NHẬN DIỆN DẤU HIỆU BẤT THƯỜNG ĐỂ ĐẢM BẢO ĐỘ TIN CẬY CỦA DỮ LIỆU QUAN TRẮC

Dữ liệu quan trắc là cơ sở để đánh giá chất lượng nước, theo dõi hiệu quả xử lý và kiểm soát quá trình vận hành. Tuy nhiên, một hệ thống vẫn ghi nhận và truyền dữ liệu không đồng nghĩa với việc mọi kết quả đo được đều chính xác. Trôi tín hiệu, dữ liệu bị giữ giá trị, nhiễu, mất dữ liệu, sai lệch hiệu chuẩn hoặc bất thường giữa các thông số đều có thể làm giảm độ tin cậy của kết quả. Vậy đâu là những dấu hiệu có thể nhận biết và cách kiểm tra dữ liệu như thế nào? 

1. Vì sao cần kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu quan trắc? 

Dữ liệu quan trắc được sử dụng để đánh giá chất lượng nước, kiểm soát hiệu quả xử lý và theo dõi tình trạng vận hành của hệ thống. Với các hệ thống quan trắc tự động, liên tục, dữ liệu còn là cơ sở để phát hiện biến động, xác định sự cố và phục vụ công tác quản lý. 

Tuy nhiên, thiết bị vẫn có thể ghi nhận và truyền dữ liệu trong khi cảm biến bị bám bẩn, tín hiệu bị nhiễu, cảm biến bị trôi tín hiệu, hệ thống lấy mẫu hoạt động không ổn định hoặc thiết bị đã có sai lệch sau thời gian vận hành. Vì vậy, việc dữ liệu vẫn được ghi nhận không đồng nghĩa với việc dữ liệu đó đảm bảo độ chính xác. 

Nếu những bất thường này không được phát hiện, dữ liệu sai lệch có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng nước, hiệu quả xử lý hoặc tình trạng vận hành. Điều này có thể dẫn đến nhận định không chính xác và làm ảnh hưởng đến các quyết định kỹ thuật. 

Do đó, độ tin cậy của dữ liệu cần được kiểm tra thường xuyên thông qua xu hướng dữ liệu, trạng thái thiết bị, điều kiện lấy mẫu, lịch sử hiệu chuẩn, kết quả đối chứng và các yêu cầu QA/QC. Việc phát hiện sớm bất thường giúp xác định nguyên nhân và xử lý vấn đề trước khi dữ liệu được sử dụng cho các mục đích quan trọng.

2. Nhận diện những dấu hiệu bất thường để đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu quan trắc 

2.1. Trôi tín hiệu (Signal Drift) 

Trôi tín hiệu là hiện tượng giá trị đo tăng hoặc giảm từ từ theo một chiều trong thời gian dài, trong khi điều kiện thực tế của nguồn nước hoặc quá trình xử lý không có thay đổi tương ứng. 

Trôi tín hiệu có thể xuất hiện do cảm biến bám bẩn, điện cực suy giảm đặc tính, cảm biến lão hóa, thay đổi điểm zero hoặc thiết bị cần được hiệu chuẩn lại. 

Để xác định hiện tượng này, cần theo dõi xu hướng dữ liệu trong thời gian dài và đối chiếu với kết quả đo đối chứng, lịch sử vệ sinh, hiệu chuẩn và bảo trì. 

2.2. Dữ liệu bị giữ giá trị hoặc đường dữ liệu phẳng (Stuck Value / Flatline) 

Dữ liệu bị giữ giá trị xảy ra khi thiết bị liên tục ghi nhận một giá trị hoặc một khoảng giá trị rất hẹp trong thời gian dài, mặc dù điều kiện thực tế có biến động. 

Ví dụ, pH duy trì chính xác ở 7,02 trong nhiều giờ hoặc DO liên tục ở 6,50 mg/L trong khi quá trình vận hành thay đổi. 

Nguyên nhân có thể liên quan đến cảm biến bị treo, mất tín hiệu, lỗi bộ điều khiển hoặc lỗi truyền dữ liệu. Khi phát hiện đường dữ liệu phẳng bất thường, cần kiểm tra trực tiếp trạng thái thiết bị và tín hiệu đầu ra. 

2.3. Nhiễu tín hiệu và giá trị đột biến (Signal Noise / Spike / Outlier) 

Nhiễu tín hiệu thể hiện qua những dao động liên tục quanh giá trị đo, trong khi giá trị đột biến xuất hiện dưới dạng những điểm tăng hoặc giảm rất nhanh so với xu hướng chung. 

