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Dr.-Ing. Peter Ulbig Physikalisch-Technische Bundesanstalt Fachbereich 3.2: Analytische Messtechnik und Druck Abschätzung indirekter Einflüsse auf MU am Beispiel Dichtemessung und Brennwertbestimmung © PTB, P. Ulbig

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Dr.-Ing. Peter Ulbig

Physikalisch-Technische BundesanstaltFachbereich 3.2: Analytische Messtechnik und Druck

Abschätzung indirekter Einflüsse auf MU am Beispiel Dichtemessung und

Brennwertbestimmung

© PTB, P. Ulbig

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Inhalt:

• Direkte und indirekte Einflüsse• Beispiel Dichtemessung• Berücksichtigung indirekter Beiträge• Beispiel Brennwertmessung• Alternative: Varianzanalyse

Abschätzung indirekter Einflüsse auf MU am Beispiel Dichtemessung und Brennwertbestimmung

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Direkter Einfluss

z. B. Längenänderung bei Erwärmung

• direkter Einfluss ist korrigierbar

• kann in physikalisches Modell integriert werden

1) Direkte und indirekte Einflüsse

( ) ( )[ ]ooo TTTll −+= α1

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indirekter Einfluss

z. B. Längenänderung in einer Klimakammer

• indirekter Einfluss ist nicht korrigierbar

• kann nicht in physikalisches Modell integriert werden

1) Direkte und indirekte Einflüsse

( ) ( )[ ]ooo TTTLL −+= α1?

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indirekter Einfluss: Temperaturschwankungen

1) Direkte und indirekte Einflüsse

( )�=N

oo TLL1

( ) ( )oLLu 22 σ=

Modellgleichung ohne Temperatureinfluss

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indirekter Einfluss: Temperaturschwankungen

1) Direkte und indirekte Einflüsse

( ) ( )TLTLLN

oo δ+=�1

( ) ( ) ( )TuTLLuLu o

22

22��

���

∂∂+=

Modellgleichung mit Temperatureinfluss

( ) ( ) ( ) ( )TuLLuLu oo2222 α+=

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

FA

FG

Auftriebsmessung nach Archimedes

Messung der Differenzkraft mit einer Waage

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

2-Senkkörper-Dichtemessanlageder E.ON Ruhrgas AG

Senkkörper:• gleiche Masse• gleiche Oberfläche• versch. Volumina

Temperatur- undDruckmessung

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

Physikalisch-mathematisches Modell:

RK

RKBKBRGas VV

mmmm−

−+−=ρ

Anzeigen der Waage (Balance) für Ring und Kugel im Gas

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

Physikalisch-mathematisches Modell:

RK

RKBKBRGas VV

mmmm−

−+−=ρ

Anzeigen der Waage für Ring und Kugel im Vakuum

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

Physikalisch-mathematisches Modell:

RK

RKBKBRGas VV

mmmm−

−+−=ρ

Volumina für Ring und Kugel

Druck und Temperatur ???

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Ziel: Messung der Gasdichte ρ als f(T,p)

2) Beispiel Dichtemessung

Physikalisch-mathematisches Modell:

RK

RKBKBRGas VV

mmmm−

−+−=ρ

( ) ( ) ( ) ( )pup

TuT

XuX

u 22

22

1

2

2

2���

����

∂∂+�

���

∂∂+��

����

∂∂=�

=

GasGasN

ii

i

GasGas

ρρρρ

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3) Berücksichtigung indirekter Beiträge

indirekter Einfluss

z. B. Längenänderung in einer Klimakammer

• indirekter Einfluss ist nicht korrigierbar

• kann nicht in physikalisches Modell integriert werden

Einfluss systematisch variieren und messen !!!

