Das Projekt DRAGON Ruhr.nrw erweitert die bislang ausschließlich physisch offerierte Geländearbeit und Baustellenvisitation in Studieninhalten an den Schnittstellen zwischen den Geowissenschaften und dem Bau- und Umweltingenieurwesen um diversitätsoffene, digitale Angebote. Neben digital geführten Aufnahmen von Baugrund und Bauwerk sowie Handstücken und Werkzeugen werden Augmented Reality (AR) Elemente umgesetzt und 3D Virtual Reality (VR) Erfahrungen einbezogen.
Im Kurs DigStat befinden sich digitale Lerneinheiten zu Themen, die zentrale Bestandteile aller grundlegenden Lehrveranstaltungen zur Statistik bilden. Die Zielgruppe umfasst sowohl Studierende der Mathematik bzw. Statistik als auch der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften sowie der Pharmazie und Medizin.
Die Lerneinheiten bestehen aus strukturiert aufbereiteten Lektionen mit digitalen Aufgaben.
Ziel dieser Fallstudie ist es, den optimalen Zeitpunkt für das Repowering (Erweiterungsoption) bestehender Windkraftanlagen auf Basis von Projektspezifikationen mit Hilfe der Realoptionsanalyse zu bestimmen. Die Lösungsmethode für eine bestimmte Art von Option wird mit Python implementiert und gelöst.
Ziel dieser Fallstudie ist es, mit Hilfe der Realoptionsanalyse den optimalen Zeitpunkt für Investitionen (Investitionsoption) in bestehende Windkraftanlagen auf der Grundlage von Projektspezifikationen zu bestimmen. Die Lösungsmethode für definierte Optionstypen wird mit Python implementiert und gelöst.
In dieser Fallstudie werden wir das Potenzial von Biokraftstoffen als erneuerbare Energiequelle bei unsicherem Biomasseangebot und unsicherer Nachfrage untersuchen. Wir werden ein bestehendes Modell für die Lieferkette verwenden und es erweitern, um Unsicherheiten zu berücksichtigen. Wir werden die folgenden Themen behandeln: Verständnis eines komplexen Biokraftstoff-Lieferkettenmodells, Erweiterung um stochastische Unsicherheiten und Verständnis des Wertes der Erweiterung sowie Zugang zu den Kosten der Unsicherheiten.
In dieser Fallstudie wird die moderne Portfoliotheorie von Markowitz verwendet, um die optimale Verteilung von vier Stromerzeugungstechnologien (zwei konventionelle und zwei erneuerbare) zu bestimmen. Das lineare Optimierungsmodell für diese Analyse wird mit Python implementiert und gelöst.
In diesem Moodle-Kurs finden Sie interdisziplinär nutzbare Lernsequenzen für die physikalisch-technische Grundlagenausbildung in den Studiengängen Physik, Elektrotechnik und verwandten Studiengängen als OER Material, welche im Projekt ALepa.nrw entwickelt wurden.
Deutschland hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2045 klimaneutral zu werden. Der Stromsektor spielt dabei eine wichtige Rolle. Erneuerbare Technologien wie Solar- und Windenergie produzieren Strom zu geringen Kosten, liefern ihn aber nur intermittierend. Dies stellt eine Herausforderung für den Netzbetrieb dar, was zu einem Bedarf an Flexibilitätsoptionen führt. In dieser Fallstudie wird der Einfluss von zwei neuartigen Flexibilitätstechnologien auf das deutsche Stromsystem im Jahr 2045 mit der Methode der Energiesystemoptimierung untersucht.
Um die Treibhausgasemissionen in der Stromerzeugung zu senken wird zunehmend auf den Ausbau der Windenergie gesetzt. In dieser Case Study wird der Lebenszyklus einer Windenergieanlage in openLCA bilanziert und ausgewertet. Die Umweltauswirkungen werden mit dem deutschen Strommix verglichen und abschließend gegenüber der Stromerzeugung durch PV und Biomasse bewertet. Mittels Gewichtung und Sensitivitätsanalysen werden die Ergebnisse eingeordnet und eine Empfehlung abgeleitet.
In dieser Fallstudie untersuchen wir das Potenzial von Biokraftstoffen als erneuerbare Energiequelle und analysieren die Herausforderungen und Möglichkeiten bei der Gestaltung einer nachhaltigen und wirtschaftlich tragfähigen Biokraftstoff-Lieferkette. Wir werden uns auf die Modellierung und Optimierung der Lieferkette konzentrieren und dabei die Schlüsselfaktoren berücksichtigen, die sich auf die wirtschaftliche Lebensfähigkeit und die Landnutzung auswirken.
