Numerical Methods for Chemical Engineering Fluid Flow
Learn to model shear-thinning polymer fluids and solve transport phenomena equations using practical numerical methods and Python.
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このコースについて
Transport phenomena and fluid dynamics are central to chemical engineering, but real-world fluids rarely behave in simple, linear ways. Understanding how to model complex, non-Newtonian fluids—like shear-thinning polymers—is essential for designing modern chemical processes.
This text-based course guides you from the fundamental equations of fluid mechanics to writing clear, structured numerical solvers. You will learn to formulate, discretize, and solve the equations governing pressure-driven flow between parallel plates.
What you'll learn:
- Understand the fundamental physics of Newtonian and non-Newtonian shear-thinning fluids
- Formulate the governing differential equations for pressure-driven flow between parallel plates
- Apply finite difference methods to discretize boundary value problems
- Implement numerical solvers in Python using modern scientific libraries like NumPy and SciPy
- Analyze how pressure gradients and plate velocities influence polymer velocity profiles
- Structure your scientific code with modern programming practices like type hints and clear documentation
We begin with core definitions of fluid properties, shear stress, and boundary conditions. From there, you will step through the mathematical formulation of the flow equations, translate these equations into finite difference approximations, and build a robust numerical solver from scratch.
This course is designed for chemistry and chemical engineering students, as well as programmers looking to apply numerical methods to physical systems. Basic familiarity with algebra and introductory Python is helpful, but no advanced fluid mechanics background is required.
Start reading today to master the fundamentals of numerical transport modeling.
得られるもの
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修了証
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14日返金保証
理由を聞きません -
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短く要点だけ
2時間30分の実践的な内容
修了証
PickAClassで修了した各コースは、このような証明書を発行します — オリジナルで、独自コード付き、URLで検証可能、そして実際に示した内容を詳細に記載。
P
PickAClass
スキルプロフィール · 検証可能
文書
修得証明書
以下を証明します
氏名
の習得を見事に証明しました
Numerical Methods for Chemical Engineering Fluid Flow
実証されたスキル
✓
行動パターン分析
基礎
1.2 時間
✓
意思決定アーキテクチャフレームワーク
熟達
1.4 時間
✓
A/Bテスト設計
熟達
1.7 時間
✓
行動心理学的コピーライティング
上級
1.9 時間
P
PickAClass — 氏名
Numerical Methods for Chemical Engineering Fluid Flow
2/2ページ
パフォーマンス詳細
学習内容の概要
修了レッスン
14 / 14
練習問題
26 / 28
提出課題
4(平均 4.5 / 5)
集大成プロジェクト
レビュー済み — 4.6 / 5
練習合計
6.2 時間
パフォーマンス基準
コホート順位
1,625人中上位12%
修了までの時間
11日(中央値: 22)
習熟スコア
91 / 100
練習問題スコア
94%
スキル検証
検証済みスキルパス
レビュー
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よくある質問
このコースを受けるには何が必要ですか? +
インターネットに接続したスマホかパソコンだけ。インストールも特別な機材も不要です。
支払い方法は? +
Stripe経由のカードで。カード情報は当社では保存せず、Stripeが安全に取り扱います。
返金できますか? +
はい — 14日以内なら理由を問わず全額返金。
いつまでアクセスできますか? +
ずっと。購入後はあなたのもの。いつでも見返せます。
修了証はもらえますか? +
はい。修了するとLinkedInプロフィールに追加できる修了証を受け取れます。
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