Content: The module focuses primarily on discussingestablished imaging techniques including (a) optical and infrared imaging, (b)magnetic resonance imaging, (c) X-ray imaging and tomography, and (d)ultrasound imaging and also covers a range of more recent imaging modalities.The students will learn:
whatthese imaging techniques can measure (such as sample density or concentration,material transport, chemical composition, temperature),
howthe measurements work (physical measurement principles, hardware requirements,image reconstruction), and
howto determine the most suited imaging methods for a given problem.
Learning goals: After the successful completion ofthe course, the students shall:
understandthe physical principles and practical aspects of the most common imagingmethods,
beable to assess the pros and cons of these methods with regard to cost,complexity, expected contrasts, spatial and temporal resolution, and based onthis assessment
beable to identify the most suited imaging modality for any specific engineeringchallenge in the field of chemical and bioprocess engineering.
Leistungsnachweis:
m1702-2021 - Process Imaging<ul><li>p1654-2021 - Process Imaging: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Prozessbildgebung (V-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 39
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 20
Betreute Abschlussarbeiten
laufende
beendete
2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.