Ich weiß, was Sie denken, nachdem Sie die ersten beiden Teile dieser Beitragsreihe gelesen haben: Welche Datalogger sollte ich am besten kaufen, um mein Klima zu messen? Es gibt eine große Auswahl auf dem Markt und einige davon sind ziemlich teuer.

Die Sache ist die: Es sind Faktoren wie die Genauigkeit, die den hohen Preis von Dataloggern ausmachen, vor allem, wenn es darum geht, die relative Feuchtigkeit zu messen. Sie können auch recht günstige Modelle kaufen, aber was diese wirklich billig macht, sind meistens billige Sensoren. Nun fragen Sie sich sicherlich, wie schlimm eigentlich ein billiger Sensor ist. Wie fast immer, ist diese Frage mit: „Es kommt darauf an …“ zu beantworten. Auf was es ankommt? Beispielsweise darauf, wie stabil Ihr „Raumklima“ ist (auch wenn wir bereits gesehen haben, dass es so etwas eigentlich gar nicht gibt) und wie genau Ihre Messung sein soll.

Eine Sache, die Sie wissen sollten ist, dass Sensoren immer innerhalb einer Spannweite arbeiten. Feuchtigkeitsfühler tun dies für gewöhnlich und logischerweise zwischen 0 und 100% relativer Feuchtigkeit. Innerhalb dieser Spanne sind Abweichungen hinsichtlich der Genauigkeit möglich. Feuchtigkeitsfühler funktionieren typischerweise im mittleren Bereich um die 50% rF am exaktesten und werden ungenauer, wenn sich die Feuchtigkeit auf Werte im Randbereich unter 10% oder über 90% zubewegt. Auch in einer sehr kalten oder sehr heißen Umgebung, kann ein Messfühler seine Genauigkeit einbüßen. Normalerweise sind die Angaben zu den möglichen Abweichungen in den Datenblättern von Sensoren oder Geräten dargestellt.

Da sich das alles ziemlich theoretisch anhört, habe ich einen Versuch gemacht, um zu zeigen, was das alles bedeutet (im Nachhinein betrachtet, hätte ich vielleicht ein bunteres Farbspektrum für das Diagramm verwenden sollen, Entschuldigung hierfür). Ich habe drei Sensoren an einer Stelle ausgelegt:

DHT22 (hellgrün), Korrektur DHT22 (blau), SHT31 (dunkelblau), Sensirion SHT35 (grün)

1. Ein recht günstiges Modell, einen DHT22/AM2302 ¹ bei dem es sich um einen gewöhnlichen Temperatur- und Feuchtigkeitsmesser aus dem Bereich der Maker/Mikrokontroller-Szene handelt, die man oft in selbstgebauten Geräten findet. Normalerweise zeigen diese Fühler Werte mit einer Genauigkeit von +/- 2% rF und einer maximalen Abweichung von +/- 5% rF an (es wird jedoch nicht angegeben, in welchem Messbereich diese maximale Diskrepanz erreicht wird). Diese Messdaten werden durch die hellgrüne Kurve dargestellt.

2. Aus dem mittleren Preissegment eine chinesische Version des Sensirion SHT31 ², denen man gelegentlich in etwas raffinierteren DIY-Projekten begegnet. Die Genauigkeit dieses Geräts wird mit +/- 2% rF angegeben. Dargestellt wird diese Messung von der dunkelblauen Kurve.

3. Aus der höheren Preisklasse einen original Sensirion SHT35-Sensor ³, den man in professionellen Geräten findet. Es wird eine Genauigkeit von bis zu +/- 1,5% rF innerhalb eines Messbereichs von 0 und 80% relativer Feuchtigkeit angegeben, was bedeutet, dass es außerhalb dieser Werte weniger genau misst. Dargestellt wird dieser Sensor von der grünen Kurve.

4. Zusätzlich ist eine blaue Kurve zu sehen: Hierbei handelt es sich um die lineare Korrektur des DHT22, der auf einem Abgleich mit einer Messung beruht, die ich mit einem Assmann-Psychrometer durchgeführt habe. Ich habe herausgefunden, dass der DHT22 31 Prozentpunkte von der „tatsächlichen“ relativen Feuchtigkeit abweicht, die ich mit dem Assmann-Psychrometer bei 55% gemessen habe. ⁴

Was zeigt uns diese Grafik an und was können wir daraus lernen?

Alle Sensoren funktionieren ziemlich ähnlich, wenn es um Temperaturmessungen geht. Das bedeutet für uns, dass wir getrost auf günstigere Varianten zurückgreifen können, wenn es um reine Temperaturmessungen geht.

