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Realistische Testbedingungen — das „Realismus-Fundament"

Um zu beurteilen, ob ein Zustandsschätzer für das Projektziel gut genug ist (Zustandsschätzung an einer realen landwirtschaftlichen Biogasanlage, letztlich für Bedienempfehlungen), muss das Twin-Experiment unter Bedingungen nahe einer realen Anlage laufen. Diese Seite definiert diese Bedingungen — und vor allem, wie sie gewählt werden.

Leitprinzip: plant-agnostisch und literatur-basiert, nicht gefittet

Die Sensorik der realen Testanlage ist nicht final (es werden noch Sensoren ergänzt), und das Ziel ist eine Methode, die allgemein für Biogasanlagen funktioniert, nicht für einen Datensatz. Deshalb werden Rauschen und Modellfehler nicht an die aktuelle Datenlage angepasst:

  • Messrauschen hängt an Sensortypen als generische Instrumenten-Genauigkeit
    — ergänzt/entfernt man einen Sensor, ändern sich die anderen nicht, und die Bedingungen übertragen sich auf andere Anlagen.
  • Modellfehler — die Lücke zwischen ADM1 und Realität — lässt sich nicht
    aus Betriebsdaten bestimmen     (er ist mit Eingangs- und Messfehler vermengt). Er wird daher aus der Kinetik-Parameter-Unsicherheit der ADM1-Literatur gesetzt, als multiplikative Störung.

Die Werte liegen in estimation/realism.py und werden vom --realistic-Preset des Twins angewendet.

Modellfehler: Kinetik-Parameter-Unsicherheit

Der Modellfehler ist eine multiplikative lognormale Störung der biologischen Kinetiken des Filters, während die Truth die „echten" Werte behält:

\[ k_\text{Filter} = k_\text{nominal}\cdot e^{\mathcal N(0,\sigma)},\qquad \sigma = 0.25 \]

auf die Raten-/Affinitäts-Prefixe k_dis, k_hyd, k_m_, k_dec, K_S. Physikalische Gleichgewichtskonstanten (K_a, K_w, K_H) und Stöchiometrie (Y_*, f_*) bleiben unangetastet.

Begründung von Form und Größe:

Evidenz Wert
ADM1-Sensitivitätsanalysen stören Kinetik-/Stöchiometrie-Parameter ~10 %
Die gas-relevanten sensiblen Parameter sind genau Zerfall / Disintegration / Hydrolyse / k_m / K_S —
UKF-für-AD-Studien injizieren bewusst einen Plant-Model-Mismatch auf die Ratenkonstanten ~28–30 %
Monte-Carlo-Unsicherheitsstudien behandeln Kinetik-Parameter als lognormal; Hydrolyse am unsichersten, Gasstrom bleibt vergleichsweise robust lognormal, CoV bis ~50 %

σ = 0.25 (CoV ≈ 25 %) liegt zwischen Sensitivitätsbereich (10 %) und Plant-Model-Mismatch-Ende (30 %). Es ist der übertragbare Stellvertreter für „das Modell ist nicht zu 100 % die Realität": die beobachteten Größen (Gas) bleiben verfolgbar, während unkorrigierte Zustände wegdriften — genau das realistische Verhalten, das der Schätzer aushalten muss.

Messrauschen (1-σ, pro Sensortyp)

Generische Instrumenten-Genauigkeit, relativ außer wo absolut vermerkt:

Sensor Rauschen (1-σ) Basis
Biogas-Strom q_gas 3 % rel. Biogas-Volumen-Metrologie, ~3 % erweiterte Unsicherheit, Drift < 0.15 %/24 h
Methan-Strom q_ch4 4 % rel. q_gas × NDIR CH₄ (≈ 0.7–1 % abs.) kombiniert
CO₂-Strom q_co2 4 % rel. q_gas × NDIR CO₂
pH 0.05 (absolut, pH-Einheiten) Glaselektroden-Genauigkeit
VFA / FOS 8 % rel. FOS/TAC-Titration
TS / VS 3 % rel. gravimetrisch
Substratdosis 3 % rel. Dosierwaage

Manche UKF-für-AD-Studien blähen R zur Robustheit um ~1.5× auf; dieser Faktor ist als R_INFLATION verfügbar (Default 1.0).

