Masterstudium Chemie-Ingenieurwesen – Technische Universität München

Aufbau des Studiengangs

Hinweis zur FPSO-Fassung

Dieser Aufbau folgt der FPSO vom 02.04.2026 (Studienbeginn ab WS 2026/27). Für diesen Studiengang gibt es außerdem die FPSO in der Fassung vom 25.11.2021 (Studienbeginn vor WS 2026/27). Bitte prüfe, ob die hier verwendete Fassung für dich gilt; maßgeblich ist in der Regel dein Studienbeginn. Neu gegenüber 2021: 30 statt 40 Pflichtcredits, Orientierung 20 statt 15 und freie fachliche Auswahl 10 statt 5 Credits, geänderte Orientierungs-Kategorien. Zur anderen Fassung wechseln

Master's Thesis–

Pflichtmodule–

Mindestens eines der Grundlagenmodule (#) muss bis Ende des 2. Semesters bestanden sein.

Wahlbereich Orientierung–

Bioprozesstechnik–Chemische Prozesstechnik–Energieprozesstechnik–Katalytische und Elektrochemische Prozesstechnik–Modellierung und Data Science–

–

Wahlbereich Freie Fachliche Auswahl–

–

Gesamt–

bestanden im Stundenplanoffen

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Notenoptimierung

Module

5 Treffer

Wahlbereich Orientierung5

Chemical Engineering Design Course (with UniSim Design)Noch keine Bewertungen für dieses Modul.Modellierung und Data ScienceIm Praktikum lernst du, Prozesssimulationen mit Aspen Plus® für verfahrenstechnische Fragestellungen aufzusetzen, durchzuführen und zu bewerten. Am Ende kannst du Simulationen bestehender thermischer Prozesse erstellen, deren Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit analysieren und Optimierungsansätze entwickeln.4 ECTSläuft dieses SemesterMW0290 Einführung in Machinelles Lernen in den MaterialwissenschaftenNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Modellierung und Data ScienceDer Kurs vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens mit Schwerpunkt auf Anwendungen in den Materialwissenschaften. Du lernst typische Methoden (z. B. Clustering, Regression, Klassifikation, Deep Learning, Bayessche Optimierung) kennen, arbeitest mit materialwissenschaftlichen Datensätzen und übst praktische Implementierung in Python-Notebooks. Am Ende kannst du geeignete Darstellungen und Methoden auswählen, Modelle bewerten und ein kleines ML-Projekt in den Materialwissenschaften durchführen.5 ECTSläuft dieses SemesterNAT3037 Modellbildung in der Chemischen ReaktionstechnikNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Modellierung und Data ScienceDu lernst, reaktionstechnische Prozesse und industrielle Reaktoren mit mathematischen Modellen zu beschreiben und zu analysieren. Das Modul verbindet Grundlagen aus Thermodynamik, Wärme- und Stoffübertragung, Reaktionstechnik und Katalyse mit Methoden der Datenanalyse, Numerik, Multiskalenmodellierung und Statistik sowie MATLAB-Programmierung. Am Ende kannst du Modelle entwickeln, numerisch lösen und die Auswirkungen von Wärme- und Stofftransport auf Reaktordesign bewerten.5 ECTSläuft dieses SemesterCH0166 Modellierung verfahrenstechnischer ProzesseNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Modellierung und Data ScienceDu lernst die Grundlagen der Programmierung in MATLAB und die objektorientierte Modellierung verfahrenstechnischer Prozesse. Am Ende kannst du MATLAB-Code erstellen, Fehler analysieren, eigene Klassen entwerfen und verfahrenstechnische Modelle (z. B. Phasengleichgewicht mehrkomponentiger Gemische) implementieren und lösen.5 ECTSläuft dieses SemesterMW2390 Datenanalyse und VersuchsplanungNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Modellierung und Data ScienceDu lernst Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie sowie Methoden der Versuchsplanung. Darauf aufbauend werden Verfahren der Datenanalyse (z. B. Clusterverfahren, Hauptkomponentenanalyse, explorative Faktorenanalyse) und Modelltypen zur Strukturoptimierung wie Bayessche Netzwerke behandelt. Am Ende kannst du Daten aus großen Datensätzen analysieren und einfache Modellstrukturen zur Identifikation von Parametern in biomechanischen/biochemischen Netzwerken erstellen.5 ECTSkein Termin dieses SemesterMW2248