i TUW mon Intelligentes Framework zur Extraktion von Information aus Messdaten der Wasserwirtschaft
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- Bettina Heinrich
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1 i TUW mon Intelligentes Framework zur Extraktion von Information aus Messdaten der Wasserwirtschaft Stefan WINKLER und Andreas WINKELBAUER Institut für Wassergüte, Ressourcenmanagement und Abfallwirtschaft TECHNISCHE UNIVERSITÄT WIEN
2 Überblick Datenerfassung in der wasserwirtschaftlichen Praxis Intelligente Automatisierung von Umweltmessnetzen: Messnetzplattform i TUW mon Nutzung intelligenter Messnetzstrukturen
3 DATENERFASSUNG & -NUTZUNG IN DER WASSERWIRTSCHAFT Beobachtungen aus der Praxis
4 Datenerfassung in der wasserwirtschaftlichen Praxis Schnittstellen, Protokolle und Datenformate Anwendung: Messstationen & -netze keine komplexen Prozessleitsysteme Wenig Standardisierung Selbst wenn Standards verwendet werden oft mit proprietären Lösungen überlagert Analogsignale liefern nur Messwerte, keine Metainformation; zusätzlich Skalierungsproblem Stand-Alone Lösungen: i.d.r. nur mit Produkten des Herstellers kompatibel (außer Übernahme von Analogsignalen) Interne Datenlogger: Fast ausschließlich proprietäre Lösungen
5 Datenerfassung in der wasserwirtschaftlichen Praxis Beschränkungen bei der Nutzung von Analogsignalen 80% der Messwerte im unteren Drittel des Messbereichs geringe Sensitivität durch großen Skalenbereich keine Statusinformationen hoher Verdrahtungsaufwand 4
6 Datenerfassung in der wasserwirtschaftlichen Praxis Logger - Datenformate DATUM ph TEMP [ph ] [ C ] : : : : : : : : : : :26 Valid 0.13 mg/l NH4-N Valid 2.04 C :11 Valid 0.14 mg/l NH4-N Valid 2.03 C :55 Valid 0.14 mg/l NH4-N Valid 2.05 C :40 Valid 0.15 mg/l NH4-N Valid 2.04 C :25 Missing 0.00 mg/l NH4-N Missing 0.00 C :10 Valid 0.15 mg/l NH4-N Valid 2.03 C :55 Valid 0.15 mg/l NH4-N Valid 2.03 C Logging für längerfristige Messungen unbrauchbar Manuelles Erstellen von Graphiken erforderlich Zeitverzögerte Information Date/Time Status : :14 Ok :24 Ok :34 Ok :44 Ok
7 Datenerfassung in der wasserwirtschaftlichen Praxis Praktische Konsequenzen für die Datennutzung Datensammler mit nachgereihter manueller Datenprüfung Reagieren statt agieren Warn- & Alarmmeldungen betreffen zumeist grundlegende Funktionen von Anlagenkomponenten (Störung, Ausfall) Daten werden gesammelt aber nur mit Einschränkungen genutzt kein Hinweis auf unplausible Daten Fehlerhafte unplausible Daten bzw. werden unplausible in Mittelwertbildung Messwerte einbezogen werden Regelkreise folgen unplausiblen Messdaten erst mit großer Verzögerung erkannt Kontinuierliche Messdaten und Labordaten im gleichen Datenerfassungssystem keine Verknüpfung der beiden Datensätze Datenzugang / -verfügbarkeit wir können die Daten nur ausdrucken, aber nicht exportieren
8 INTELLIGENTE AUTOMATISIERUNG VON UMWELTMESSNETZEN Messnetzplattform i TUW mon
9 Forschungsschwerpunkt: Information aus Daten Monitoringtool i TUW mon i TUW mon = Intelligent information water monitoring networks ENTWICKLUNGSZIEL Maximierung der Verfügbarkeit plausibler Messwerte Alle Messwerte beziehen sich auf einen einheitlichen PROBENAHMEZEITPUNKT Konsistentes, herstellerunabhängiges Datenformat Sofortige, automatische Datenprüfung Zeitnahes Erkennen von Messfehlern oder Gerätestörungen
