Programme d’études 2023-2024English
Modélisation des procédés
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en chimie et science des matériaux (MONS) (Horaire jour) à la Faculté Polytechnique

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UI-M1-IRCHIM-008-MUE ObligatoireVITRY VéroniqueF601 - Métallurgie
  • DELAUNOIS Fabienne
  • VITRY Véronique
  • SIEBERT Xavier

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français121200022.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
I-META-023Modélisation des procédés66000Q1
I-MARO-033Analyse des données66000Q1

Note globale : les évaluations de chaque AA donnent lieu à une note globale pour l'unité d'enseignement.
Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Imaginer, concevoir, mettre en oeuvre ou réaliser, et exploiter des composés, produits et matériaux aux propriétés spécifiques et des solutions / procédés physiques, chimiques et biochimiques conduisant à l'obtention de ces derniers matériaux en intégrant les besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques, de sécurité et environnementaux).
    • Identifier le problème complexe à résoudre et élaborer le cahier des charges en intégrant les besoins (dont ceux du client), contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
  • Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Chimie - Science des matériaux
    • Maîtriser et appliquer de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs au domaine de la Chimie - Science des matériaux
    • Analyser et modéliser un problème / procédé / voie de production en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.
    • Evaluer la validité des modèles et des résultats compte tenu de l'état de la science et des caractéristiques du problème.
  • Planifier, gérer et mener à bien des projets compte tenu de leurs objectifs, ressources et contraintes et en assurant la qualité des activités et des livrables.
    • Respecter les échéances et le plan de travail, se conformer au cahier des charges.
  • Communiquer et échanger des informations de manière structurée - oralement, graphiquement et par écrit, en français et dans une ou plusieurs autres langues - sur les plans scientifique, culturel, technique et interpersonnel en s'adaptant au but poursuivi et au public concerné.
    • Argumenter et convaincre, tant à l'oral qu'à l'écrit, vis-à-vis d'un client, des enseignants et des jurys.
    • Sélectionner et utiliser les modes et supports de communication écrite ou orale adaptés au but poursuivi et au public concerné.
    • Utiliser et produire des documents scientifiques et techniques (rapport, plan, cahier des charges,...) adaptés au but poursuivi et au public concerné.
  • Agir en professionnel responsable, faisant preuve d'ouverture et d'esprit critique, inscrit dans une démarche de développement professionnel autonome.
    • Faire preuve d'ouverture et d'esprit critique en mettant en regard aspects techniques et enjeux non-techniques des problèmes analysés et des solutions proposées.
    • Exploiter les différents moyens mis à disposition pour se documenter et se former de manière autonome.
  • Contribuer par un travail de recherche à la solution innovante d'une problématique en sciences de l'ingénieur.
    • Interpréter avec pertinence des résultats en tenant compte du cadre de référence au sein duquel la recherche s'est développée.

Acquis d'apprentissage de l'UE

Comprendre et interpréter des résultats de modélisation avec un esprit critique; interagir avec les personnes responsables de la modélisation pour en améliorer la qualité; extraire et analyser les données significatives d'un procédé afin d'en préparer la modélisation.
Être familier avec les grandes méthodes de modélisation et les domaines auxquelles elles sont appliquées. Approche de la modélisation  des procédés par des exemples concrets ayant trait à la chimie et aux sciences de matériaux.
Sensibilisation aux rôles de la modélisation dans l'industrie et à la validation expérimentale des modèles (au moyen des plans d'expériences).

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

Analyse des données; Méthodes physiques de modélisation; Modélisation analytique: formalismes CALPHAD, méthodes ab initio, dynamique moléculaire; Introduction aux plans d'expériences.

Compétences préalables

Sans objet

Type(s) et mode(s) d'évaluation Q1 pour l'UE

  • Examen écrit - En présentiel

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Epreuve intégrée: examen écrit unique pour toutes les AA de l'UE reprenant des aspects liés aux différentes parties du cours. 

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q1 de l'UE

Note de l'examen : 90% - note des rapports de TP : 10%

Type(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) pour l'UE

  • Néant - Néant

Commentaire sur les évaluations rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE

sans objet

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE

-

Type(s) et mode(s) d'évaluations Q3 pour l'UE

  • Examen écrit - En présentiel

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Epreuve intégrée: examen écrit unique pour toutes les AA de l'UE reprenant des aspects liés aux différentes parties du cours. 

Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q3 de l'UE

Note de l'examen : 90% - note des rapports de TP : 10%

Types d'activités

AATypes d'activités
I-META-023
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
I-MARO-033
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
  • Projet sur ordinateur

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
I-META-023
  • En présentiel
I-MARO-033
  • En présentiel

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
I-META-023Sans objet
I-MARO-033Slides et notes pour les exercices

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
I-META-023copies de présentations
I-MARO-033Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
I-META-023Introduction to materials modelling, ed. Zoe H. Barber, Maney, London, 2005
Computational Thermodynamics - The Calphad Method,  hans Lukas, Suzana Fries, Bo Sundman, Cambridge University Press, London, 2007.
I-MARO-033R.O.Duda, P.E.Hart, D.G.Stork. "Pattern Classification". John Wiley and Sons, 2000.
Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006.
R.E.Walpole, R.H.Myers, S.L.Myers, K.Ye, "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Prentice Hall, 2012
K P Murphy. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press, 2012.
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de dernière mise à jour de la fiche ECTS par l'enseignant : 14/05/2023
Date de dernière génération automatique de la page : 27/04/2024
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