Versteckte Muster im Schlammindex sichtbar gemacht
Wie eine Zeitreihenanalyse aus einer einzelnen Betriebskennzahl neue Hinweise für den Anlagenbetrieb lieferte.
Nicht jede Auswertung braucht ein neues Dashboard. Manchmal liegt der größte Erkenntnisgewinn in der tieferen Analyse einer einzelnen, aber zentralen Kennzahl.
In diesem Fall wurde der Schlammindex (ISV) einer kommunalen Kläranlage über mehrere Jahre untersucht und in langfristige, wöchentliche und saisonale Muster zerlegt.
Ausgangssituation
Der Schlammindex wird auf vielen Kläranlagen regelmäßig erfasst und im Betriebstagebuch dokumentiert.
Im Betriebsalltag wird er jedoch häufig vor allem als einzelner Messwert betrachtet. Erst wenn auffällige Werte auftreten, beginnt die Suche nach möglichen Ursachen.
Eine systematische Betrachtung über längere Zeiträume – etwa nach langfristigen Trends, Wochenmustern oder saisonalen Veränderungen – findet dagegen deutlich seltener statt. Genau darin können jedoch zusätzliche Informationen über den Anlagenbetrieb verborgen sein.
Die Herausforderung
Ein einzelner Messwert kann zeigen, dass sich etwas verändert hat.
Schwieriger ist die Frage, ob dahinter lediglich eine zufällige Schwankung steckt oder ein wiederkehrendes Muster.
Ziel der Analyse war deshalb, die historischen Messwerte des Schlammindex so aufzubereiten, dass langfristige Entwicklungen und regelmäßig auftretende Strukturen getrennt voneinander sichtbar werden.
Die Lösung
Die historischen ISV-Messwerte wurden mit einer Zeitreihendekomposition in R analysiert.
Dabei wurde der Verlauf in drei Komponenten zerlegt:
- langfristiger Trend
- wöchentliches Muster
- saisonales Jahresmuster
Durch diese Zerlegung lassen sich wiederkehrende Strukturen von kurzfristigen Schwankungen trennen. Entwicklungen, die im normalen Messwertverlauf kaum auffallen, werden dadurch wesentlich besser sichtbar.
Das Ergebnis
Langfristige Entwicklung wird sichtbar
Der Langzeittrend zeigt über mehrere Jahre eine tendenzielle Verbesserung des Schlammindex.
Diese Entwicklung steht zeitlich im Einklang mit einer zuvor umgesetzten Optimierung der Belüftungsregelung und liefert damit einen zusätzlichen datenbasierten Hinweis auf deren positive Wirkung.
Saisonale Übergänge lassen sich erkennen
Die Analyse zeigt außerdem ein deutliches jahreszeitliches Muster.
Insbesondere an den Übergängen zwischen Winter und Sommer sowie zwischen Sommer und Winter verändert sich der Schlammindex. Dies entspricht der betrieblichen Erfahrung, dass sich die Biologie der Anlage an veränderte Temperaturbedingungen anpassen muss.
In den untersuchten Daten war der Einfluss während der Phase steigender Temperaturen stärker ausgeprägt als während der Abkühlungsphase.
Wer solche Muster für die eigene Anlage kennt, kann kritische Übergangsphasen gezielter beobachten und gegebenenfalls früher reagieren.
Wochenmuster zeigen wiederkehrende Einflüsse
Auch innerhalb einer Woche lassen sich wiederkehrende Muster erkennen.
Solche Strukturen können Hinweise auf externe oder betriebliche Einflussfaktoren geben, beispielsweise:
- unregelmäßig einleitende Indirekteinleiter
- wiederkehrende Betriebsabläufe
- Dosier- oder Wartungsroutinen
Ein mögliches Beispiel: Wird ein Flockungs- oder Koagulationsmittel regelmäßig an einem bestimmten Wochentag nachgefüllt oder gewechselt, kann sich ein damit verbundener Effekt zeitversetzt im Schlammindex zeigen.
Der praktische Nutzen
Die Analyse zeigt, dass nicht immer zusätzliche Sensorik oder neue Messreihen notwendig sind, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Oft steckt bereits in den vorhandenen Betriebsdaten mehr Information, als im täglichen Betrieb unmittelbar sichtbar wird.
Eine gezielte statistische Analyse kann helfen,
- langfristige Veränderungen zu erkennen,
- saisonale Effekte besser einzuordnen,
- wiederkehrende betriebliche Einflüsse aufzudecken und
- Auffälligkeiten gezielter zu untersuchen.
Die eingesetzte Lösung auf einen Blick
Datenbasis
Historische Schlammindex-Messwerte einer kommunalen Kläranlage
Methode
Zeitreihendekomposition
Technologie
R
Analysierte Strukturen
Langzeittrend, Wochenmuster und saisonales Jahresmuster
Anwendungsbereich
Vertiefende Ursachenanalyse und Prozessverständnis
Ergänzung zum laufenden Monitoring
Diese Form der Analyse ersetzt kein laufendes Betriebsdashboard.
Sie ist vielmehr als vertiefende Ursachenanalyse gedacht – beispielsweise dann, wenn Auffälligkeiten auftreten oder gezielt nach verborgenen Einflussfaktoren in einer betriebskritischen Kennzahl gesucht werden soll.
Welche Muster stecken in Ihren Betriebsdaten?
Viele Kläranlagen verfügen bereits über umfangreiche historische Messreihen, deren Informationspotenzial im täglichen Betrieb nicht vollständig ausgeschöpft wird.
Wir unterstützen Sie dabei, vorhandene Betriebsdaten gezielt zu analysieren, wiederkehrende Muster sichtbar zu machen und daraus neue Ansatzpunkte für den Anlagenbetrieb abzuleiten.
Hinweis: Für diese Analyse wurden reale Betriebsdaten einer kommunalen Kläranlage verwendet. Name und weitere Details wurden anonymisiert. Einzelne dargestellte Einflussfaktoren und Handlungsoptionen sind exemplarisch beschrieben, um das Informationspotenzial der vorhandenen Daten zu verdeutlichen.