Datenauswertung und Visualisierung Ziel des Vortrags - VSA

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Datenauswertung und Visualisierung Ziel des Vortrags - VSA

Weiterbildungskurs: «Messtechnik: Eine Reise vom Messwert zur wertvollen Information»

VSA

W18

Datenauswertung und Visualisierung

W18, 2013 / 2014 Seite 1

Ziel des Vortrags

• Fehlerquellen erkennen und eliminieren

• Unterschied zwischen zufälliger und systematischer

Messabweichung aufzeigen

• Was bedeutet der Begriff Datenqualität

• Aufzeigen von Hilfsmitteln zur Datenauswertung und

Visualisierung

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Weiterbildungskurs: «Messtechnik: Eine Reise vom Messwert zur wertvollen Information»

VSA

W18

Inhalt

• Der Weg der Daten auf einer ARA anhand eines Beispiels

• Fehlerquellen: Fehler erkennen und eliminieren

• Datenqualität

• Zufällige und systematische Messabweichung

• Hilfsmittel zur Datenauswertung und Visualisierung

(Führungscockpit) mit diversen Beispielen aus der Praxis

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Der Weg der Daten auf einer ARA:

Beispiel anhand einer Ammoniumsonde

Ammoniumsonde im

Ablauf der Kläranlage

Messumformer

Unterverteilung

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W18

Der Weg der Daten auf einer ARA:

Beispiel anhand einer Ammoniumsonde

Server des PLS

Visualisierung im PLS

• Momentanwert

• Berechnung eines

Tagesmittelwerts

Server der

Datenbank

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Der Weg der Daten auf einer ARA:

Beispiel anhand einer Ammoniumsonde

Betriebsinformationssystem (BIS),

Datenbank

Bericht / Rapport

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Fehlerquellen

• Langer Weg von der Datenquelle bis zum Ziel (Bericht)

• Daher viele Fehlerquellen

• Fehler können in Gruppen unterteilt werden

Technische Fehler (Störungen, Stromausfall etc.)

Menschliche Fehler (Falsche Bedienung, Gerät falsch

angeschlossen etc.)

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Fehlerquellen - Fehler erkennen

Ausgangslage

Im Ablauf der Kläranlage wurde eine Ammoniumsonde installiert.

Im Tagesbericht der Kläranlage wird ein Ammoniumwert von 4 mg/l NH4-

N ausgewiesen. Die Analytik der Sammelprobe dieses Tages ergab einen

Wert von 0.5 mg/l NH4-N.

Mögliche Fehlerquellen

• Messwerte der Sonde überprüfen (Kalibration)

• Analytik Sammelprobe

• Zeitfenster Sammelprobe vs. Zeitfenster MW-Berechnung im PLS

• Eingriff an diesem Tag

• Einstellungen am Messumformer überprüfen (Bereich Analog Out)

• Einstellungen am PLS überprüfen (Bereich Analog In,

Mittelwertberechnung)

• Einstellungen BIS überprüfen (Richtiger Wert übernommen?)

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Fehlerquellen - Fehler eliminieren

Auf der Such nach einer Fehlerquelle hat sich folgendes

Vorgehen bewährt

• Systematisch Vorgehen

• Von der Quelle ausgehend

• Bei komplexen Fehler eine Checkliste zur Abarbeitung

erstellen

• Signale mit unabhängigen Messungen plausibilisieren

(Quervergleich)

• Fachleute beiziehen

• ERFA

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Datenqualität – Wie «gut» sollen Daten sein

Definition

Datenqualität bezeichnet ein Qualitätsmaß, welches

Aufschluss über die Relevanz sowie Korrektheit von

Informationen (bzw. Datensätzen) gibt und wie gut diese die

Realität abbilden. Dadurch wird Klarheit geschaffen, wie

verlässlich vorhandene Informationen sind um sie als Basis für

die Planung von Aktionen zu nutzen.

