Messdatenprüfung mit Hilfe von selbstlernenden Datenanalysewerkzeugen als Bestandteil eines Messdatenmanagementsystems (MDMS)

Im Rahmen eines integralen urbanen Wassermanagements kommt Messdatenmanagementsystemen eine zentrale Bedeutung zu, in welchen alle Messwerte erfasst, bewertet, plausibilisiert und erst anschließend für die weitere Nutzung gespeichert werden. Die Analyse der erfassten Messdaten ist jedoch oft kaum zu bewältigen und eine losgelöste Einzelbetrachtung der Messwerte nicht zielführend, da die Interaktion der Daten innerhalb eines Systems entscheidend ist, jedoch in bestehenden Ansätzen nicht berücksichtigt wird. In dieser Studie wird der Einsatz eines Datenanalysewerkzeuges gezeigt, das in der Lage ist, ein System ganzheitlich zu betrachten und Fehlwerte frühzeitig zu erkennen.

weitere Autoren: Michaela Ringelkamp, Celeste Saldin, Frank Pohl

1 Einleitung

Die Zunahme der Urbanisierung in Verbindung mit den veränderten klimatischen und sozioökonomischen Aktivitäten hat die Eigenschaften des urbanen Wasserkreislaufes signifikant verändert. Die in der Vergangenheit und teilweise immer noch heute praktizierte sektorale Betrachtung von Systemkomponenten des Wasserkreislaufes ist nicht mehr ausreichend, um nachhaltige zielorientierte Lösungen für die urbane Wasserwirtschaftzu ermöglichen. Stattdessen sind ganzheitliche wasserwirtschaftliche Betrachtungen notwendig, welche den Wechselwirkungen unterschiedlicher Systemkomponenten des urbanen Wasserkreislaufs Rechnung tragen.

Für eine zielgerechte und aussagefähige Datenanalyse müssen wasserwirtschaftliche Systeme ganzheitlich betrachtet werdenund nicht die einzelnen Sensoren. Wie verhalten sich Sonderbauwerke,wie z. B. Pumpwerke oder Becken? Mit Hilfe vonselbst lernenden Datenanalysewerkzeugen können Fehler in Sensordaten von wasserwirtschaftlichen Anlagen mittels Musteranalysen identifiziert werden. Dabei werden die Zeitreihen der Sensordaten auf wiederkehrende Muster hin untersucht, um Gruppen an Zuständen und Fehlern aufzudecken und in einem zweiten Schritt die Gruppenanalyse um eine Ausreißeranalyse der Einzelsensor-Datenreihen erweitert. Ein solches selbst lernendes Datenanalysewerkzeug wird im Rahmen dieser Studie anhand eines Beispiels aus der Stadt Bochum vorgestellt.

2 Datengrundlage

In der Fallstudie wurde ein Sonderbauwerk der Stadt Bochum analysiert, das als Bauwerk in ihrem Messdatenmanagement System (MDMS) bereits angelegt wurde [1]. Das untersuchte Beispiel ist das Pumpwerk Langendreer, von dem insgesamt sieben unterschiedliche Sensoren über drei Jahre Daten lieferten. Das Pumpwerk Langendreer hat eine Drosselfunktion für den vorgeschaltetenStauraumkanal. Im Bereich des Pumpwerks Langendreer gibt es vier Wasserstandsmessungen: im Pumpensumpfder Schnecken 1 und 2 (Messpunkt 1), im Pumpensumpf der Schnecke 3 (Messpunkt 2), in der Ablaufrinne des Bauwerkes (Messpunkt 3) sowie im Gewässer Oelbach etwas oberhalb der Entlastung (Messpunkt 7). Zusätzlich werden die Durchflussmengenim Ablauf (Messpunkt 4), Notüberlauf (Messpunkt
5) und der Entlastung (Messpunkt 6) erfasst (Bild 1).



Copyright: © Springer Vieweg | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Quelle: Wasserwirtschaft - Heft 07/08 (August 2021)
Seiten: 4
Preis inkl. MwSt.: € 10,90
Autor: Dr. Benjamin Mewes
Dr. Henning Oppel
Dr. Ioannis Papadakis
Frank Großklags
Dr. Marko Siekmann

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