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Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20081
Carole LANGLOIS Ronan CHARPENTIER
Analyse de données environnementales
Colloque MIXMOD
Lille, le 4 décembre 2008
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20082
Plan
1 Présentation d’AGLAE
2 Les essais interlaboratoires
3 Présentation des données
4 Problématique
5 Solutions
6 Perspectives
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20083
1 Présentation d’AGLAE
❚ Association Générale des Laboratoires d’Analyse de l’Environnement❚ Association loi 1901, fondée le 16 décembre 1993❚ Regroupe des laboratoires de divers horizons (laboratoires publics,
privés, minéraliers, industriels, distributeurs d'eau…)❚ 500 laboratoires membres de l’Association, dont 10% à l’International
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20084
1 Présentation d’AGLAE
❚ Objectif : amélioration des analyses (chimiques et microbiologiques, sur eaux, sédiments, boues de station d’épuration)
❚ Moyen : contrôle externe de la qualité de l’analyse par la mise en œuvre d'essais interlaboratoires
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20085
2 Les essais interlaboratoires
❚ Fabrication d’un lot d’échantillons
Dopage éventuel
Constitution d'un batch
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20086
Homogénéisation du batch
Fractionnement du batch
2 Les essais interlaboratoires
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20087
2 Les essais interlaboratoires
Envoi des échantillons (20 à 300 participants par essai)
Analyse des paramètres demandés
Retour des résultats à AGLAE
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20088
2 Les essais interlaboratoires❚ Evaluation des performances analytiques des laboratoires
La valeur de référence :
Echantillon naturel = valeur “vraie” inconnue
Assigne une valeur de référence au matériau
Valeur de référence = moyenne des résultats
Ecart acceptable = ± 2 écarttypes
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 20089
2 Les essais interlaboratoires
Difficultées rencontrées :❚ Il existe des discordances au sein des résultats rendus
Exemple : les laboratoires mettent en œuvre des techniques d’analyse différentes qui peuvent produire des résultats différents
❚ Problème pour assigner une valeur de référence
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200810
3 Présentation des données (1)
Tableau des résultats des participants
Les résultats des participants ~N(m;S)
Codelaboratoire
Résultat Méthoded'analyse
1 m1 méthode1
k mk méthodek
p mp méthodep
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200811
4 Problématique (1)
Visualisation des résultats des participants
Recherche de souspopulations
Mauvais ajustement à la loi normale
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 5 10 15 20 25 30 35 40Résultat des laboratoires
Eff
ecti
fs c
um
ul
é s
Répartition des résultats
08M9.1 AlParamètre : Aluminium sur sédiments
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200812
5 Solutions (1)Recherche de sous populations par AGLAE :
Pour cet exemple, la variable qui permet d’expliquer des souspopulations : méthode d’analyse.
Ne sépare pas les laboratoires qui ont analysé avec la même méthode.
3 groupes
Décision :
graphique +
avis technique
08M9.1 Al
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 1 2 3 4 5 6 7Code méthode
R é sult
at d
es la
bo
rato
ires
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200813
5 Solutions (2)
• Windows XP
• Version Mixmod 1.7.1
• Scilab
Recherche de souspopulations
Utilisation de MIXMOD :
>mixmodGraph()
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200814
5 Solutions (3)
Résultat des laboratoires
Ecran 1Ecran 2
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200815
5 Solutions (4)
Fichier texte
Paramètre : Aluminium sur sédiments
Ecran 3
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200816
5 Solutions (5)
Options par défaut
Ecran 4
Ecran 5
Ecran 6
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200817
5 Solutions (6)
Mélange de 3 gaussiennes
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200820
5 Solutions (10)
3 groupes MIXMOD
1
2
3
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200821
08M9.1 Al
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 1 2 3 4 5 6 7Code méthode
R é sult
at d
es la
bo
rato
ires
5 Solutions (11)
3 groupes MIXMOD
1
2
3
Comparaison AGLAE MIXMOD
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200822
5 Solutions (11)Conclusion sur la recherche de sous populations :
Lors d’un défaut d’ajustement à la loi normale :
• Cas le plus général : AGLAE peut expliquer le défaut d’un point de vue technique.
Traitement séparé par groupe (sans tenir compte des résultats de MIXMOD).
• Cas exceptionnel : AGLAE ne peut pas expliquer le défaut.
Résultats de MIXMOD.
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200823
5 Solutions (12)
Problème des valeurs aberrantes :
Même exemple : 08M9.1 Aluminium (34 valeurs)• Si on rajoute 3 valeurs aberrantes (groupées) pas trop éloignées (facteur 10) :
MIXMOD fait 4 groupes :
• 3 groupes initiaux (m1=11,3; m2=31,7; m3=20,2; v1=9,4; v2=5,1; v3=1,6; p1=0,3; p2=0,25; p3=0,35),
• 1 groupe avec les valeurs aberrantes (m4=205; v4=192,7; p4=0,1).
• Si on rajoute 3 valeurs aberrantes (groupées) éloignées (facteur 100) :MIXMOD fait 2 groupes :
• 1 groupe avec les valeurs initiales (m1=20,1; v1=68,6; p1=0,9),
• 1 autre groupe avec les valeurs aberrantes (m2= 20574,7; v2=181,6; p2=0,1).
Carole LANGLOISRonan CHARPENTIER, Colloque MIXMOD, déc. 200824
6 Perspectives
Objectif : Intégrer la recherche de souspopulations dans un logiciel interne AGLAE (en cours de développement).
Solution MIXMOD : Problème informatique (utiliser un logiciel externe).
Autre solution : développer un programme interne (PFE en R).
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