Copyright 2012

Omikron Data Quality GmbH

W18, 2013 / 2014 Seite 10

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Datenqualität – Wie «gut» sollen Daten sein

Auswirkungen von schlechter Datenqualität

• Ungenaues Berichtswesen

• keine Erfolgskontrolle möglich

• verfälscht Benchmark-Studien

• Mangelhafte Entscheidungen aufgrund falscher Definitionen

(z.B.: ARA Aus-/Neubau)

• Vertrauen sinkt!!

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Datenqualität – Wie «gut» sollen Daten sein

Worauf ist zu achten

• Im Voraus definieren welche Datenqualität für die jeweilige

Anwendung nötig ist

• Daraus folgend:

Messprogramm (Häufigkeit)

Datenqualität laufend überprüfen (AQS im Labor,

Plausibilisierungen, generelle Datenanalyse)

• Datenaufbereitung möglichst einfach und benutzerfreundlich

gestalten

• Zufällige und systematische Fehlertoleranz festlegen

W18, 2013 / 2014 Seite 12

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Zufällige und systematische

Messabweichungen

Zufällige Messabweichung

Die zufällige Komponente lässt sich mit statistischen

Methoden rechnerisch aus einer genügend großen Anzahl

von Einzelmesswerten abschätzen.

Beispiele:

• Nicht beherrschbare Einflüsse der Messgeräte,

• Nicht beherrschbare Einflüsse aus der Umgebung,

• Nicht einseitig gerichtete Einflüsse des Beobachters (z.

B. bei der Ablesung einer Skala).

© Wikipedia

W18, 2013 / 2014 Seite 13

Zufällige und systematische

Messabweichungen

Systematische Messabweichung

Als systematischer Fehler werden in der Technik, den

Natur- und anderen Wissenschaften Messfehler

bezeichnet, die sich bei wiederholter Messung nicht im

Mittel aufheben. Systematische Fehler haben also

„Schlagseite“, sie bewirken einen in der Tendenz zu hohen

oder zu niedrigen Messwert.

Beispiele:

• Instrumentelle Einflüsse (z. B. ungenaue Justierung

bzw. Kalibrierung),

• Persönliche Fehler (z. B. schräges Ablesen auf

Thermometerskala …),

• Umwelteinflüsse (z. B. Wirkungen von Temperatur oder

Wind, Vibrationen…)

© Wikipedia

W18, 2013 / 2014 Seite 14

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f(x)

Zufällige und systematische

Messabweichungen

Präzision

gut

µ

x i

Zufällige

Messabweichung

x

ε x

i

Wahrer Wert Nie bekannt !

Richtigkeit

gut

Fall 1

Idealfall

x

© Michael Thomann

W18, 2013 / 2014 Seite 15

f(x)

Zufällige und systematische

Messabweichungen

Präzision

gut

Präzision

schlecht

µ

x i

ε i

Zufällige

Messabweichung

Richtigkeit

gut

x

x

Wahrer Wert

Fall 1

Idealfall

x

x

x

x

x

Wahrer Wert

Fall 2

NICHT optimal

x

f(x)

µ

xi ε i

β

x

Systematische

Messabweichung

Nur mit redundanter

Information identifizierbar!

Richtigkeit

schlecht

x

x

Wahrer Wert

Fall 3

NICHT optimal

x

x

x

x

x

Wahrer Wert

Fall 4

NICHT optimal

© Michael Thomann

W18, 2013 / 2014 Seite 16

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Welche Hilfsmittel stehen uns zur Verfügung?

• Trendanalysen im PLS

• Plausibilisierung über bekannte Verhältnisse (C:P:N,

TOC:CSB, CSB:BSB5, EWG etc.)

