2025-04-16 Waterson Atskaite #4

 

Tikšanās 9. aprīli

Pēc tikšanās 9. aprīlī nolēmām:

  1. ASYA komandai Evaldam un Gustavam nepieciešama pieeja marķēšanas sistēmai, WATERSON atsūtiet lūdzu pieeju, jo bez tās mums veidojas 2 atsevišķas datu kopas! Jāpanāk, ka ASYA un WATERSON kopas sakrīt vienotā sistēmā. Jābūt iespējai no sistēmas eksportēt datus apmācībai.

  2. WATERSON atsūtiet lūdzu miro diagrammu ar marķējumu koku ASYA

     

  3. Validācijas kopās WATERSON marķēs datus, balstoties uz zināšanām par lokācijām, piemēram, dažās konkrētās lokācijās ir GROUNDWATER periodiski un šīs pozīcijas var atpazīt kopās

  4. Marķētas tiek tikai īslaicīgas izmaiņas, nedrīkst marķēt visus apgabalus potenciālajam piesārņojumam 1-3 dienu garumā, jo AI modeļi tam nebūs šobrīd piemēroti, un mazinās precizitāti

  5. WATERSON marķēt uzmanīgi pīķus kā DISCOLORATION, ja tiešām tur ir šāds piesārņojums nevis WATER_HUMMER, jo WATER_HUMMER mēs šobrid vispār nelietojam modeļu apmācībā, ja tomēr to var nodalīt no DISCOLORATION un šāid krāna atvēršanas/aizvēršanas notikumi ir neatkarīgi, tad ziņot ASYA un iekļausim apmācībās kā NORMAL vai OTHER?

  6. Ja tomēr visi WATER_HUMMER ir DISCOLORATION marķētajos datos, tad lai WATERSON Sergejs uzraksta skriptu, kas to automātiski nomaina nevis ar roku stunām ilgi kāds manuāli mainītu.

  7. ASYA tālāk izstrādā koncentrāciju modeli uz pieejamiem WT_1 un WT_4 datiem, pārbauda hipotēzi, ka pie augstākas koncentrācijas spēsim precīzāk atpazīt piesārņojumu. Pēc šiem eksperimentiem ASYA nosaka modeļa rāmi no..līdz laika darbībai (pašlaik 6h-15min), un piesārņojuma koncentrācijai

 

Sākotnējie koncentrāciju eksperimenti

WT_1 satur kvalitatīvus koncentrāciju datus

image-20250416181206631

Negaidīti atradām, ka 17. Februari uz GDrive ir uzlikta citādāka WT_4 datu kopa nekā tā ar kuru strādājām līdz šim, zemāk notikumi (mazās svītriņas) un datu apjoms ilustrēts. Labi, ka dati ir palikuši vairāk, līdz ar to varēsim uzlabot modeli, bet ir noticis komunikācijas pārtrūkums kādā brīdī

image.png

Starp eksperimentiem ir aizdomīgi apgabali, kurus noteikti nevajadzētu lietot kā NORMAL, būtu labi, ja jūs tos nomarēķētu tā, lai varam izņemt vai ļaujat mums statistiski tos izņemt

Download this image for viewing and zoom in - Notion has insane picture quality reduction. With Blue-Black stripes al the regions with

 

WT_4 satur nekvalitatīvus koncentrāciju datus, kur tiek aprakstīts eksperiments, bet nav precīzi laika soļi salāgoti ar eksperimentu. Vai jūs lūdzu varētu iziet cauri datiem un salabot koncentrāciju marķējumus?

image-20250416181254656

Pareizs piemērs, kuru paši varam atšifrēt (Rinda 11) image-20250416181329575

Slikts piemērs (Rinda 35), ConcentrationMax=2.0 vajadzēja būt Step_change=0.5 nevis 0.1

unchanged step

Slikts piemērs (Rinda 25) - beigās aizdomīgs samazinājums

image.png

Slikts piemērs (Rinda 26) - laika nobīdes

image.png

Slikts piemērs (Rinda 34) - Eksperiments sākas pirms tas ir sācies

You can clearly see the changing pyramid → the label is offset to include a spike from the system. This might be leakage of some form

image.png

 

WT_4 var novērot kalibrācijas problēmas, būtu nepieciešams, ka visi eksperimenti turpmāk arī tiek veikti ar 2 iekārtām, bet tās ir labāk jākalibrē, lai vismaz relatīvās izmaiņas būtu līdzīgākas

Plot of absolute values - the drift is noticeable, but could be compensated with deltas, since they are relative

Relatīvo deltu izmaiņas starp abām sistēmām (problēma ar Turbidity, Conductivity and ORP)

image-20250416181819328