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M. Thomann Haller:
"Datenkontrolle von Abwasserreinigungsanlagen mit Massenbilanzen, Experimenten und statistischen Methoden";
Supervisor, Reviewer: W. Gujer, H. Kroiss; Institut für Hydromechanik und Wasserwirtschaft, ETH Zürich, 2002.

In fact, the existing data sets of wastewater treatment plants are valuable and enable the consulting engineers to cope with various tasks of urban water management. The data will be used to control and operate the plants as well as for design and economic problems. The importance for the latter task is increasing as a consequence of the tendency to apply the user-pays principle to wastewater treatment. Hidden systematic errors in the data sets can therefore lead to unexpected financial consequences and severe safety problems.
The main objective of this research project has been the development of methods allowing the data users of municipal wastewater treatment plants to quantify random and systematic errors. Furthermore, the planning of experiments should be discussed with the aim of an optimized measurement and control effort for continuous monitoring of the data quality. To achieve these goals this thesis consists of the following parts:
. First, the tasks of all different data users will be analyzed. Due to the the different interests of the users several methods will be necessary for the quality control of the measurements.
. In a second part, the principles of the statistical analysis of gross, random and systematic errors will be introduced. Beside a review of the existing applications of these methods in the field of wastewater treatment, the concept of combined standard uncertainty will be introduced. With the help of this approach it is possible to combine the uncertainty of measurements and assumptions in an error propagation.
. For the error sources of discharge measurement, sampling and analytical methods, different methods for the quantification of random and systematic error components will be shown in a further chapter. In addition to the discussion of the methods several approaches will be discussed to optimize the measurement effort. For continuously measuring devices (in-line- and on-line-sensors) a monitoring concept has been developed. The approach combines statistical control charts with different criteria for the detection of systematic and gross errors. Consequently, the Operator of the measuring device obtains decision rules for an efficient analysis of measurement errors.
. To quantify the uncertainty of design loads for biological wastewater treatment processes, a stochastic simulation method will be proposed. The combination of this method with the experiments for the quantification of systematic errors of discharge measurement as well as the sampling and analytical methods allow to calculate a combined standard uncertainty of the design loads. A case study an different WWTP's showed that the width of the resulting 95%-confidence interval becomes ±30-40% of the design load, if no information about systematic errors is available.
. For the identification of systematic errors in existing data sets of wastewater treatment plants a new method has been developed. lt combines redundant mass balances for phosphorus, nitrogen, COD and iron with a stochastic simulation approach. Consequently, it is possible to take into account both the uncertainty of measurements as well as the uncertainty of assumptions in the identification process of systematic errors. These assumptions are often necessary to set up redundant mass balances for the identification of systematic errors. If any contradictions differing significantly from zero were detected, some combination of systematic errors would be estimated by a weighted-least-squares approach. The parallel analysis of the proposed six mass balances allows to restrict the great number of possible error sources to certain combinations.
The method has been discussed and validated by means of a case study. It has been possible to show that systematic errors of 15-30% of the input loads of the mass balances can be identified with the existing data set and balances over a one year period. By completing the measurement program with some additional measurements (e.g. phosphorus fraction of the activated sludge, iron fraction of the fermented sludge, COD concentrations of the raw sludge) the amount of identifiable systematic errors can be reduced to 10-20% of the input loads of the balances.
. For skort measurement campaigns the problem arises that the accumulation can sometimes not be neglected due to the short measurement period. For the analysis of systematic errors in these data sets an approach of a dynamic analysis of a redundant phosphorus balance is proposed. The method enables to deal with the accumulation during short measurement campaigns.
Quality control must be the common concern of all different data users. In Order to achieve a continuous improvement, the goals of the measurement programs, changed measurement principles and results of the quality control should be discussed by all data users. Only a continuous analysis of the data uncertainty can guarantee the high quality of data sets.

Daten von Abwasserreinigungsanlagen stellen eine wertvolle Grundlage für die Bearbeitung verschiedener Aufgaben in der Siedlungswasserwirtschaft dar. Neben ihrer Bedeutung für den Betrieb der Anlagen und verfahrenstechnische Probleme werden sie auch für die Beurteilung wirtschaftlicher Fragestellungen genutzt (z.B. Abwasserabgabe). Aufgrund der zunehmenden Tendenz im Umweltbereich eine Kostenverteilung nach dem Verursacherprinzip anzustreben, bekommen diese wirtschaftlichen Aspekte neben Sicherheitsüberlegungen bei der Dimensionierung von Abwasserreinigungsanlagen eine zunehmende Bedeutung. Nicht identifizierte systematische Messabweichungen in den verwendeten Datensätzen können deshalb neben Sicherheitsproblemen auch beträchtliche finanzielle Konsequenzen auslösen.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden, welche den verschiedenen Nutzern der Stoffflussdaten kommunaler Abwasserreinigungsanlagen eine Quantifizierung der zufälligen und systematischen Messabweichungen ermöglichen. Für die entwickelten Ansätze soll aufgezeigt werden, wie der Messaufwand optimiert werden kann, um Abwasserreinigungsanlagen kontinuierlich zu überwachen.
