  • Online-Programmierumgebung (Jupyter Lab) und Jupyter NotebooksSofortige praktische Anwendung und Demonstration von Code und Ergebnissen
  • Selbststudium via OnlinekurseEigenständiges Erlernen der Python-Grundlagen vor den Präsenzterminen
  • Teamarbeit und PräsentationenErarbeitung und Kommunikation unterschiedlicher Stakeholder-Perspektiven im LCA
Keine Termine im laufenden Semester
Für dieses Modul liegen im aktuellen Semester keine Kurstermine vor, oder die Zuordnung fehlt noch.
Daten aus TUMonline anzeigen
Sprache
Deutsch/Englisch
Turnus
Wintersemester
Modulniveau
Master
Moduldauer
Einsemestrig
Gesamtstunden
120
Präsenzstunden
30
Eigenstudiumstunden
90
Organisationsname
Lehrstuhl für Nachhaltige Mobile Antriebssysteme (Prof. Jaensch)

Lehrveranstaltungen

  • Lebenszyklusanalyse mit Python
  • Lebenszyklusanalyse mit Python

Offizielle Seite in TUMonline · Angaben unverbindlich.