Các nguyên nhân thường gặp gồm nhiễu điện từ, nguồn điện không ổn định, dây tín hiệu, bọt khí, dòng mẫu không ổn định hoặc điều kiện lắp đặt cảm biến. 

Không nên tự động loại bỏ các điểm dữ liệu bất thường. Cần đối chiếu thời điểm xuất hiện với điều kiện vận hành và trạng thái thiết bị để xác định đó là biến động thực tế hay vấn đề của hệ thống đo. 

2.4. Thay đổi bậc tín hiệu (Step Change) 

Thay đổi bậc tín hiệu xảy ra khi giá trị đo chuyển đột ngột từ một mức ổn định sang một mức mới và tiếp tục duy trì tại mức mới. 

Nếu hiện tượng này xảy ra đồng thời với thay đổi thực tế trong quá trình sản xuất hoặc xử lý nước, đó có thể là biến động của nguồn nước. 

Ngược lại, nếu quá trình vận hành không thay đổi nhưng tín hiệu chuyển sang một mức mới, cần lập tức kiểm tra cảm biến, hiệu chuẩn, hệ thống lấy mẫu và tín hiệu truyền nhận. 

2.5. Dữ liệu ngoài dải đo (Out-of-Range Data) 

Dữ liệu ngoài dải đo xuất hiện khi kết quả vượt quá khả năng đo hoặc giới hạn cấu hình của thiết bị. 

Một số hệ thống có thể hiển thị giá trị bằng 0, giá trị âm, giá trị rất lớn hoặc một giá trị đặc biệt để biểu thị trạng thái lỗi. Vì vậy, cần phân biệt giữa giá trị đo thực tế và giá trị được thiết bị sử dụng để biểu thị lỗi. 

Khi xuất hiện dữ liệu ngoài dải đo, cần kiểm tra dải đo, cấu hình thiết bị, tình trạng cảm biến và mã trạng thái đi kèm. 

2.6. Mất dữ liệu hoặc gián đoạn truyền dữ liệu (Data Gap / Data Loss) 

Mất dữ liệu xảy ra khi hệ thống không ghi nhận hoặc không truyền dữ liệu trong một khoảng thời gian. 

Nguyên nhân có thể đến từ mất nguồn điện, mất kết nối mạng, lỗi datalogger, lỗi truyền thông, thiết bị ngừng hoạt động hoặc lỗi máy chủ. 

Ngoài việc kiểm tra giá trị đo, cần kiểm tra tính liên tục của dữ liệu và thời gian ghi nhận để xác định có xảy ra mất dữ liệu hoặc sai lệch thời gian hay không. 

2.7. Sai lệch so với kết quả đo đối chứng (Reference Comparison) 

Kết quả quan trắc online có thể được kiểm tra bằng cách so sánh với kết quả phân tích phòng thí nghiệm hoặc thiết bị cầm tay phù hợp tại cùng vị trí và gần cùng thời điểm. 

Nếu kết quả online liên tục có sai khác đáng kể, cần kiểm tra tình trạng cảm biến, hiệu chuẩn, hệ thống lấy mẫu, điều kiện vận hành và phương pháp phân tích. 

Một lần sai khác chưa đủ để kết luận thiết bị hoạt động không chính xác. Cần thực hiện kiểm tra lặp lại để xác định xu hướng sai lệch và nguyên nhân. 

3. Không chỉ nhìn vào giá trị đo: cần kiểm tra cả trạng thái thiết bị 

Khi đánh giá dữ liệu quan trắc, không nên chỉ xem xét giá trị được hiển thị trên phần mềm. Một kết quả chỉ có giá trị khi được tạo ra trong điều kiện thiết bị hoạt động ổn định và hệ thống đo đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật. 

Cần xem xét đồng thời: 

Giá trị đo → xu hướng dữ liệu → trạng thái cảm biến → hệ thống lấy mẫu → hiệu chuẩn → tín hiệu truyền → lịch sử bảo trì → kết quả đo đối chứng. 

Trong đó, trạng thái thiết bị là một yếu tố đặc biệt quan trọng. Các cảnh báo liên quan đến cảm biến, lưu lượng mẫu, hóa chất, thuốc thử, nguồn cấp hoặc kết nối có thể cho biết thiết bị đang hoạt động ngoài điều kiện bình thường. 

Ví dụ, một thiết bị vẫn truyền giá trị pH về hệ thống quản lý nhưng đồng thời phát cảnh báo cảm biến cần vệ sinh hoặc hiệu chuẩn. Trong trường hợp này, không nên chỉ dựa vào giá trị pH đang hiển thị mà cần kiểm tra nguyên nhân cảnh báo và đánh giá ảnh hưởng của nó đến dữ liệu. 