Das Vorgehen zur Lösung dieses Zieles umfasst folgende Schritte:
. Zuerst werden die spezifischen Interessen der einzelnen Nutzer der Daten von Abwasserreinigungsanlagen analysiert. Da sich die von den verschiedenen Beteiligten genutzten Daten teilweise unterscheiden, werden unterschiedliche Methoden zur Kontrolle der Daten benötigt.
. Ein Theoriekapitel zeigt die Grundlagen der Analyse von groben, zufälligen und systematischen Messabweichungen. Zusätzlich wird das Konzept der kombinierten Messunsicherheit vorgestellt. Mit diesem Ansatz kann die Unsicherheit von Messwerten und Annahmen in einer Fehlerfortpflanzungsrechnung kombiniert werden.
. Für die einzelnen Fehlerquellen der Durchflussmessung, Probenahme, Analytik und werden in einem nächsten Teilschritt verschiedene Methoden aufgezeigt, welche die Quantifizierung zufälliger und systematischer Messabweichungen ermöglichen. Neben einer auf vorhandener Literatur basierenden theoretischen Fehleranalyse werden Kontrollversuche für quantitative statistische Analysen aufgezeigt und diskutiert. Zur Kontrolle kontinuierlich betriebener Messgeräte (On-line- und In-line-Sensoren) wird ein Konzept entwickelt, welches dem Anlagepersonal eine Überwachung mit zusätzlichen Stichproben und Qualitätsregelkarten ermöglicht. Der Ansatz liefert der kontrollierenden Person durch die Kombination von Qualitätsregelkarten mit unterschiedlichen Kriterien die Entscheidungsgrundlage für eine variable und damit effiziente Steuerung des Kontrollaufwandes.
. Mit Hilfe eines stochastischen Simulationsansatzes und den Kontrollversuchen zur Beschreibung der systematischen Messabweichungen der Durchflussmessung, Probenahme, Analytik wurde eine Methode entwickelt, um die Unsicherheit von Dimensionierungsfrachten (=85%-Quantile) der biologischen Stufe zu quantifizieren. Ein auf Abwasserreinigungsanlagen im Kanton Zürich und St. Gallen basierendes Fallbeispiel zeigte, dass die Breite der 95%-Vertrauensintervalle ±30-40% der Dimensionierungsfrachten betragen, wenn keine Kontrollversuche zur Quantifizierung systematischer Messabweichungen vorliegen.
. Die Identifizierung systematischer Messabweichungen in vorhandenen Datensätzen kommunaler Abwasserreinigungsanlagen stellt eine zentrale Aufgabe für planende Ingenieurbüros dar. Zur Lösung dieser Aufgabe wurde eine Methode entwickelt, welche überbestimmte Massenbilanzen für Phosphor, Stickstoff, CSB und Eisen mit einer stochastischen Simulationsroutine verbindet. Dieser Ansatz berücksichtigt neben der Unsicherheit vorhandener Messgrößen auch die Unsicherheit von Annahmen, welche zur Formulierung überbestimmter Massenbilanzen notwendig sind. Treten in den einzelnen überbestimmten Massenbilanzen signifikant von Null abweichende Widersprüche auf, können durch eine parallele Auswertung der sechs verschiedenen Massenbilanzen mit einem gewichteten Kleinste-Quadrate-Ansatz Kombinationen von Korrekturfaktoren zur Beschreibung der systematischen Messabweichungen geschätzt werden. Um die große Anzahl möglicher Fehlerursachen einzugrenzen, werden die resultierenden Widersprüche in den Massenbilanzen nach der Korrektur mit Hilfe einer Zielfunktion analysiert. An einem Fallbeispiel wird die Methode angewandt und validiert. Es zeigt sich, dass mit den vorhandenen Daten und Jahresbilanzen systematische Messabweichungen von 15-30% der Bilanzinputfrachten identifiziert werden können. Durch eine Ergänzung der heutigen Messprogramme mit einzelnen Zusatzmessungen (Phosphoranalysen des Belebtschlammes, Eisenanalysen des Abgabeschlammes, CSB-Analysen des Frischschlammes') lassen sich die identifizierbaren Messabweichungen auf 1020% der Bilanzinputfrachten reduzieren.
. Bei der Formulierung von überbestimmten Massenbilanzen für kurze intensive Messkampagnen über die biologische Stufe ergibt sich im Gegensatz zu den langjährigen Routinedatensätzen das Problem, dass die Akkumulation des bilanzierten Stoffes im System nicht immer vernachlässigbar ist. Um bei solchen kurzen Messkampagnen die In- und Outputstoffflüsse über die biologische Stufe zu kontrollieren, wird eine Auswertungsmethode zur statistischen Analyse einer redundanten Phosphorbilanz unter Berücksichtigung der Akkumulation entwickelt.
Damit der Informationsaustausch zwischen den Datennutzern bezüglich der Ziele der Messprogramme, analysierten Messgrößen, verwendeten Messprinzipien, Resultaten der Kontrollen und abgeleitetem Handlungsbedarf gewährleistet ist, sollte die Kontrolle von Kläranlagendaten als Gemeinschaftsaufgabe der verschiedenen Datennutzer betrachtet werden. Nur eine periodische Analyse und Diskussion der Zielsetzung sowie der Messunsicherheit des vorhandenen Datenmaterials kann den Werterhalt der Messreihen sicherstellen.