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4) Beispiel Brennwertmessung

( )( )tTTkut

Tcal

cal d

d −+= 0

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4) Beispiel Brennwertmessung

Zeit

T0Tmf

Tmi

tmi tmf

Ti(t)

Tf(t)

Tcal(t)

Vorperiode Hauptperiode Nachperiode

∆∆∆∆Tad = Tmf - Tmi - ∆∆∆∆Tex exmimfad TTTT ∆∆∆∆−−−−−−−−====∆∆∆∆

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4) Beispiel Brennwertmessung

( ),...,,/ elecgasel.cal.ad,combad,sn f EmTTH ∆∆=

Physikalisch-mathematisches Modell

ariation von tmf (Beginn der Nachperiode)

• Variation der Temperatur-Sensor Position

• Variation der Auswertungsmethode

• Variation der Heizerposition

Indirekte Einflüsse

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4) Beispiel Brennwertmessung

Brenner

Wärme-austauscher

Kalibrier-heizung

Pt25 sensor

symmetry plane at x = 0.3

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4) Beispiel Brennwertmessung

Zeit

T0Tmf

Tmi

tmi tmf

Ti(t)

Tf(t)

Tcal(t)

Vorperiode Hauptperiode Nachperiode

∆∆∆∆Tad = Tmf - Tmi - ∆∆∆∆Tex exmimfad TTTT ∆∆∆∆−−−−−−−−====∆∆∆∆

Variation der Nachperiodenzeit tmf

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4) Beispiel Brennwertmessung

Bild der DT_ad Verhältnisse

Verhältnis (∆∆∆∆T ad(combustion) vs. ∆∆∆∆T ad (el. calibration))

1.0015

1.0020

1.0025

1.0030

1.0035

1.0040

1.0045

1.0050

1.0055

1.0060

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500∆∆∆∆t mf/s

Ver

hältn

is

simult. exp. fit, eq. areas

simult. exp. fit

linearer fit + exp. Transf.

linearer fit

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4) Beispiel Brennwertmessung

Kalibrier-Heizung (100 %/90 %)

2. Kalibrierheizung (0 %/10 %)

symmetry plane at x = 0.3

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4) Beispiel BrennwertmessungVerhältnis (∆∆∆∆T ad(combustion) vs. ∆∆∆∆T ad(el. calibration))

1.0045

1.0050

1.0055

1.0060

1.0065

0 100 200 300 400 500

∆∆∆∆t mf/s

Ver

hältn

is

90/10 %

100 %±1x10-4

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4) Beispiel Brennwertmessung

Pt25 sensor (lokal)

Cu-Draht sensor (Oberfläche)

Kalorimetergefäß

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4) Beispiel BrennwertmessungVerhältnis (∆∆∆∆T ad(combustion) vs. ∆∆∆∆T ad(el. calibration))

1.0045

1.0050

1.0055

1.0060

1.0065

0 100 200 300 400 500

∆∆∆∆t mf/s

Ver

hältn

is

Cu-Draht sensor

Pt25 sensor±1x10-4

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4) Beispiel Brennwertmessung

Zeit

T0Tmf

Tmi

tmi tmf

Ti(t)

Tf(t)

Tcal(t)

Vorperiode Hauptperiode Nachperiode

∆∆∆∆Tad = Tmf - Tmi - ∆∆∆∆Tex exmimfad TTTT ∆∆∆∆−−−−−−−−====∆∆∆∆

Variation der Auswertemethode

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4) Beispiel Brennwertmessung

Bild der DT_ad Verhältnisse

Verhältnis (∆∆∆∆T ad(combustion) vs. ∆∆∆∆T ad (el. calibration))

1.0015

1.0020

1.0025

1.0030

1.0035

1.0040

1.0045

1.0050

1.0055

1.0060

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500∆∆∆∆t mf/s

Ver

hältn

is

simult. exp. fit, eq. areas

simult. exp. fit

linearer fit + exp. Transf.

linearer fit

±1.4x10-4

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4) Beispiel Brennwertmessung

( ) methods,s,temp.posheat.pos.s,mfiss HHHtXHH ∂+∂+∂+= ,

( ) ( ) ( ) ( ) ( )222

1

2

2

2methods,s,temp.posheat.pos.s,

1N

ii

i

ss HHHXu

XH

Hu ∂+∂+∂+���

����

∂∂

=�+

=

( ) 3/22 aHu =is,

a a

P

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4) Beispiel Brennwertmessung