Việc kết hợp dữ liệu đo với trạng thái thiết bị và lịch sử vận hành giúp xác định chính xác hơn liệu một biến động trên biểu đồ phản ánh sự thay đổi thực tế của chất lượng nước hay xuất phát từ hệ thống quan trắc. 

4. Làm gì khi phát hiện dữ liệu bất thường? 

Khi phát hiện dữ liệu có dấu hiệu bất thường, không nên ngay lập tức loại bỏ, chỉnh sửa hoặc thay thế kết quả. Trước tiên cần xác định nguyên nhân và đánh giá mức độ ảnh hưởng đến dữ liệu. 

Quy trình kiểm tra có thể thực hiện theo các bước sau: 

• Kiểm tra xu hướng dữ liệu: Xác định thời điểm bắt đầu xuất hiện bất thường, mức độ thay đổi và thời gian kéo dài. Đồng thời, đối chiếu với các thông số khác và tình trạng vận hành tại cùng thời điểm. 
• Kiểm tra trạng thái thiết bị: Kiểm tra cảnh báo, mã lỗi, trạng thái cảm biến, tín hiệu đầu ra và các thông tin chẩn đoán được thiết bị ghi nhận. Đây là bước giúp xác định bất thường xuất phát từ thiết bị hay không. 
• Kiểm tra hệ thống lấy mẫu: Đối với hệ thống phân tích online sử dụng dòng mẫu, cần kiểm tra lưu lượng, đường ống dẫn mẫu, bơm, bộ lọc, van và các vị trí có khả năng gây tắc nghẽn hoặc làm thay đổi điều kiện mẫu. 
• Kiểm tra vệ sinh và hiệu chuẩn: Đối chiếu lịch sử vệ sinh, hiệu chuẩn và thay thế vật tư tiêu hao. Với các cảm biến có nguy cơ bám bẩn hoặc suy giảm theo thời gian, cần kiểm tra trực tiếp tình trạng đầu đo trước khi đánh giá lại dữ liệu. 
• Thực hiện đo đối chứng: Lấy mẫu và phân tích bằng phương pháp hoặc thiết bị đối chứng phù hợp tại cùng vị trí và gần cùng thời điểm. Kết quả cần được đánh giá theo tiêu chí chấp nhận của phương pháp hoặc quy trình QA/QC áp dụng. 
• Xác định khoảng thời gian dữ liệu bị ảnh hưởng: Sau khi xác định nguyên nhân, cần khoanh vùng khoảng thời gian có khả năng bị ảnh hưởng và đánh giá lại chất lượng dữ liệu trong khoảng thời gian đó. 

Cách tiếp cận này giúp tránh việc loại bỏ dữ liệu một cách tùy ý, đồng thời tạo cơ sở để xác định dữ liệu nào có thể tiếp tục sử dụng, dữ liệu nào cần đánh giá bổ sung và thời điểm hệ thống cần được hiệu chuẩn, vệ sinh hoặc bảo trì. 

5. AQUACO - Giải pháp giúp duy trì độ tin cậy của dữ liệu quan trắc 

Có thể nói, độ tin cậy của dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào thiết bị phân tích mà còn phụ thuộc vào cảm biến, hệ thống lấy mẫu, hiệu chuẩn, truyền dữ liệu và công tác bảo trì. 

Với kinh nghiệm triển khai các hệ thống quan trắc môi trường nước, AQUACO cung cấp giải pháp từ thiết bị phân tích, cảm biến, hệ thống lấy mẫu, truyền nhận dữ liệu đến dịch vụ lắp đặt, hiệu chuẩn, bảo trì và vận hành hệ thống. 

Việc kiểm tra và bảo trì đúng cách giúp phát hiện sớm trôi tín hiệu, cảm biến suy giảm hiệu năng, lỗi hệ thống lấy mẫu và các vấn đề ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu, từ đó duy trì hệ thống quan trắc hoạt động ổn định và cung cấp dữ liệu có độ tin cậy cao. 

AQUACO - Giải pháp thiết bị và dịch vụ cho hệ thống quan trắc môi trường nước.

CÔNG TY CỔ PHẦN THIẾT BỊ CÔNG NGHỆ AQUA 

• Văn phòng đại diện:  23 Đường Số 4, Cư Xá Chu Văn An, Phường Bình Thạnh, TP.HCM.  

• Văn phòng giao dịch: Số 2 đường 5, Khu phố 67, Phường Hiệp Bình, TP HCM.

• Văn phòng Hà Nội: 18-D4 Thanh Xuân Bắc, Phường Thanh Xuân, Hà Nội

• Hotline:  0909 246 726   

• Tel: 028 6276 4726   

• Email: info@aquaco.vn