Classification of Systematic Measurement Errors within the Framework of Robust Data Reconciliation

A robust data reconciliation strategy provides unbiased variable estimates in the presence of a moderate quantity of atypical measurements. However, estimates get worse if systematic measurement errors that persist in time (e.g., biases and drifts) are undetected and the breakdown point of the robust strategy is surpassed. The detection and classification of those errors allow taking corrective actions on the inputs of the robust data reconciliation that preserve the instrumentation system redundancy while the faulty sensor is repaired. In this work, a new methodology for variable estimation and systematic error classification, which is based on the concepts of robust statistics, is presented. It has been devised to be part of the real-time optimization loop of an industrial plant; therefore, it runs for processes operating under steady-state conditions. The robust measurement test is proposed in this article and used to detect the presence of sporadic and continuous systematic errors. Also, the robust linear regression of the data contained in a moving window is applied to classify the continuous errors as biases or drifts. Results highlight the performance of the proposed methodology to detect and classify outliers, biases, and drifts for linear and nonlinear benchmarks.Fil: Llanos, Claudia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Sanchez, Mabel Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Maronna, Ricardo Antonio. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Matemáticas; Argentin

Metodologías Robustas de Reconciliación de Datos y Tratamiento de Errores Sistemáticos

La operación de las plantas químicas actuales se caracteriza por la necesidad de introducir cambios rápidos y de bajo costo con el fin de mejorar su rentabilidad, cumplir normas medioambientales y de seguridad, y obtener un producto final de una especificación dada. Con este propósito es esencial conocer el estado actual del proceso, el cual se infiere a partir de las mediciones y del modelo que lo representa. A pesar de los recientes avances en la fabricación de instrumentos, las mediciones siempre presentan errores aleatorios y en ocasiones también contienen errores sistemáticos. El empleo de los valores de las mediciones sin tratamiento puede ocasionar un deterioro significativo en el funcionamiento de la planta, de allí la importancia de aplicar metodologías que conviertan los datos obtenidos por los sensores en información confiable. La Reconciliación de Datos Clásica es una técnica probada que permite reducir los errores aleatorios de las mediciones. Con esta metodología se obtienen estimaciones más precisas de las observaciones, que son consistentes con el modelo. Sin embargo la presencia de errores sistemáticos invalida su base estadística, por lo que éstos deben ser detectados, identificados, y estimados o eliminados antes de aplicarla. Para evitar estos inconvenientes, se propusieron estrategias de Reconciliación de Datos Robusta (RDR) que son insensibles a una cantidad moderada de Errores Sistemáticos Esporádicos (ESE), dado que reemplazan la función Cuadrados Mínimos por un M-estimador. En esta tesis se presentan nuevas metodologías de RDR que combinan las bondades de los M-estimadores monótonos y redescendientes. Se desarrolla un Método Simple que proporciona buenas estimaciones para las mediciones reconciliadas, y su carga computacional es baja debido a que se lo inicializa con una mediana robusta de las observaciones. Por otra parte, se formula el Test Robusto de las Mediciones (TRM) que utiliza la redundancia temporal provista por un conjunto de observaciones, y consigue detectar e identificar mediciones atípicas en variables con redundancia espacial nula, y con un porcentaje de aciertos idéntico al de las variables medidas redundantes. Esto es un notable avance en las técnicas de Detección de ESE pues independiza la capacidad de detección de la redundancia espacial. Además, el TMR permite identificar las variables con ESE en sistemas complejos, como procesos con corriente paralelas o variables equivalentes. En los mismos se logran aislar variables problemáticas sin generar falsas alarmas o perder capacidad de detección. Con lo cual se aborda un problema cuya solución estaba pendiente hasta el momento. El efecto de la presencia de ESE puede ser