Data validation and reconciliation
শিল্প প্রক্রিয়া তথ্য বৈধতা এবং পুনর্মিলন, বা আরও সংক্ষেপে, প্রক্রিয়া তথ্য পুনর্মিলন (পি. ডি. আর), এমন একটি প্রযুক্তি যা শিল্প প্রক্রিয়াগুলিতে পরিমাপ সংশোধন করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তথ্য বৈধতা এবং পুনর্মিলন নিশ্চিত করার জন্য প্রক্রিয়া তথ্য এবং গাণিতিক পদ্ধতি ব্যবহার করে। পি. ডি. আর-এর ব্যবহার কাঁচা পরিমাপের তথ্য থেকে শিল্প প্রক্রিয়াগুলির অবস্থা সম্পর্কে সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য তথ্য বের করার অনুমতি দেয় এবং সর্বাধিক সম্ভাব্য প্রক্রিয়া ক্রিয়াকলাপের প্রতিনিধিত্বকারী একক সামঞ্জস্যপূর্ণ তথ্য তৈরি করে। মডেল, তথ্য এবং পরিমাপের ত্রুটি শিল্প প্রক্রিয়াগুলি, উদাহরণস্বরূপ রাসায়নিক উদ্ভিদ, শোধনাগার, তেল বা গ্যাস উৎপাদন কেন্দ্র বা বিদ্যুৎ কেন্দ্রগুলিতে রাসায়নিক বা তাপগতিবিদ্যার প্রক্রিয়াগুলি প্রায়শই দুটি মৌলিক উপায়ে প্রতিনিধিত্ব করা হয়ঃ মডেল যা প্রক্রিয়াগুলির সাধারণ কাঠামো প্রকাশ করে, ডেটা যা একটি নির্দিষ্ট সময়ে প্রক্রিয়াগুলির অবস্থা প্রতিফলিত করে। মডেলগুলিতে বিভিন্ন স্তরের বিশদ বিবরণ থাকতে পারে, উদাহরণস্বরূপ কেউ সাধারণ ভর বা যৌগিক সংরক্ষণের ভারসাম্য, বা শক্তি সংরক্ষণ আইন সহ আরও উন্নত তাপগতিবিদ্যার মডেলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। গাণিতিকভাবে মডেলটি চলকগুলির সমীকরণগুলির একটি অরৈখিক পদ্ধতি দ্বারা প্রকাশ করা যেতে পারে, যা উপরে উল্লিখিত সমস্ত সিস্টেমের সীমাবদ্ধতাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে (উদাহরণস্বরূপ একটি ইউনিটের চারপাশে ভর বা তাপের ভারসাম্য)। একটি পরিবর্তনশীল হতে পারে উদ্ভিদের একটি নির্দিষ্ট স্থানে তাপমাত্রা বা চাপ। ত্রুটির ধরন তথ্য সাধারণত শিল্প সাইট জুড়ে বিভিন্ন জায়গায় নেওয়া পরিমাপ থেকে উদ্ভূত হয়, উদাহরণস্বরূপ তাপমাত্রা, চাপ, ভলিউমেট্রিক প্রবাহ হার পরিমাপ ইত্যাদি। পি. ডি. আর-এর মৌলিক নীতিগুলি বোঝার জন্য, প্রথমে এটা স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে উদ্ভিদের পরিমাপ কখনই <আই. ডি1> সঠিক নয়, অর্থাৎ। কাঁচা পরিমাপ অরৈখিক পদ্ধতির সমাধান নয়। উদ্ভিদ ভারসাম্য তৈরি করতে সংশোধন ছাড়াই পরিমাপ ব্যবহার করার সময়, অসঙ্গতি থাকা সাধারণ বিষয়। পরিমাপের ত্রুটিগুলিকে দুটি মৌলিক প্রকারে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারেঃ অভ্যন্তরীণ সংবেদক নির্ভুলতার কারণে এলোমেলো ত্রুটি এবং সংবেদক ক্রমাঙ্কন বা ত্রুটিপূর্ণ তথ্য সংক্রমণের কারণে পদ্ধতিগত ত্রুটি (বা স্থূল ত্রুটি)। এলোমেলো ত্রুটির অর্থ হল পরিমাপটি গড় সহ একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল, যেখানে প্রকৃত মানটি সাধারণত জানা যায় না। অন্যদিকে