Abtastraten (reale Anlagen-Kadenz)

  • Online (im Twin stündlich, an der Anlage Sekunden): q_gas, pH,
    Substratdosen, Füllstände, BHKW, Temperaturen.
  • Täglich: Gaszusammensetzung CH₄ / CO₂ (NDIR). O₂ und H₂S werden praktisch
    ebenfalls täglich gemessen, sind aber keine ADM1da-Zustände → nur Monitoring, nicht assimiliert.
  • Laborkadenz: TS, VFA (gegated, z. B. VFA alle 12 h).

Bewusst nicht enthalten (und warum)

  • Anlagenspezifische Gas-Ableitungskette. An der realen Anlage ist Q_gas
    kein Flowmeter-Wert, sondern wird aus Gasblasen-Füllstandsänderungen (ΔV, differenziert → rauschverstärkt) + BHKW-Verbrauch + Fackel rekonstruiert. Diese Fehlerstruktur ist anlagenspezifisch; das Fundament nutzt stattdessen die generische Flowmeter-Spezifikation, damit die Bedingungen übertragbar bleiben. (Ein anlagenspezifisches Rauschmodell kann beim Bewerten dieser Anlage darübergelegt werden.)
  • O₂ / H₂S. Keine ADM1da-Zustände — können den UKF nicht informieren.
  • σ oder R an die aktuelle Datenlage fitten — würde zur unvollständigen
    Sensorik hin verzerren.

Verwendung

# Realismus-Preset (Modellfehler + Sensorrauschen + tägliche Gasanalytik):
python examples/run_twin_experiment.py --realistic --warmup-days 30 --duration-days 14
# Reduzierter Zustandsvektor unter realistischen Bedingungen:
python examples/run_twin_experiment.py --realistic --state-blocks methanogenesis charge_balance

Einzel-Flags (--model-error-std, --gas-noise-std) überschreiben das Preset weiterhin für Sensitivitäts-Sweeps.

Bewertungs-Harness & Provenance

Der Schätzer wird über ein gepaartes Monte-Carlo-Ensemble bewertet (monte_carlo_eval.py): pro Seed eine unabhängige Modellfehler-Realisierung (dieses Fundament) plus Rauschen und Prior-Störung, und alle Kandidaten sehen dieselbe Welt (Open-Loop-Modell, Roh-Sensor-Floor, UKF voll-41, UKF A+D-Kern, und A+D-Kern mit Known-Input adcore_ki — die Substratdosierung wird aus der gemessenen Dosis vorgesteuert statt geschätzt, sodass der Filter von Futterwechseln nicht „überrascht" wird; das senkt die Feed-Change-NIS von ~10³ auf das Konsistenzband). Metrik: entscheidungs-gewichtete per-Block-NRMSE (Block-Median, konvergierte zweite Hälfte, um den UKF-Einschwingvorgang nicht zu bestrafen; charge_balance separat berichtet, da seine nahe-null Ionen schlecht konditioniert sind), dazu Kalibrierung (mittlere NIS, 2σ-Coverage) und gepaarte Gewinnraten.

Welcher Schätzer / welche Version getestet wurde, wird pro Lauf in output/mc_eval_meta.txt festgehalten — bei archivierten Ergebnissen mitnehmen, da output/ gitignored ist. Erfasst werden: Zeitstempel, die git-Commits von PyADM1ODE_estimate und pyadm1 (mit +dirty-Flag bei uncommitteten Änderungen), die pyadm1-Version, die Filter-Klasse + Parameter, das Modellfehler-σ und der Sensor-Zeitplan. Der getestete Schätzer ist der Square-Root-UKF estimation.filters.sr_ukf.UnscentedKalmanFilter (α = 1.0, β = 2.0, κ = 0.0, γ = canonical √(n+λ)); der reduzierte „A+D-Kern" ist derselbe Filter, eingeschränkt auf --state-blocks methanogenesis charge_balance (18 von 41 ADM1-Zuständen).

Quellen