Hoe eenvoudig is een gemiddelde?

Presentatie over: "Hoe eenvoudig is een gemiddelde?"— Transcript van de presentatie:

1 Hoe eenvoudig is een gemiddelde?
VITO Werkgroep Lucht en LABSdag 22 september 2017 Wim Burgers RWS-WVL-InfoMil

2 Inhoud Wat is een valide gemiddelde? (CEN TC 264 WG 9)
Verhouding korte en lange termijn gemiddelden (TWG BREF LCP) Toetsing emissie-eisen bij continue metingen 14 juli 2019

3 Wat is een valide gemiddelde?
Korte termijngemiddelde (STA - short term average) (half)Uurgemiddelde op basis van minuutwaarden Validiteit op basis van 2/3 regel Meetgegevens beschikbaar (of vervangende waarden) Één bedrijfsconditie, bv uit bedrijf, opstarten, in bedrijf, afstoken, storing, storing of onderhoud analyser, etc Kalibratiefunctie en zuurstofherleiding op (half)uurgemiddelde  Standardised Short Term Average (SSTA) 14 juli 2019

4 Wat is een valide gemiddelde?
Lange termijn gemiddelde (LTA – long term average) Dag-, maand- en jaargemiddelde Validiteit daggemiddelde op basis van 25% regel Eis van toepassing op tenminste 6 uur- of 12 halfuurwaarden Valide maand- of jaargemiddelde op basis van 10% regel Bv. valide maandgemiddelde = tenminste 72 uur gemiddelden beschikbaar om te kunnen toetsen aan emissie-eis 14 juli 2019

5 14 juli 2019

6 Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Bref grote stookinstallaties
Bepaling van BAT-AELs BAT-AELs Korte termijn: 18-45 Jaargemiddelde: 12-30 Bovengrens jaar-gemiddelde Bovengrens korte termijn gemiddelde Ondergrens korte termijn gemiddelde Ondergrens jaar-gemiddelde

7 Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Bref grote stookinstallaties
Kritiek op bepaling van BAT-AELs in 1e concept Aanname 95-percentiel uurgemiddelden = daggemiddelde Gekozen lange termijn gemiddelde voor BAT-AEL Jaargemiddelde i.p.v. maandgemiddelde volgens IED Wensen Onderbouwing voor relatie tussen uur- en daggemiddelden Omrekening van BAT-AEL’s naar maandgemiddelde

8 Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistiek
Aantal onafhankelijke waarnemingen σgem = σiw/√(n) Individuele waarneming Gemiddelde σiw

9 Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistisch voorbeeld
Ketel 95% van bedrijfstijd gestookt met proces gas  100 mg/Nm3 5% van bedrijfstijd gestookt met aardgas  200 mg/Nm3 Statistiek 95-percentiel uurgemiddelden = 100 mg/Nm3 Jaargemiddelde = 0,95*100+0,05*200=105 mg/Nm3 Aowd Uren met verhoogde emissie Max daggemiddelde 24 1 104 12 2 108 4 6 125 3 8 133 150 200 Richtlijn Bref’s: korte en lange termijn gemiddelden

10 Aantal onafhankelijke waarnemingen op een dag (Aowd)
Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistische evaluatie data BREF grote stookinstallaties Jgem Aantal onafhankelijke waarnemingen op een dag (Aowd) Uurgemiddelde Daggemiddelde 95-percentiel Dgem=Jgem+1,64*σiw/√(Aowd) 95-percentiel Ugem=Jgem+1,64*σiw

11 Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistische evaluatie data BREF grote stookinstallaties Aowd bepaald door optimalisatie fit tussen waargenomen 95-percentiel van het daggemiddelde met de statistische waarde Statistische 95-percentiel Dgem= Jgem+1,64*σiw/√(Aowd) Vanwege eenvoud besloten om algemene Aowd van 2.5 te gebruiken Component Installaties Data sets Aowd NOx 94 251 2.8 SO2 44 96 2.1 Stof 42 91 3.8 CO 87 230 2.6 Alle 103 706 2.4

12 Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistische evaluatie data BREF grote stookinstallaties Aowd=2.5  40% van bedrijfstijd op een dag met verhoogde emissies (10 uur/24 uur) Om de maximale dag- en maandgemiddelden te bepalen extra aannames nodig Statistische parameters maximum gemiddelden Dag- gemiddelde Maand- Gemiddeldes per jaar 350 12 Min uurgemiddelden per maand 120 Max overschrijdingen per jaar 0.2 Percentiel daggemiddelden 99.94% Student T-factor 3.259