• Kontrollkarten

• Bilanzen

• Berichte

W18, 2013 / 2014 Seite 17

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Trendanalyse im PLS (Beispiel Kalibration Redoxsonden ARA Birs)

W18, 2013 / 2014 Seite 18

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Trendanalyse im PLS

Nutzen

• Schneller Überblick verschaffen

• Abweichungen werden zeitnah erkannt

• Erfolgskontrollen

• Lerneffekt

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Plausibilisierung über bekannte Verhältnisse

(Beispiel CSB:TOC und CSB:BSB 5 Verhältnis in Zulaufproben)

W18, 2013 / 2014 Seite 20

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Plausibilisierung über bekannte Verhältnisse

(Beispiel: Messkampagne eines Pumpwerks, Vergleich EWG)

W18, 2013 / 2014 Seite 21

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Plausibilisierung über bekannte Verhältnisse

Nutzen

• Einfache und schnelle Kontrolle von Analyseergebnissen

• Ausreisser sofort Erkennen (Wichtig bei Einzelbestimmungen)

• Nachmessungen möglich

W18, 2013 / 2014 Seite 22

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

W18, 2013 / 2014 Seite 23

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

W18, 2013 / 2014 Seite 24

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

Welche Daten werden als Berechnungsgrundlage zur

Bilanzierung benötigt?

• Zeitraum

• Durchfluss

• Schlammmenge im VKB

• Konzentration Phosphor im Zulauf

• Konzentration Phosphor im Ablauf

• Konzentration Phosphor im Schlamm

W18, 2013 / 2014 Seite 25

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

Zeitraum 24h

Durchfluss

Zulauf

Konzentration P

Ablauf

Konzentration P

Schlammmenge

Schlamm

Konzentration P

13.4 l/s 8.33 mg/l 7.79 mg/l 3.52 m3 354 mg/l

W18, 2013 / 2014 Seite 26

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

Berechnung der Frachten (24h)

Wassermenge

Zulauf

Fracht P

Ablauf Fracht P Schlammmenge Schlamm Fracht

P

1158 m3 9.64 kg 9.02 kg 3.52 m3 1.25 kg

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

Bilanzierung

9.64 kg P 9.02 kg P

1.25

kg P

W18, 2013 / 2014 Seite 28

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

Bilanzierung und Widerspruch

Fracht

Zulauf

kg P/d

Fracht

Ablauf

kg P/d

Fracht

Schlamm

kg P/d

Widerspruch

kg P/d

Widerspruch

%

9.64 9.02 1.25 - 0.63 6.5

W18, 2013 / 2014 Seite 29

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

Mögliche Fehlerquellen?

• Zeitraum (unwahrscheinlich)

• Durchfluss

• Schlammmenge im VKB (stimmen die Dimensionen?)

• Konzentration Phosphor im Zulauf (Probenahme,

Aufarbeitung, Analytik)

• Konzentration Phosphor im Ablauf (Probenahme,

Aufarbeitung, Analytik)

• Konzentration Phosphor im Schlamm (Probenahme,

Aufarbeitung, Analytik)

11 Fehlerquellen!

W18, 2013 / 2014 Seite 30

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

Gesamtübersicht VKB-Versuch

Versuche

Widerspruch

TSS [%]

Widerspruch

CSB [%]

VS 1 9.2 8.7 4.9

VS 2 7.7 4.6 2.5

VS 3 10.0 -0.3 9.0

VS 4 -14.0 1.7 -9.0

VS 5 -6.2 -0.1 -6.5

VS 6 -5.3 5.3 6.2

VS 7 -4.0 -5.2 -0.4

Mittelwert -0.4 2.1 1.0

Widerspruch

Ptot [%]

W18, 2013 / 2014 Seite 31

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Einfache Bilanzierung anhand des Phosphors in einem Modell-VKB

Fazit

• Widerspruch ist im Toleranzbereich (Soll < 20% bei

Einzelfrachten)

• Bei Mehrfachbestimmungen Soll < 10%

• Analytik stimmt

• Durchflussmessung stimmt

• Probenahme stimmt

W18, 2013 / 2014 Seite 32

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

P-Bilanz über gesamte Anlage

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

ARA Ergolz 1 Jahresbilanz 2011 P-Frachten in kgP/d

Zufällige

Fehler

W18, 2013 / 2014 Seite 34

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Bilanzierung

Nutzen

• Datenqualität kann grob beurteilt werden (Einzelmessung)

• Systematische Fehler können erkannt werden

(Mehrfachbestimmungen)

• Optimale Grundlage für Optimierungen/Neubau etc.

