Kazanimlar:
- Zaman serisi, eşik aşımı ve sensör kalite kontrolü (QA/QC) kavramlarını uygulayabilme
- AI ile anomali tarama, trend özeti ve eksik veri stratejisi kurgulayabilme
- AI'ın işaret ettiği aşım ve anomalileri ham veri ve kalibrasyonla doğrulayabilme
Bir organize sanayi bölgesinin atıksu arıtma tesisinde vardiya mühendisisin. Çıkış noktasına yerleştirilmiş sürekli izleme istasyonu, çözünmüş oksijen (DO), pH, iletkenlik ve kimyasal oksijen ihtiyacını (KOİ) 15 dakikada bir kaydediyor. Sabah 03:40'ta SCADA ekranında KOİ değeri 1.240 mg/L'ye fırlıyor ve sistem alarm veriyor. Deşarj limiti 250 mg/L. Panik yapmadan önce sorman gereken soru şu: Bu gerçek bir kirlilik olayı mı, yoksa sensör mü kaydı? İşte bu ünitede, bir dil modelini (LLM) zaman serisi verisini tarama, anomali işaretleme ve trend özeti çıkarma için nasıl bir "ilk okuma asistanı" olarak kullanacağını; ama nihai kararı neden asla ona bırakmayacağını işliyoruz.
Sürekli izleme verisinin anatomisi
Çevresel izleme verisi, düzenli zaman aralıklarıyla toplanan bir zaman serisidir. Her ölçüm noktası bir zaman damgası, bir değer ve ideal olarak bir kalite bayrağı taşır. Ham veriyi anlamlandırmak için üç kavramı ayırt etmelisin:
- Trend: Uzun vadeli yönelim (ör. mevsimsel iletkenlik artışı).
- Mevsimsellik/döngü: Gün içi veya yıl içi tekrar eden desenler (ör. gündüz fotosentezle DO'nun yükselmesi).
- Anomali: Beklenen desenden istatistiksel olarak sapan tekil veya kısa süreli değerler.
Parametre
Tipik izleme aralığı
Örnek limit (deşarj)
Sık görülen sensör sorunu
pH
1-5 dk
6-9 (birimsiz)
Referans elektrot kayması
Çözünmüş oksijen (DO)
5-15 dk
≥ 5 mg/L (alıcı ortam)
Membran kirlenmesi (biofouling)
İletkenlik
5-15 dk
Sınıfa bağlı, µS/cm
Kalibrasyon sürüklenmesi
KOİ (sürekli analizör)
15-60 dk
250 mg/L
Reaktif tükenmesi, tıkanma
PM10 (hava)
1 saat
50 µg/m³ (24 saatlik)
Nem/yoğuşma etkisi
QA/QC bayrakları neden hayati?
QA/QC (kalite güvence / kalite kontrol), her ölçüme bir güven etiketi iliştirmektir. Bir değer istatistiksel olarak "aşım" gibi görünse bile, kalibrasyon penceresi dışında alınmışsa veya sensör bakımdaysa geçersizdir. Yaygın bayrak kodları:
Bayrak Anlam----- ------------------------------------------G Good — geçerli, kabul edilmiş ölçümS Suspect — şüpheli, doğrulama gerekliM Missing — eksik / boş kayıtC Calibration — kalibrasyon/bakım penceresi, veri geçersizE Estimated — imputasyonla doldurulmuş tahmini değerX Out-of-range — sensörün fiziksel aralığı dışında
İpucu: Bir aşım analizine başlamadan önce her zaman kalibrasyon ve bakım kayıtlarını (log defterini) aç. 03:40'taki KOİ sıçraması, otomatik gece kalibrasyonuyla veya reaktif değişimiyle çakışıyorsa bu bir "C" bayraklı veridir; alarma değil, veri temizliğine konudur.