contrarrestado por la RDR. No obstante, existen Errores Sistemáticos que Persisten en el Tiempo (ESPT), las estimaciones se ven deterioradas. En tal sentido, se presenta una nueva metodología para la detección y clasificación de ESPT basada en la técnica de Regresión Lineal Robusta y un procedimiento para el tratamiento integral de los errores sistemáticos que mejora significativamente la exactitud de las estimaciones de las variables. Las estrategias propuestas en esta tesis han sido probadas satisfactoriamente en un proceso de mayor escala correspondiente a una planta de biodiésel. Se concluye que la correcta aplicación de la Estadística Robusta al procesamiento de datos permite desarrollar estrategias que proveen estimaciones insesgadas de las variables de proceso, con resultados reproducibles y aplicables a otros sistemas.Nowadays, chemical plants need to introduce fast and low-cost changes in the operation to enhance their profitability, to satisfy environmental and safety regulations, and to obtain a final product of a certain quality. With this purpose, it is essential to know the current process state, which is estimated using the measurements and the model that represents its operation. Despite the recent improvements in instruments manufacturing, measurements are always corrupted with random errors, and sometimes they also are contaminated with systematic ones. The use of untreated observations is detrimental for plant operation; therefore, it is important to apply strategies that transform the data given by sensors in reliable information. The Classic Data Reconciliation (RDC) is a well-known technique that reduces the effect of random measurement errors. It provides more precise estimates of the observations, which are consistent with the process model. But the presence of systematic errors invalidates the statistical basis of that procedure. Therefore, those errors should be detected, identified, and estimated or eliminated before the application of RDC. To avoid this problem, Robust Data Reconciliation (RDR) strategies have been proposed, whose behavior is not affected by the presence of a moderate quantity of Sporadic Systematic Errors (ESE). They replace the Least Square Function by an M-estimator. In this thesis, two RDR methodologies are presented which combine the advantages of monotone and redescendent M-estimators. The Simple Method is proposed, which provides unbiased estimates of the reconciled measurements. Its computation requirement is low because the procedure is initialized using a robust estimate of the observation median. Furthermore, the Robust Measurement Test (TRM) is proposed. It uses the temporal redundancy provided by a set of measurements, and allows the detection and identification of atypical observations for measured variables which have null spatialredundancy. Their identification percentages are similar to those obtained for the redundant measured ones. This a great advance in the ESE Detection area because for the new method the detection does not depend on the spatial-redundancy. Even more, TMR allows to identify ESE for complex systems, such as processes which have parallel streams and equivalent set of measurements. It isolates the measurements with ESE at a low rate of false alarms and high detection percentages. This has provided a solution to a subject unsolved until now. Even though the detrimental effect of ESE can be reduced by the RDR, the presence of Systematic Errors that Persist in Time (ESPT) deteriorates variable estimates. In this sense, a new methodology is presented to detect the ESPT, and classify them using the Linear Robust Regression Technique. Also the treatment of all systematic errors is tackled using a comprehensive procedure that significantly enhances the accuracy of variable estimates. The strategies proposed in this thesis have been satisfactorily proved for a plant of biodiesel production. It can be concluded that the right application of concepts from Robust Statistic to process data analysis allows to develop techniques which provide unbiased estimates, are reproducible and can be applied to other systems.Fil: Llanos, Claudia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentin

Errores de prescripción en recetas especiales para estupefacientes y psicotrópicos dispensados en sala de operaciones del Instituto Nacional de Salud del Niño San Borja; julio - setiembre 2019