Sie lernen ein geeignetes MILP-Modell zur integrierten Standort-, Kapazitäts- und Technologieplanung für synthetische Kraftstoffe unter abstrahierenden Annahmen aufzustellen, in Python zu implementieren und mittel des Gurobi-Solver zu lösen, sowie durch die Analyse der Optimierungsergebnisse Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dafür benutzen Sie das generische OR-Modell vom Warehouse Location Problem und lernen es auf ein fachspezifisches Modell anzupassen.
Die hier zur Verfügung stehenden Inhalte sind im Rahmen des Verbundprojektes Digital HISTO NRW (siehe auch Lernangebot "Virtuelles Mikroskop" des Konsortiums) entstanden.
Der Kurs erklärt die Nutzung von Docker zur Bereitstellung und Skalierung von Anwendungen in geografischen Informationssystemen (GIS). Docker ermöglicht das Erstellen isolierter Umgebungen, sogenannte Container, die unabhängig vom Betriebssystem laufen. Diese Container erleichtern die Entwicklung, Bereitstellung und das Experimentieren mit GIS-Tools und Daten. Es wird gezeigt, wie man mit Docker eine einheitliche Softwareumgebung für Webdienste und Analyseplattformen wie Jupyter Notebook schafft, um räumliche Analysen effizient und ohne umfangreiche Softwareinstallationen durchzuführen. Docker sorgt so für eine konsistente und flexible Arbeitsumgebung im GIS-Bereich.
Um die Auswirkungen des Klimawandels abzumildern, sind Maßnahmen zur Versorgung mit erneuerbaren Energien nicht nur auf nationaler Ebene, sondern auch auf persönlicher Ebene erforderlich. In dieser Fallstudie werden daher mögliche Investitionen in die Versorgung mit erneuerbarer Energie auf Haushaltsebene untersucht. Durch die manuelle Variation von Eingangsparametern wie Investitionskosten in PV, Batteriekosten und den Netzstrompreis untersuchen die Studierenden Einflüsse und Wechselwirkungen auf die Investitionen und die Zeitplanung des Energiesystemmodells eines typischen Haushalts.
Das OER4SDI-Projekt zielt darauf ab, eine Sammlung von CC-lizenzierten Lehrmaterialien zu entwickeln und zu veröffentlichen. Diese Materialien sind für Studierende in Studiengängen wie Geoinformatik, Geodäsie und Geomatik bestimmt. Sie decken die Architektur, Implementierung und Nutzung von räumlichen Dateninfrastrukturen ab, einschließlich ihrer konzeptuellen, technischen und rechtlichen Grundlagen sowie Ansätze zur Entwicklung und Steuerung auf verschiedenen Ebenen.
Ein Moodle-Kurs mit Lehr-/Lernmaterialien für Lehrende und Studierende zum Thema "Technisches Zeichnen" im Ingenieurwesen.
The lecture provides an application-oriented overview of the entire field of energy storage.
Wie viel Waldfläche befindet sich in einem Landkreis? Wie gut ist eine Gemeinde mit Kindertagesstätten versorgt? Wo befinden sich eventuell Lücken in der medizinischen Grundversorgung? All das sind Fragen, für deren Beantwortung räumliche Daten benötigt werden. Für Deutschland liegen solche Geodaten flächendeckend in Form von Geobasisdaten vor. Im AFIS-ALKIS-ATKIS Datenmodell werden diese Daten geordnet und Nutzern zur Verfügung gestellt.
Dieser Kurs bietet eine Vorlage, um Lehrende dabei zu unterstützen, ihre eigenen Kurse zu Bemaßungen, Passungen und Toleranzen in der Konstruktionslehre zu entwickeln und dafür effektive Lerninhalte zu benutzen.
Der Moodle-Kurs ”OER.Stochastik.nrw“ besteht aus digitalen Materialien für den Themenbereich Stochastik, wie er an Hochschulen im In- und Ausland in der Bachelorphase gelehrt wird. Es handelt sich um einen unbetreuten Online-Kurs.
An image collection of more than 700 histological and pathological samples is made available with content allocation to the various organ systems of the human body.