Unsicherheitsbeiträge ∆Tad (k=2)

0.038 %

ariation von tmf (Beginn der Nachperiode): 0.030 %

• Variation der Temperatur-Sensor Position: 0.011 %

• Variation der Auswertungsmethode: 0.016 %

• Variation der Heizerposition: 0.011 %

Unsicherheit des Brennwerts: 0.046 %

• Messunsicherheit Massebestimmung: 0.015 %

• Messunsicherheit weitere Größen: 0.022 %

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4) Beispiel Brennwertmessung

( ) methods,s,temp.posheat.pos.s,mfiss HHHtXHH ∂+∂+∂+= ,

( ) ( ) ( ) ( ) ( )222

1

2

2

2methods,s,temp.posheat.pos.s,

1N

ii

i

ss HHHXu

XH

Hu ∂+∂+∂+���

����

∂∂

=�+

=

Vorgehen entspricht „Synthese von Varianzen“

Gegenteil „Analyse von Varianzen“

oder auch „Zerlegung von Varianzen“

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5) Alternative: Varianzanalyse

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5) Alternative: Varianzanalyse

Ziel der Varianzanalyse:

Testet für mehr als zwei Gruppen „auf einen Schlag“,ob signifikante Mittelwertsunterschiede vorliegen.

Hypothesen:

Nullhypothese: Mittelwerte unterscheiden sich nichtsignifikant

Alternativhypothese: mind. zwei Mittelwerte unter-scheiden sich signifikant

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5) Alternative: Varianzanalyse

Was macht die Varianzanalyse?

Zerlegung der Varianz der Daten in verschiedeneBestandteile, nämlich in die

Varianz innerhalb der einzelnen Gruppen und die

Varianz zwischen den verschiedenen Gruppen, dieauf die unterschiedliche Versuchsdurchführung(„Treatment“) zurückzuführen ist.

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5) Alternative: Varianzanalyse

Was macht die Varianzanalyse?

Zerlegung der Varianz der Daten in verschiedeneBestandteile, nämlich in die

Varianz innerhalb der einzelnen Gruppen und die

Varianz zwischen den verschiedenen Gruppen, dieauf die unterschiedliche Versuchsdurchführung(„Treatment“) zurückzuführen ist.

Page 37: Abschätzung indirekter Einflüsse auf MU am Beispiel ... · PDF file1.0015 1.0020 1.0025 1.0030 1.0035 1.0040 1.0045 1.0050 1.0055 1.0060 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

4) Beispiel BrennwertmessungVerhältnis (∆∆∆∆T ad(combustion) vs. ∆∆∆∆T ad(el. calibration))

1.0045

1.0050

1.0055

1.0060

1.0065

0 100 200 300 400 500

∆∆∆∆t mf/s

Ver

hältn

is

90/10 %

100 %±1x10-4

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4) Beispiel Brennwertmessung

inter(zwischenGruppen)

intra(innerhalbGruppen)

gesamt

Quelle der Variabilität

df (inter)

df (intra)

df (total)

Freiheitsgrade

SS(inter)

SS(intra)

SS(total)

Sum of Squares

MS(inter)

MS(intra)

MeanSquare

F

Varianz-verhältnis

F(aus Tabelle)

Wahrschein-lichkeit

Überprüfung der Nullhypothese (Schema)

Signifikant unter-schiedlich, wennF > F (Tabelle),

dann Nullhypothesenicht erfüllt!

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4) Beispiel Brennwertmessung

k Gruppen

Ni Daten proGruppe

N Datengesamt

Quelle der Variabilität

k-1

(N-1) – (k-1)

N-1

Freiheitsgrade

F(dfinter,dfintra)(aus Tabelle)

Wahrschein-lichkeit

Überprüfung der Nullhypothese (Schema)

SS(inter) / df(inter)

SS(intra) / df(intra)

MeanSquare

MS(inter) / MS(intra)

Varianz-verhältnis

Signifikant unter-schiedlich, wennF > F (Tabelle)