একটি পদ্ধতিগত ত্রুটি এমন একটি পরিমাপ দ্বারা চিহ্নিত করা হয় যা গড় সহ একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল, যা প্রকৃত মানের সমান নয়। একটি সর্বোত্তম অনুমান সমাধান বের করা এবং বাস্তবায়নের সুবিধার জন্য, এবং এই যুক্তির উপর ভিত্তি করে যে ত্রুটিগুলি অনেকগুলি কারণের সমষ্টি (যাতে কেন্দ্রীয় সীমা উপপাদ্যের কিছু প্রভাব থাকে), তথ্য পুনর্মিলন ধরে নেয় যে এই ত্রুটিগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয়। উদ্ভিদের ভারসাম্য গণনা করার সময় ত্রুটির অন্যান্য উৎসগুলির মধ্যে রয়েছে প্রক্রিয়া ত্রুটি যেমন ফুটো, মডেলবিহীন তাপ হ্রাস, ভুল ভৌত বৈশিষ্ট্য বা সমীকরণে ব্যবহৃত অন্যান্য ভৌত পরামিতি এবং ভুল কাঠামো যেমন মডেলবিহীন বাইপাস লাইন। অন্যান্য ত্রুটিগুলির মধ্যে রয়েছে মডেলবিহীন উদ্ভিদ গতিবিদ্যা যেমন হোল্ডআপ পরিবর্তন এবং উদ্ভিদ ক্রিয়াকলাপের অন্যান্য অস্থিরতা যা স্থির অবস্থা (বীজগাণিতিক) মডেলগুলিকে লঙ্ঘন করে। অতিরিক্ত গতিশীল ত্রুটি দেখা দেয় যখন পরিমাপ এবং নমুনা একই সময়ে নেওয়া হয় না, বিশেষ করে ল্যাব বিশ্লেষণ। ডেটা ইনপুটের জন্য সময়ের গড় ব্যবহার করার স্বাভাবিক অনুশীলন গতিশীল সমস্যাগুলিকে আংশিকভাবে হ্রাস করে। যাইহোক, এটি ল্যাব বিশ্লেষণের মতো বিরল-নমুনা তথ্যের জন্য সময়ের অসঙ্গতিগুলি সম্পূর্ণরূপে সমাধান করে না। গড় মানগুলির এই ব্যবহার, একটি চলমান গড়ের মতো, একটি নিম্ন-পাস ফিল্টার হিসাবে কাজ করে, তাই উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি শব্দ বেশিরভাগই নির্মূল করা হয়। ফলস্বরূপ, বাস্তবে, তথ্য পুনর্মিলন মূলত পক্ষপাতের মতো পদ্ধতিগত ত্রুটিগুলি সংশোধন করার জন্য সমন্বয় করছে। পরিমাপের ত্রুটিগুলি অপসারণের প্রয়োজনীয়তা আইএসএ-95 এন্টারপ্রাইজ এবং নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার সংহতকরণের জন্য আন্তর্জাতিক মান এটি দাবি করে যেঃ এন্টারপ্রাইজ-নিয়ন্ত্রণ সংহতকরণের জন্য ডেটা পুনর্মিলন একটি গুরুতর সমস্যা। এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমের জন্য দরকারী হওয়ার জন্য ডেটা বৈধ হতে হবে। তথ্যগুলি প্রায়শই শারীরিক পরিমাপ থেকে নির্ধারণ করা উচিত যার সাথে সম্পর্কিত ত্রুটির কারণ রয়েছে। এটি সাধারণত এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমের জন্য সঠিক মূল্যে রূপান্তরিত করা আবশ্যক। এই রূপান্তরের জন্য ম্যানুয়াল বা রূপান্তরিত মানগুলির বুদ্ধিমান পুনর্মিলনের প্রয়োজন হতে পারে। উৎপাদন এবং উৎপাদন থেকে সঠিক তথ্য পাঠানো হয় তা নিশ্চিত করার জন্য ব্যবস্থা স্থাপন করতে হবে। অসাবধানতাবশত অপারেটর বা কেরানির ভুলের ফলে খুব বেশি উৎপাদন, খুব কম উৎপাদন, ভুল উৎপাদন, ভুল ইনভেন্টরি বা অনুপস্থিত ইনভেন্টরি হতে পারে। শিল্প প্রক্রিয়াগুলি আরও