Las evaluaciones de prescripciones de las recetas especiales de medicamentos controlados requieren de concentración y dedicación ya que están basadas al reglamento vigente de fiscalización sanitaria. El estudio tiene como objetivo identificar los errores de prescripción de las recetas especiales para estupefaciente y psicotrópicos dispensadas en la farmacia de sala de operaciones del Instituto Nacional Salud Niño San Borja (INSN.SB) desde julio a setiembre 2019. La metodología es de tipo descriptivo y observacional el diseño metodológico es de tipo cuantitativo, transversal y prospectivo. El tamaño de muestra estuvo conformado por 400 recetas especiales de la farmacia de Sala de Operaciones del INSN.SB, que fueron emitidas durante los meses de julio a setiembre donde se identificó 180 (45 %) recetas especiales con errores de prescripción. En conclusión los errores de prescripción con mayor porcentaje fueron con datos del medicamento con 108 recetas (27 %) que no registraron correctamente los datos del medicamento, omiten la concentración de medicamento correspondiente, luego los errores con datos del paciente en 24 recetas (6 % ) omitieron el diagnóstico del paciente y CIE-10 del paciente, los errores en mínima cantidad son los errores con datos de prescriptor con 19 recetas (5 % ) no registraron su N° colegiatura, sello posfirma del prescriptor, asimismo se identificó recetas con prescripciones ilegibles con 30 recetas (8 %) presentan escritura deficiente e indescifrable.Trabajo académic

Classification of Systematic Measurement Errors within the Framework of Robust Data Reconciliation

A robust data reconciliation strategy provides unbiased variable estimates in the presence of a moderate quantity of atypical measurements. However, estimates get worse if systematic measurement errors that persist in time (e.g., biases and drifts) are undetected and the breakdown point of the robust strategy is surpassed. The detection and classification of those errors allow taking corrective actions on the inputs of the robust data reconciliation that preserve the instrumentation system redundancy while the faulty sensor is repaired. In this work, a new methodology for variable estimation and systematic error classification, which is based on the concepts of robust statistics, is presented. It has been devised to be part of the real-time optimization loop of an industrial plant; therefore, it runs for processes operating under steady-state conditions. The robust measurement test is proposed in this article and used to detect the presence of sporadic and continuous systematic errors. Also, the robust linear regression of the data contained in a moving window is applied to classify the continuous errors as biases or drifts. Results highlight the performance of the proposed methodology to detect and classify outliers, biases, and drifts for linear and nonlinear benchmarks.Facultad de Ciencias Exacta

Classification of Systematic Measurement Errors within the Framework of Robust Data Reconciliation

A robust data reconciliation strategy provides unbiased variable estimates in the presence of a moderate quantity of atypical measurements. However, estimates get worse if systematic measurement errors that persist in time (e.g., biases and drifts) are undetected and the breakdown point of the robust strategy is surpassed. The detection and classification of those errors allow taking corrective actions on the inputs of the robust data reconciliation that preserve the instrumentation system redundancy while the faulty sensor is repaired. In this work, a new methodology for variable estimation and systematic error classification, which is based on the concepts of robust statistics, is presented. It has been devised to be part of the real-time optimization loop of an industrial plant; therefore, it runs for processes operating under steady-state conditions. The robust measurement test is proposed in this article and used to detect the presence of sporadic and continuous systematic errors. Also, the robust linear regression of the data contained in a moving window is applied to classify the continuous errors as biases or drifts. Results highlight the performance of the proposed methodology to detect and classify outliers, biases, and drifts for linear and nonlinear benchmarks.Facultad de Ciencias Exacta

Dynamic system state estimation and outlier detection using Robust data reconciliation

State estimation and detection of measurement systematic errors are critical components of plant monitoring and control procedures. Reliable estimations of the process variables are attained by Classic Dynamic Data Reconciliation procedures when measurements follow exactly a known distribution. However, if this assumption happens approximately due to the presence of systematic errors, as outliers, classic dynamic data reconciliation provides biased results. In this work, a two-step methodology of Robust Dynamic Data Reconciliation and Systematic Error Detection is proposed. It takes advantages of a moving measurement window of fixed dimension and the features of the M-estimators. Furthermore, the presence of outliers is detected using a Robust Measurement Test. Two case studies are proposed, which work with the Huber and Biweigth M-estimators. A nonlinear benchmark extracted from the literature is considered, and performance measures are reported. The results obtained demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.Fil: Llanos, Claudia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Sanchez, Mabel Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Maronna, Ricardo Antonio. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Matemáticas; Argentin