13 Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistische evaluatie data BREF grote stookinstallaties Omrekenen BREF BAT-AELs met statistische method: 1e concept BREF: NOx, SOx en stof Dgem=Jgem * (95%Ugem - Jgem) Mgem=Jgem * (95%Ugem - Jgem)

14 Verhouding waargenomen/statistisch
Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistische evaluatie data BREF grote stookinstallaties Maandgemiddelde NOx Verhouding waargenomen/statistisch

15 Statistisch versus waargenomen
Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistische evaluatie data BREF grote stookinstallaties Maandgemiddelde NOx Statistisch versus waargenomen Statistisch Waargenomen

16 NL implementatie BREF in Activiteitenbesluit
Verhouding korte en lange termijn gemiddelden - Statistische evaluatie data BREF grote stookinstallaties Definitieve BREF BAT-AELs voor jaar- en daggemiddelde NOx-, SOx- en stof-emissie Dgem=Jgem+1.25*(95%Ugem-Jgem) Mgem=Jgem+0.56*(95%Ugem-Jgem) }  Mgem=0.55*Jgem *Dgem NL implementatie BREF in Activiteitenbesluit

17 Toetsing emissie-eisen bij continue metingen - onzekerheid korte termijn gemiddelden
Korte termijn gemiddelden voor toetsing verminderen met Maximale meetonzekerheidseis Vastgestelde waarde uit EN14181-QAL2 Theoretische waarde uit EN14181-QAL1 Op basis van instrumentcertificatie volgens EN

18 Toetsing emissie-eisen bij continue metingen - Onzekerheid korte termijn gemiddelden
Maximale meetonzekerheidseis Principe Berekening uit emissie-eis en eis aan betrouwbaarheidinterval in regelgeving Voordeel Goede meetsystemen worden niet benadeeld tov minder goede meetsystemen Eenmalige berekening Nadeel Afgetrokken waarde altijd te hoog Zonder onderbouwing in strijd met IED

19 Toetsing emissie-eisen bij continue metingen - Onzekerheid korte termijn gemiddelden
Vastgestelde waarde uit EN14181-QAL2 Principe Schatting volgt uit variabiliteitstest van de QAL2  Standaard deviatie verschil tussen AMS en SRM Voordeel Niet in strijd met IED Nadeel Onderschatting onzekerheid, omdat tijdens QAL2 niet alle parametervariaties voorkomen (T, p, 220V,kruisgevoeligheid etc) Onzekerheid moet naar iedere kalibratie opnieuw worden berekend

20 Toetsing emissie-eisen bij continue metingen - Onzekerheid korte termijn gemiddelden
Theoretische waarde uit EN14181-QAL1 Principe Berekening op basis gegevens uit de certificatie van het meetinstrument en andere de specifieke onzekerheidsfactoren, zoals homogeniteit en herleiding van meetinstrumenten Voordeel Niet in strijd met IED Veel gegevens beschikbaar Eenmalige berekening

21 Toetsing emissie-eisen bij continue metingen - Onzekerheid korte termijn gemiddelden
Theoretische waarde uit EN14181-QAL1 (vervolg) Nadeel Onzekerheid voor homogeniteit en herleiding moeilijk in te schatten Onderzoek Ineris  Vaak onderschatting

22 Toetsing emissie-eisen bij continue metingen - Onzekerheid korte termijn gemiddelden
Op basis van instrumentcertificatie volgens EN Principe Berekening op basis gegevens uit de certificatie van het meetinstrument en 65% van onzekerheidsbudget reserveren overige factoren, zoals homogeniteit en herleiding U = wortel (Uoverig2 + UAMS2)= wortel ((0,65* Ueis /100 *Emissie-eis)2 + UAMS2) Voordeel Niet in strijd met IED Eenmalige berekening Alle gegevens beschikbaar Nadeel Mogelijke kleine overschatting onzekerheid

23 Toetsing emissie-eisen bij continue metingen - Onzekerheid lange termijn gemiddelden
Kleiner dan meetonzekerheid korte termijn gemiddelde Maar niet: meetonzekerheid korte termijn/√n ! Aftrekken maximale onzekerheidseis korte termijn gemiddelde veel te veel Op basis kalibratielijn?

24 Toetsing emissie-eisen bij continue metingen - Onzekerheid lange termijn gemiddelden
Op basis van kalibratielijn Waargenomen onzekerheid Aantal kalibratiepunten(m) bepalend En niet aantal meetpunten(n)! Afstand tot zwaartepunt van invloed Uiw ≈ 1,96*SR Vereenvoudiging als helling(B)≈1, n>>m en Xonb ≈ Xz  Ult = Uiw /√(m) = 0,25 * Uiw

25 14 juli 2019