Sobald es aber um die Feuchtigkeitsmessung geht, wird es sehr interessant:

1. Die ursprünglichen DHT22-Aufzeichnungen zeigen eine viel zu hohe Feuchtigkeit an, was wir bereits nach der Messung mit dem Psychrometer vermutet haben. Da der Sensor maximal bis 100% messen kann, hören die Kurven natürlich abrupt bei 99,9% auf. Die Kurve unserer Korrekturmessung dieses Sensors ergibt sich hauptsächlich durch lineare Subtraktion, sodass die abgeflachte Kurve des DHT22 direkt auf 68,9% transferiert wird.

2. Das teure Original des SHT35 und die günstigere Variante SHT31 sind nicht wirklich weit voneinander entfernt. Wenn die Feuchtigkeit langsam auf 70% und darüber hinaus ansteigt, scheint der günstigere Sensor (dunkelblaue Kurve) ein bisschen weniger Feuchtigkeit zu messen als die teurere Version (grüne Kurve). ⁵

3. Wirklich lustig ist jedoch die Tatsache, dass der günstigere Fühler dazu tendiert, Ereignisse dramatisch überspitzt darzustellen. Wenn wir uns den Kurvenverlauf der Feuchtigkeitsmessung des DHT22 vom 27. Juli genauer anschauen, sehen wir, dass die Kurve von 100% am Morgen drastisch auf 49,7% um 3 Uhr nachmittags abfällt. Auch die korrigierte Version beschreibt einen ebenso dramatischen Klimaverlauf von 68,9% zu 18,7%. Wenn wir uns die anderen beiden Sensoren anschauen, passiert nichts dramatisches. Der teuerste Sensor misst einen Abfall der Feuchtigkeit von 66,3% auf 40,7%. Dies wäre zwar immer noch eine kleine Katastrophe, wenn es sich um das Klima in einer Ausstellung oder einem Depotraum handeln würde (was nicht der Fall war), aber es ist ein riesiger Unterschied, ob man einen Klimaabfall von 25% oder von 50% hat.

Ausschnitt der Klimakurve vom 27.Juli

Vor allem der letzte Punkt sagt viel über günstige und teure Datalogger aus. Nicht, weil günstige Geräte unbedingt einen alten, abgenutzten DHT22 beinhalten, sondern weil hier ein grundsätzliches Problem von Sensoren verdeutlicht wird: sie funktionieren nicht immer unbedingt linear. Sie benötigen möglicherweise eine Kalibrierung.

Nun ist jede Kalibrierung ein kostspieliger Schritt. Für gewöhnlich sind Geräte an bestimmte Referenzpunkte angepasst, was bedeutet, dass der Hersteller in etwa das gleiche getan hat, was ich mit dem DHT22 getan habe: Es wird eine kalibrierte Quelle beprobt (zum Beispiel Salzlösung) und das Ergebnis wird dementsprechend angepasst.

Wenn es sich um ein günstiges Gerät handelt, kann es sein, dass diese Anpassungen nur an einen einzigen Referenzpunkt angepasst sind, was Folgen hat, die wir beispielsweise beim der Messkurve des DHT22 sehen können. Nur weil dieser Sensor bei einer Feuchtigkeit von 55% um 31 Prozentpunkte abweicht, muss dies nicht bei der ganzen Spannweite des Messbereichs der Fall sein. Stattdessen ist es sogar sehr unwahrscheinlich für einen Sensor, innerhalb eines ganzen Spektrums linear zu reagieren. Vielmehr fällt die Reaktion bei unterschiedlichen Bereichen der Feuchtigkeit ebenso unterschiedlich aus. Aus diesem Grund werden teure Geräte an mehreren Referenzpunkten getestet und dementsprechend kalibriert. Das Ergebnis sind viel genauere Aufzeichnungen innerhalb der ganzen Bandbreite.

Ich vermute, dass der SHT31 auch nur mit einer Referenz getestet wurde und dass allein schon der Unterschied, den wir bei steigender Feuchtigkeit im Vergleich zu den Aufzeichnungen des originalen Sensirion sehen bereits ein Zeichen dafür ist – aber da sich die Kurven noch im möglichen Toleranzbereich befinden, kann ich das nicht beweisen.

Ich persönlich würde den DHT22 aus offensichtlichen Gründen nicht mehr verwenden. Mit dem SHT31 kann ich leben, wenn ich einen groben Eindruck über die klimatische Raumsituation bekommen möchte oder in einer weniger problematischen Umgebung. Wenn es allerdings um Klimaaufzeichnungen für Leihgaben oder kritische Depotsituationen geht, würde ich mich immer für die teureren Originalteile entscheiden.

