Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Geostatistics
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
GBUD-2-325-RM-s
Wydział:
Górnictwa i Geoinżynierii
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Renowacja i modernizacja obiektów budowlanych
Kierunek:
Budownictwo
Semestr:
3
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr hab. inż. Naworyta Wojciech (naworyta@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Student knows the fields of the geostatistics application Aktywność na zajęciach,
Udział w dyskusji,
Referat
M_W002 Student knows the basic assumptions of the geostatistics Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń
M_W003 Student knows the geostatistical tools: variogram, kriging Aktywność na zajęciach,
Studium przypadków ,
Wykonanie ćwiczeń,
Kolokwium
Umiejętności: potrafi
M_U001 Student can analyze the spatial distributed data using semivariogram Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń,
Kolokwium
M_U002 Student can interpolate data using kriging method Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń,
Kolokwium
M_U003 Student can interpret map of the kriging standard deviation Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń,
Kolokwium
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Student is aware of the need of the lifelong lerning Aktywność na zajęciach,
Udział w dyskusji
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
30 15 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Student knows the fields of the geostatistics application + + - - - - - - - - -
M_W002 Student knows the basic assumptions of the geostatistics + + - - - - - - - - -
M_W003 Student knows the geostatistical tools: variogram, kriging + + - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student can analyze the spatial distributed data using semivariogram + + - - - - - - - - -
M_U002 Student can interpolate data using kriging method + + - - - - - - - - -
M_U003 Student can interpret map of the kriging standard deviation + + - - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student is aware of the need of the lifelong lerning + + - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 78 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 godz
Przygotowanie do zajęć 10 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 15 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 20 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 1 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (15h):

Introduction into the problem of spatial data analysis
Fields of the geostatistics application,
Basic assumptions of the geostatistics, normality of the distribution and stationarity
Exploratory analysis of the dataset
Introduction into variogram analysis, characteristics of the variogram, modeling of the variogram, anisotropy,
Interpolation methods, kriging, ordinary kriging, co-kriging, universal kriging,
Standard deviation of the kriging
Introduction into the stochastic simulation,

Ćwiczenia audytoryjne (15h):

Analysis of the data sets including: exploratory analysis, calculation of the variogram, analysis of the anisotropy, variogram modeling, interpolation of the datasets with the kriging method, interpretation of the kriging standard deviation map.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia audytoryjne: Podczas zajęć audytoryjnych studenci na tablicy rozwiązują zadane wcześniej problemy. Prowadzący na bieżąco dokonuje stosowanych wyjaśnień i moderuje dyskusję z grupą nad danym problemem.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia audytoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci przystępując do ćwiczeń są zobowiązani do przygotowania się w zakresie wskazanym każdorazowo przez prowadzącego (np. w formie zestawów zadań). Ocena pracy studenta może bazować na wypowiedziach ustnych lub pisemnych w formie kolokwium, co zgodnie z regulaminem studiów AGH przekłada się na ocenę końcową z tej formy zajęć.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Final grade will be calulated based on the final test grade

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Mathematics course and basic of mathematical statistics

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

C.V. Deutsch and A.G. Journel, 1998, GSLIB: Geostatistical Software Library and
User’s Guide, Second Edition, Oxford University Press;

P. Goovaerts, 1997, Geostatistics for Natural Resources Evaluation, Oxford
University Press;

E.H. Isaaks and R.M. Srivastava, 1989, An Introduction to Applied Geostatistics,
Oxford University Press’

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Naworyta W., Sypniowski Sz., Benndorf J. (2015): Planning for reliable coal Quality delivery considering geological variability: a case study in Polish lignite mining, Journal of Quality and Reliability Engineering, Art. ID 941879, s. 1-9
Wasilewska-Błaszczyk M., Naworyta W. (2015): Geostatystyczna analiza parametrów złoża węgla brunatnego w funkcji postępów projektowanej eksploatacji, Gospodarka Surowcami Mineralnymi, t. 31, z. 4, s. 77-92
Naworyta W. (2015): Zastosowanie symulacji geostatystycznej w procesie analizy złoża pod kątem jego eksploatacji – przypadek złoża antropogenicznego, Górnictwo Odkrywkowe, R. 56, nr 2, s. 103-109
Wasilewska-Błaszczyk M., Naworyta W., (2015): Zaawansowane techniki geostatystyczne we wstępnym etapie projektowania zagospodarowania złoża, Górnictwo Odkrywkowe, R. 56, nr 2, s. 95-102
Naworyta W. (2006): Analiza i modelowanie danych geologicznych z wykorzystaniem narzędzi geostatystycznych dla celów projektowania górniczego, Górnictwo Odkrywkowe, R. 48, nr 1-2, s. 76-81
Naworyta W. (2008): Analiza zmienności parametrów złożowych węgla brunatnego pod kątem sterowania jakością strumienia urobku, Gospodarka Surowcami Mineralnymi, t. 24, z. 2/4, s. 97-110

Informacje dodatkowe:

The lectures and the auditorium classes will be conducted in the German