Systematische und zufällige Fehler können nur durch

Mehrfachbestimmungen und/oder Quervergleiche (andere

Bilanzen, Versuche etc.) erkannt werden!!

1 Messung ist «keine» Messung

W18, 2013 / 2014 Seite 35

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Kontrollkarten für Sonden

© Dr. Michael Gluschke, Dr.-Ing. Michael Koch

W18, 2013 / 2014 Seite 36

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Kontrollkarten für Sonden

Differenz in mgN/l

15

10

5

0

-5

-10

Zeitweise sehr grosse

Abweichungen

(Membranqualität? Kalibration?

Kalibrationsintervall zu gross?)

-15

2012

W18, 2013 / 2014 Seite 37

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Kontrollkarten für Sonden

Nutzen

• Schneller Überblick über die Messqualität der Sonde

• Erkennen von Abweichungen

• Anpassung Kalibrationsintervall nötig?

W18, 2013 / 2014 Seite 38

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Berichte aus Betriebsinformationssystemen generieren

(Beispiel Strombilanzierung auf der ARA Birs)

• diverse Energiemessungen auf Kläranlagen

• Zentrales Thema, viele Daten liegen brach

Gerechnete Messungen ab Softstarter oder FU

Hauptzähler EW

Privatmessungen

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Messungen im Energieflussdiagramm PLS ARA

W18, 2013 / 2014 Seite 40

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Bilanzierung Plausibilitätsprüfung

• EW-Messung mit Privatmessung

• Privatmessung mit Untermessungen

Hauptmessung EW

Wert ab Rechnung und

Online im PLS

Privatmessungen ARA

Wert Online in PLS

W18, 2013 / 2014 Seite 41

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Plausibilitätsprüfung im Betriebsinformationssystem im Bericht

Abweichung infolge Messungsausfall

W18, 2013 / 2014 Seite 42

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Plausibilitätsprüfung Betriebsinformationssystem als Diagramm

Abweichungen sind im Diagramm sofort

erkennbar

Zulässige Abweichung plus/minus 3%

W18, 2013 / 2014 Seite 43

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Plausibilitätsprüfung Rechnungskontrolle im BIS

Handeingaben Monatlich !!!

W18, 2013 / 2014 Seite 44

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Strombilanzierung im BIS: Plausibilität

W18, 2013 / 2014 Seite 45

Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Strombilanzierung im BIS: Kennwerte

Differenz

Anteil

Differenz

Anteil

Differenz

Verhältnis

W18, 2013 / 2014 Seite 46

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Monatsbericht mit Tageswerten im BIS

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Hilfsmittel zur Datenauswertung und

Visualisierung (Führungscockpit)

Berichte aus Betriebsinformationssystemen generieren

Nutzen

• Schneller Zugriff und Überblick auf Tages-, Monats- und

Jahresrapporte

• Erkennen von Abweichungen

• Einfach zu bedienen

• Automatisierte Bilanzierung und Plausibilisierung möglich

W18, 2013 / 2014 Seite 48

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Links

•www.erfaprolab.ch

VSA-Ausbildung Ordner A3/4/7

VSA Kurs Emmetten (Messen, Regeln und

Überwachen 2012)

VSA Messtechnik Ordner

W18, 2013 / 2014 Seite 49

Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit

W18, 2013 / 2014 Seite 50

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