বেশি জটিল হয়ে ওঠার কারণে পি. ডি. আর আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে। পি. ডি. আর 1960-এর দশকের গোড়ার দিকে উৎপাদন প্রক্রিয়াগুলিতে উপাদানের ভারসাম্য বন্ধ করার লক্ষ্যে প্রয়োগগুলি দিয়ে শুরু হয়েছিল যেখানে সমস্ত চলকের জন্য কাঁচা পরিমাপ উপলব্ধ ছিল। একই সময়ে স্থূল ত্রুটি সনাক্তকরণ এবং নির্মূলের সমস্যাটি উপস্থাপন করা হয়েছে। 1960 এবং 1970-এর দশকের শেষের দিকে তথ্য পুনর্মিলন প্রক্রিয়ায় অপরিমেয় চলকগুলি বিবেচনায় নেওয়া হয়েছিল। তাপগতিবিদ্যার মডেলগুলি থেকে আসা সাধারণ অরৈখিক সমীকরণ ব্যবস্থাগুলি বিবেচনা করে পি. ডি. আর আরও পরিপক্ক হয়ে ওঠে। 1977 সালে স্ট্যানলি এবং মাহ দ্বারা ফিল্টারিং এবং সময়ের সাথে একযোগে পরামিতি অনুমানের জন্য আধা স্থির অবস্থার গতিবিদ্যা চালু করা হয়েছিল। ডাইনামিক পিডিআর একটি অরৈখিক অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে লিবম্যান এট আল দ্বারা প্রণয়ন করা হয়েছিল। 1992 সালে। তথ্য পুনর্মিলন একটি কৌশল যা পরিমাপের গোলমালের কারণে পরিমাপের ত্রুটিগুলি সংশোধন করার লক্ষ্য রাখে, অর্থাৎ। এলোমেলো ভুল। পরিসংখ্যানগত দৃষ্টিকোণ থেকে মূল ধারণাটি হল যে পরিমাপের সেটে কোনও পদ্ধতিগত ত্রুটি বিদ্যমান নেই, কারণ তারা পুনর্মিলনের ফলাফলকে পক্ষপাতদুষ্ট করতে পারে এবং পুনর্মিলনের দৃঢ়তা হ্রাস করতে পারে। পরিমাপের পরিপ্রেক্ষিতে, তথ্য পুনর্মিলনকে গাণিতিকভাবে নিম্নলিখিত রূপের অনুকূলকরণ সমস্যা হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারেঃ যেখানে-তম পরিমাপের সমন্বয় মান (),-তম পরিমাপের পরিমাপ মান (),-তম অপরিমেয় পরিবর্তনশীল (), এবং-তম পরিমাপের মানক বিচ্যুতি (), প্রক্রিয়া সমতার সীমাবদ্ধতা এবং পরিমাপ করা এবং অপরিমেয় পরিবর্তনশীলগুলির সীমা। এই শব্দটিকে পরিমাপের শাস্তি বলা হয়। উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন হল জরিমানার সমষ্টি, যা নিম্নলিখিত দ্বারা চিহ্নিত করা হবে। অন্য কথায়, একজন সামগ্রিক সংশোধনকে (ন্যূনতম বর্গ মেয়াদে পরিমাপ করা) হ্রাস করতে চায় যা সিস্টেমের সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ করার জন্য প্রয়োজন। উপরন্তু, প্রতিটি ন্যূনতম বর্গ পদ সংশ্লিষ্ট পরিমাপের মানক বিচ্যুতি দ্বারা ওজন করা হয়। স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি পরিমাপের নির্ভুলতার সাথে সম্পর্কিত। উদাহরণস্বরূপ, 95 শতাংশ আত্মবিশ্বাসের স্তরে, আদর্শ বিচ্যুতি নির্ভুলতার প্রায় অর্ধেক। প্রক্রিয়াগত সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ করার জন্য পরিমাপগুলি যতটা সম্ভব কম সংশোধন করার জন্য রিডান্ডেন্সি ডেটা পুনর্মিলন রিডান্ডেন্সি ধারণার উপর দৃঢ়ভাবে নির্ভর করে। এখানে, অপ্রয়োজনীয়তা তথ্য তত্ত্বের অপ্রয়োজনীয়তা