Um es also etwas allgemeiner zusammenzufassen: Kann man Kosten sparen, wenn man ein günstiges Gerät anschafft? Ja, wenn es lediglich darum geht, die Temperatur zu messen. Und ja, wenn es nur darum geht, eine grobe Vorstellung von Schwankungen der relativen Feuchtigkeit zu bekommen, man jedoch keine genauen Messwerte benötigt. Sie müssen sich dann immer der Tatsache bewusst sein, dass ein Gerät einen viel dramatischeren Klimasturz anzeigt, als dies eigentlich der Fall ist, aber dass es ebenso denkbar ist, dass die Aufzeichnungen weniger dramatisch ausfallen, als das, was tatsächlich passiert ist.

Wahrscheinlich ist es besser, qualitativ hochwertigere Produkte zu wählen, wenn es um heikle Einsatzgebiete geht und es ist immer ratsam, einen kritischen Blick auf die Datenblätter eines Produktes zu werfen, um zu wissen, was man kauft.

Mögen Ihre Depots und Ausstellungen stets ein schönes und stabiles Klima haben!

Angela

Übertragung aus dem Englischen ins Deutsche von Edith Harmati.

Picture by Alexas_Fotos via pixabay CC0

Es ist ein allgemeines Missverständnis, dass Sensoren grundsätzlich die Raumtemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit erkennen können. Das können sie nicht. Es gibt keinen Wetterfeuerzwerg, der zu den Objekten spaziert und sagt: „Nun, hier haben wir eine relative Feuchtigkeit von 51%“. Ein Sensor misst Temperatur und Feuchtigkeit immer in der unmittelbaren Umgebung. Wenn er zwei Meter über dem Boden hängt, misst er dort wunderbare 51% und 21°C, während Ihre Objekte weiter unten hinter dem Glas einer Ausstellungsvitrine mit schlechter Lichtinstallation bei 28°C überhitzen und bei 34% vertrocknen. Möglichweise bekommt man Panik, wenn man die angezeigten 32°C in der Ausstellung erblickt, während dies tatsächlich nur durch direkte Sonneneinstrahlung auf den Sensor verursacht wird. Oder aber der Sensor wurde über einem Heizgerät angebracht und wird deswegen gegrillt.

Ein Problem bei der richtigen Platzwahl für die Montage eines Dataloggers ist, dass es nur in den wenigsten Fällen soetwas wie ein „Raumklima“ gibt. In den meisten Räumen gibt es mehrere Klimazonen: Es gibt eine Außenwand, die stets etwas kälter ist als der Rest des Raumes. Es gibt die eine Wand, die im Winter immer von 11 bis 14 Uhr und im Sommer von 9 bis 16 Uhr viel Sonnenlicht abbekommt. Es gibt den Bereich in der Nähe des Eingangs, in dem immer ein kühler und feuchter Luftzug herrscht, sobald jemand die Tür öffnet. Und es gibt noch die Ausstellungsvitrinen.

Alles in einem Raum tendiert stets nach einem Ausgleich, was bedeutet, dass sich alle Komponenten einem gemeinsamen Raumklima anzupassen versuchen. Aber gerade dadurch wird ein wechselhaftes und manchmal problematisches Raumklima erzeugt. Wärmere Luft störmt unvermeidlich in kühlere Bereiche, aber sobald sie dort ankommt, können sich eben die schönen 51% bei 21°C bald in die klimatischen Bedingungen der Außenwände von 68% bei 16°C umwandeln. ¹

Um einen guten Überblick darüber zu bekommen, was an welcher Stelle in einem Raum oder einer Ausstellung geschieht, könnte man mehrere Sensoren zu platzieren. Doch wir kennen alle das Leben und den Museumsbetrieb: Mit großer Wahrscheinlichkeit stehen nie genügend finanzielle Mittel zur Verfügung. Was man aber auf jeden Fall machen kann, ist, mit seinem Datalogger zunächst in unterschiedlichen Raumbereichen zu messen, um einen besseren Überblick zu bekommen, was wo passiert. Dadurch lässt sich für die dauerhafte Platzwahl eines Dataloggers ein Bereich auswählen, der die besten Erfahrungswerte für die jeweiligen Objekte aufweist.

Das nächste Mal werden wir uns den Unterschied zwischen günstigen und teuren Sensoren anschauen, was – neben anderen Faktoren, wie etwa einer W-LAN-Kompatibilität – ausschlaggebend für die Quailtät des Datalogger ist.

Bleiben Sie dran für den dritten Teil dieses Beitrags!

Übertragung aus dem Englischen ins Deutsche von Edith Harmati.