AI ile anomali tarama ve trend özeti
LLM'i tablo verisini hızlıca gözden geçirmek, insan gözünün kaçırabileceği desenleri işaretlemek ve ilk hipotezleri sıralamak için kullanabilirsin. Kritik nokta: Modele ham veriyi, birimleri ve limiti birlikte vermek ve ondan doğrulanabilir gözlemler istemektir.
ZAYIF PROMPT:"Bu su kalitesi verisinde sorun var mı?"GÜÇLÜ PROMPT:"Aşağıda bir atıksu deşarj noktasının 15 dakikalık izleme verisi var(sütunlar: zaman, KOİ [mg/L], iletkenlik [µS/cm], pH, QA bayrağı).Deşarj KOİ limiti 250 mg/L, pH aralığı 6-9.Görevin:1) Limit aşımı olan zaman damgalarını listele.2) Yalnızca 'G' (good) bayraklı satırları değerlendir; C/M/S bayraklıları ayrı bir 'doğrulama gerekli' listesine ayır.3) Tekil sıçrama mı (tek satır) yoksa sürekli yükseliş mi (>= 3 ardışık satır) olduğunu her aşım için belirt.4) İletkenlik ve pH'ın aynı anda değişip değişmediğini not et (eşzamanlı değişim gerçek olay lehine kanıttır).Emin olmadığın veya veriyle doğrulanamayan hiçbir yorum ekleme;bunun yerine 'ham veriyle doğrulanmalı' yaz."
Güçlü prompt, modeli somut bir prosedüre bağlar, bayrakları ayrıştırır ve halüsinasyonu (uydurma yorum) sınırlamak için açık bir "emin değilsen söyleme" talimatı içerir.
Dikkat: LLM sayısal eşik karşılaştırmalarında hata yapabilir; 248 mg/L'yi "aşım" veya 252 mg/L'yi "limit içinde" diye yanlış etiketleyebilir. Modelin listelediği HER aşımı, ham tablodan kendi gözünle veya bir formülle (ör. deger > 250) yeniden doğrula. Model tarama yapar; sınır kararını sen verirsin.
Eksik veri stratejisi (imputation)
Sensörler tıkanır, elektrik kesilir, iletişim kopar. Eksik veriyi nasıl doldurduğun, trend ve aşım analizini doğrudan etkiler. Yanlış imputasyon, olmayan bir aşımı "yaratabilir" veya gerçek bir aşımı gizleyebilir.
import pandas as pdimport numpy as np# 15 dakikalık KOİ serisi; -999 cihaz "veri yok" kodudf = pd.DataFrame({ "ts": pd.date_range("2026-07-17 00:00", periods=8, freq="15min"), "koi": [180, 195, -999, -999, 210, 1240, 205, 200], "flag": ["G", "G", "M", "M", "G", "S", "G", "G"],})# 1) Cihaz kodlarını gerçek eksik değere çevirdf.loc[df["koi"] == -999, "koi"] = np.nan# 2) KISA boşluk (<= 2 adım) için doğrusal ara-değerleme; imputasyonu işaretlegap = df["koi"].isna()df["koi_dolu"] = df["koi"].interpolate(limit=2)df.loc[gap & df["koi_dolu"].notna(), "flag"] = "E" # Estimated# 3) Limit aşımı taraması — SADECE ölçülmüş (G) değerlerde karar içinasimlar = df[(df["koi_dolu"] > 250) & (df["flag"] == "G")]print(asimlar[["ts", "koi_dolu", "flag"]])
Bu yaklaşımda kısa boşluklar doldurulur ama doldurulan değerler E ile işaretlenir ve aşım kararı yalnızca gerçek ölçümden (G) verilir. 1240 mg/L değeri S (şüpheli) bayraklı olduğu için otomatik aşım listesine girmez; önce doğrulanır.