Sum of Squares

N

N

iiN

ii

2

1

1

2

��

���

−�

� =

=

XX

SS(total) - SS (inter)

NN

N

iik

j i

N

ii

i2

1

1

2

1��

���

−���

����

��

��

=

=

=XX

Page 40: Abschätzung indirekter Einflüsse auf MU am Beispiel ... · PDF file1.0015 1.0020 1.0025 1.0030 1.0035 1.0040 1.0045 1.0050 1.0055 1.0060 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

4) Beispiel Brennwertmessung

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4) Beispiel BrennwertmessungVerhältnis (∆∆∆∆T ad(combustion) vs. ∆∆∆∆T ad(el. calibration))

1.0045

1.0050

1.0055

1.0060

1.0065

0 100 200 300 400 500

∆∆∆∆t mf/s

Ver

hältn

is

90/10 %

100 %±1x10-4

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4) Beispiel Brennwertmessung

3,1E-052,9E-05σ1,005271,00537Mittelwert

1,005301,005404

1,005281,005383

1,005251,005372

1,005231,005331

10090/10

Heizungsart:

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4) Beispiel Brennwertmessung

��

=

=���

����

�k

j i

N

ii

N

i

1

2

1

X

Heizungsart:90/10 100

1 1,00532 1,005232 1,00537 1,005253 1,00538 1,005284 1,00540 1,00530

Gruppensumme 4,0215 4,0211=> Quadrat 16,1722 16,1689=> durch N_i 4,0431 4,0422=> Summe 8,0853

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4) Beispiel Brennwertmessung

�=

N

i

2i

1

X

Heizungsart:90/10 100

1 1,00532 1,005232 1,00537 1,005253 1,00538 1,005284 1,00540 1,00530

Quadrate 1,01067 1,010491,01077 1,010531,01079 1,010591,01083 1,01063

Summe: 8,08529

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4) Beispiel Brennwertmessung

N

N

ii

2

1

��

���

��

=

X

Heizungsart:90/10 100

1 1,00532 1,005232 1,00537 1,005253 1,00538 1,005284 1,00540 1,00530

Summe X_i 8,04253=> Quadrat 64,68229=> durch N 8,0852861

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4) Beispiel Brennwertmessung

N

N

ii

2

1

��

���

��

=

X�=

N

i

2i

1

X

Varianz über alle Messwerte:

-

-8,0852861275 8,0852861001

= 2,739e-8

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4) Beispiel Brennwertmessung

N

N

ii

2

1

��

���

��

=

X

Varianz über alle Durchführungsarten:

-

- 8,0852861001= 2,101e-8

��

=

=���

����

�k

j i

N

ii

N

i

1

2

1

X

8,0852861211

Page 48: Abschätzung indirekter Einflüsse auf MU am Beispiel ... · PDF file1.0015 1.0020 1.0025 1.0030 1.0035 1.0040 1.0045 1.0050 1.0055 1.0060 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

4) Beispiel Brennwertmessung

2 Gruppen

4 Daten proGruppe

8 Datengesamt

Quelle der Variabilität

2-1=1

(8-1) – (2-1)=6

8-1=7

Freiheitsgrade

F(1,6,0,05)= 5,99

Wahrschein-lichkeit

Überprüfung der Nullhypothese (Schema)

2,101e-8

0,106e-8

MeanSquare

19,78

Varianz-verhältnis

Signifikant unter-schiedlich, da F > F (Tabelle)

Sum of Squares

0,638e-8

2,101e-8

2,739e-8

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4) Beispiel Brennwertmessung

Page 50: Abschätzung indirekter Einflüsse auf MU am Beispiel ... · PDF file1.0015 1.0020 1.0025 1.0030 1.0035 1.0040 1.0045 1.0050 1.0055 1.0060 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

5) Alternative: Varianzanalyse

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5) Alternative: Varianzanalyse

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5) Alternative: Varianzanalyse

A B

a b a b

1...N 1...N 1...N 1...N

µ1 µ2 µ3 µ4

temperature sensorposition

electric heaterposition

variation of tmf

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Danke für die

Aufmerksamkeit !!!