On-line process monitoring using a robust statistics based methodology

Robust Data Reconciliation strategies provide unbiasedvariable estimates in the presence of a moderate quantity of measurement grosserrors. Systematic errors which persist in time, as biases or drifts, overcome thisquantity causing the deterioration of the estimates. This also occurs due tothe presence of process leaks. The fast detection of those faults avoids theuse of biased solutions of the data reconciliation procedure, and allows toperform quick corrective actions. In this work, a methodology for leakdetection is incorporated into a robust data reconciliation procedure thatdetects and classifies systematic observation errors. The strategy makes use ofthe Robust Measurement Test, to detect outliers and leaks, and the RobustLinear Regression of the data contained in a moving window to distinguish betweenbiases and drifts. The methodology is applied for two benchmarks extracted fromthe literature. Results highlight the performance of the proposed strategy.Fil: Llanos, Claudia Elizabeth. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Chávez Galletti, Roberto Javier. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Sanchez, Mabel Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Maronna, Ricardo Antonio. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Matemáticas; Argentin

Robust Estimators for Data Reconciliation

In this work, a comparative performance analysis of robust data reconciliation strategies is presented. The study involves two procedures based on the biweight function and three estimation techniques that use the Welsh, quasi-weighted least squares, and correntropy M-estimators. The aforementioned functions are selected for comparative purposes because their use in the data reconciliation literature has appeared during the past decade. All procedures are properly tuned to have the same estimation and gross error detection/identification capabilities under the ideal distribution. Different measurement models are systematically taken into account, and results are analyzed considering both performance measures (average number of type I errors, global performance, mean square error) and computational load. The comparative analysis indicates that a simple robust methodology can provide a good balance between those two issues for linear and nonlinear benchmarks.Fil: Llanos, Claudia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Sanchez, Mabel Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Maronna, Ricardo Antonio. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Matematicas; Argentin

Robust Estimation of Nonredundant Measurements and Equivalent Sets of Observations

The equation-oriented estimation of measurements constitutes the initial stage of many procedures devoted to optimizing a chemical plant. Nevertheless, the estimation of nonredundant measurements and observations related to equivalent sets of systematic errors remains an unsolved problem, which deteriorates the knowledge of the actual process operation. In this work two statistical tests, which can take the part of the estimation method and deal with those problems, are analyzed. The Window Measurement Test is easily computed using an analytical expression, while the Robust Measurement Test uses robust statistics concepts to calculate the measurement adjustment and its covariance matrix. Both tests take advantage of the spatial redundancy given by the process model and the temporal redundancy provided by a window of process observations. Performance results demonstrate that the tests are able to detect atypical observation values for all kinds of measurements, and highlight the improvements achieved with the use of robust statistics.Fil: Llanos, Claudia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Sanchez, Mabel Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Maronna, Ricardo Antonio. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Cs.exactas. Centro de Matematica de la Plata.; Argentin

A Robust Methodology for the Sensor Fault Detection and Classification of Systematic Observation Errors

Robust Data Reconciliation enhances the quality of variable estimates when the data set contains a moderate proportion of atypical observations. But if systematic errors that persist in time, i.e. biases and drifts, are not detected, the break down point of the estimates is exceeded and results get worse. In this work, a new methodology based on the concepts of Robust Statistics is presented to deal with this problem. The strategy computes robust variable estimates, classifies the systematic measurement errors, and provides corrective actions to avoid the detrimental effect of biases and drifts until the sensor is repaired. The performance of the methodology is evaluated for the steady state operation of linear and non-linear benchmarks. Results demonstrate that its use significantly improves the estimates accuracyFil: Llanos, Claudia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Sanchez, Mabel Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Maronna, Ricardo Antonio. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Matemáticas; Argentin