10 Monitoringtool i TUW mon Intelligente, ereignisbasierte Messablaufsteuerung Zeitlich verzahnte Abläufe gegenseitigen Ausschlusses Ereignisbasierte Anpassung der Intervalle an Systemdynamik Fairer Algorithmus Manueller Eingriff jederzeit möglich (Wartungsmodus) Intelligentes Nachführen von Ereignissen (z.b.: Reinigung) Realisierung: Adaptives Scheduling Probenahme- Reinigung Messung Sonden- Reinigung
11 Monitoringtool i TUW mon Signalkennzeichnung, automatische Datenprüfung und Qualitätsindikatoren
12 Monitoringtool i TUW mon Ansprechzeit und Messintervall
13 Monitoringtool i TUW mon Messmodi, Statusinformation und Datenkennzeichnung
14 Monitoringtool i TUW mon Benutzerinformation: Schnittstellenbelegung & -parametrierung Geräteverwaltung (Vergleich von Messverfahren)
15 Monitoringtool i TUW mon Benutzerinformation: Metadaten (Dokumentation)
16 Monitoringtool i TUW mon Redundante Datenspeicherung / VPN Messnetz für Datentransfer und Remote-Zugriff Priorisierung der Zugriffssteuerung Vermeidung von Wartezeiten bei Fernwartung externes Datenarchiv zentrales Datenarchiv externes Datenarchiv Station 1 Station 2 externes Datenarchiv Station n Client-PC
17 Monitoringtool i TUW mon Signaldarstellung: Tagesrückschau / Rohsignal / hochauflösend
18 Monitoringtool i TUW mon Signaldarstellung und export: i TUW mon.examine
19 NUTZUNG INTELLIGENTER MESSNETZSTRUKTUREN
20 NUTZUNG INTELLIGENTER MESSNETZSTRUKTUREN Agieren statt reagieren Sofortige Validierung der Rohmessdaten auf der Messstation Graphische Darstellung der Datenprüfergebnisse Möglichkeit einer Alarmierung (SMS, ) Rohsignaldarstellung der letzten 24 h Zeitnahes Erkennen von und Reagieren auf Mess- und/oder Gerätefehler Remotezugriff Manuelles Auslösen von Reinigungszyklen Prüfen / anpassen von Konfigurationsparametern Deaktivieren von Messkanälen oder -geräten Dokumentation im Anlagenbuch Ereignisbezogene Wartungsplanung
21 NUTZUNG INTELLIGENTER MESSNETZSTRUKTUREN Automatische Adaptierung an die Systemdynamik
22 NUTZUNG INTELLIGENTER MESSNETZSTRUKTUREN Automatische Adaptierung an die Systemdynamik 19 Proben / 9 h
23 NUTZUNG INTELLIGENTER MESSNETZSTRUKTUREN Automatische Adaptierung an die Systemdynamik 6 Proben / 24 h
24 NUTZUNG INTELLIGENTER MESSNETZSTRUKTUREN Automatisches Logging in unterschiedlichen Zeitskalen
25 NUTZUNG INTELLIGENTER MESSNETZSTRUKTUREN Automatisches Logging in unterschiedlichen Zeitskalen -6 % (Peakfläche aus MW der LogSchritte) -30 % -32 %
26 NUTZUNG INTELLIGENTER MESSNETZSTRUKTUREN Integration von Energiedaten
27 ZUSAMMENFASSUNG
28 Zusammenfassung In der wasserwirtschaftlichen Praxis wird die Information aus (kontinuierlichen) Messdaten bisher nur bedingt genutzt Viele Werkzeuge sind primär nur Datensammler oder werden so eingesetzt Die Messnetzplattform i TUW mon stellt eine Entwicklung dar, mit deren Hilfe viele der bekannten Defizite beseitigt werden können Herstellerunabhängiges Datenformat Messdaten bezogen auf einen gemeinsamen Probenahmezeitpunkt Automatische Datenprüfung unmittelbar nach der Datenerfassung Intelligente, adaptive Messablaufsteuerung Mittels einer intelligenten Automatisierung von Messnetzen kann der Informationsinhalt von kontinuierlichen Messdaten besser genutzt werden dies stellt eine wesentliche Grundlage für ein besseres Systemverständnis dar
29
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