Sensör kayması ve kalibrasyonla doğrulama
Bir aşımın gerçek mi yoksa sensör kayması (drift) mı olduğunu anlamanın altın standardı, aynı anda alınmış bir grab (kepçe) numunesinin laboratuvar sonucudur. Örneğin sürekli analizör 03:40'ta 1240 mg/L gösterdiyse, o saatte alınan numunenin laboratuvarda ölçülen değeri 205 mg/L çıkarsa, sorun sensördedir; deşarj değil. Bu, AI çıktısının veya SCADA alarmının saha ve laboratuvarla üçgenlenmesidir (triangulation).
Mini vaka
Bir içme suyu havzasındaki bulanıklık (türbidite) sensörü, üç gündür kademeli olarak yükselen bir trend gösteriyordu. Vardiya ekibi LLM'e haftalık veriyi verdi; model "yağış sonrası yüzey akışına bağlı gerçek bir bulanıklık artışı olası" dedi. Ancak mühendis meteoroloji kayıtlarına baktığında bölgede o hafta yağış olmadığını gördü. Sahada yapılan kontrolde sensör optik penceresinde biyofilm oluştuğu (biofouling) anlaşıldı; temizlik ve kalibrasyon sonrası değerler normale döndü. LLM'in "olası gerçek olay" yorumu, dış veri (yağış kaydı) ve saha kontrolüyle çürütüldü. Ders: Model makul ama yanlış bir hikaye üretebilir; doğrulama zinciri onu yakalar.
Yaygın hatalar
- Kalibrasyon/bakım penceresindeki (C bayraklı) verileri gerçek aşım sanmak.
- Eksik veriyi sessizce doldurup impute edilmiş değerleri gerçek ölçüm gibi raporlamak.
- Tekil bir sıçramayı (tek satır, muhtemelen elektriksel gürültü) sürekli bir olayla karıştırmak.
- LLM'in sınır değer karşılaştırmalarına (248 vs 250) körü körüne güvenmek.
- Eşzamanlı parametreleri (pH + iletkenlik + KOİ) çapraz kontrol etmeden tek parametreye dayanarak karar vermek.
- Sensör kaymasını grab numune / laboratuvar teyidiyle elemeden alarmı "gerçek" ilan etmek.
- Yerel saat / UTC ve yaz saati kaymalarını göz ardı edip olayları yanlış zamana atfetmek.
Özetle
- Çevresel izleme verisi bir zaman serisidir; trend, mevsimsellik ve anomaliyi ayırmadan yorumlanamaz.
- QA/QC bayrakları verinin güven etiketidir; kararlar yalnızca geçerli (G) veriden verilir.
- LLM anomali tarama, aşım listeleme ve trend özeti için hızlı bir ilk okuma asistanıdır, karar mercii değildir.
- Eksik veri stratejisi (imputation) şeffaf olmalı; doldurulan değerler işaretlenir ve aşım kararına esas alınmaz.
- Sensör kayması, biofouling ve kalibrasyon sürüklenmesi "sahte aşım" üretir; grab numune ve laboratuvar teyidi ayırt eder.
- AI çıktısı bir hipotezdir; ham veri, kalibrasyon kaydı ve saha kontrolüyle doğrulanmadan resmi rapora girmez.
Uygulama görevi
Elindeki (veya sentetik ürettiğin) 24 saatlik, 15 dakikalık bir izleme veri setini (en az bir parametre: KOİ, pH veya PM10) alarak QA/QC bayraklarını ekleyen ve limit aşımlarını listeleyen bir çalışma hazırla. Önce güçlü bir prompt yazıp LLM'den anomali ve aşım taraması iste; sonra aynı aşımları Python'da deger > limit filtresiyle bağımsız doğrula. En az bir imputasyon örneği yap ve doldurulan değerleri E ile işaretle. Bulduğun her "aşım" için "bunu grab numune/kalibrasyon kaydıyla nasıl doğrularım?" sorusunu bir cümleyle yanıtla. Sonuçta, LLM'in işaretlediği anomalilerden kaçının gerçek olay, kaçının sensör/veri sorunu olduğunu gerekçeleriyle tablolaştır.