থেকে আলাদাভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। পরিবর্তে, মডেলের (বীজগাণিতিক সীমাবদ্ধতা) সাথে সেন্সর তথ্যের সংমিশ্রণ থেকে অপ্রয়োজনীয়তা উদ্ভূত হয়, কখনও কখনও আরও নির্দিষ্টভাবে "স্থানিক অপ্রয়োজনীয়তা", "বিশ্লেষণাত্মক অপ্রয়োজনীয়তা" বা "টপোলজিকাল অপ্রয়োজনীয়তা" বলা হয়। সেন্সর রিডান্ডেন্সির কারণে রিডান্ডেন্সি হতে পারে, যেখানে একই পরিমাণের একাধিক পরিমাপের জন্য সেন্সরগুলি ডুপ্লিকেট করা হয়। বীজগাণিতিক সীমাবদ্ধতাগুলি ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট সময় বা সময়ের গড় সময়ের পরিমাপের পৃথক সেট থেকে একটি একক পরিবর্তনশীলকে বিভিন্ন স্বাধীন উপায়ে অনুমান করা গেলে রিডান্ডেন্সিও দেখা দেয়। রিডান্ডেন্সি পর্যবেক্ষণযোগ্যতার ধারণার সাথে যুক্ত। একটি পরিবর্তনশীল (বা সিস্টেম) পর্যবেক্ষণযোগ্য হয় যদি মডেল এবং সেন্সর পরিমাপগুলি তার মান (সিস্টেম অবস্থা) অনন্যভাবে নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যায়। একটি সেন্সর অপ্রয়োজনীয় যদি তার অপসারণ পর্যবেক্ষণযোগ্যতার কোনও ক্ষতি না করে। পর্যবেক্ষণযোগ্যতা, গণনাযোগ্যতা এবং অপ্রয়োজনীয়তার কঠোর সংজ্ঞা, এটি নির্ধারণের মানদণ্ড সহ, স্ট্যানলি এবং মাহ দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল, এই ক্ষেত্রে বীজগাণিতিক সমীকরণ এবং বৈষম্যের মতো নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতার সাথে। এরপরে, আমরা কিছু বিশেষ ক্ষেত্রে ব্যাখ্যা করিঃ টপোলজিকাল রিডান্ডেন্সি একটি গাণিতিক ব্যবস্থার ডিগ্রি অফ ফ্রিডমের () সঙ্গে ঘনিষ্ঠভাবে যুক্ত, অর্থাৎ। তথ্যের সর্বনিম্ন সংখ্যা (অর্থাৎ। পরিমাপ) যা সমস্ত সিস্টেম ভেরিয়েবল গণনা করার জন্য প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, উপরের উদাহরণে প্রবাহ সংরক্ষণের জন্য এটি প্রয়োজন। তৃতীয়টি গণনা করার জন্য তিনটি চলকের মধ্যে দুটির মান জানতে হবে। সেই ক্ষেত্রে মডেলটির স্বাধীনতার মাত্রা 2-এর সমান। সমস্ত চলক অনুমান করার জন্য কমপক্ষে 2টি পরিমাপ প্রয়োজন, এবং 3টি অপ্রয়োজনীয়তার জন্য প্রয়োজন হবে। টপোলজিক্যাল রিডান্ডেন্সি সম্পর্কে কথা বলার সময় আমাদের পরিমাপ করা এবং অপরিমেয় ভেরিয়েবলের মধ্যে পার্থক্য করতে হবে। নিম্নলিখিতগুলিতে আসুন আমরা পরিমাপ না করা চলক এবং পরিমাপ করা চলক দ্বারা চিহ্নিত করি। তারপর প্রক্রিয়া সীমাবদ্ধতার সিস্টেমটি হয়ে যায়, যা এবং এর মধ্যে একটি অরৈখিক সিস্টেম। যদি প্রদত্ত পরিমাপের সাথে সিস্টেমটি গণনাযোগ্য হয়, তবে টপোলজিকাল রিডান্ডেন্সির স্তরটি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, অর্থাৎ। সেই পরিমাপের উপরে হাতে থাকা অতিরিক্ত পরিমাপের সংখ্যা যা কেবল সিস্টেমটি গণনা করার জন্য প্রয়োজন। অপ্রয়োজনীয়তার মাত্রা দেখার আরেকটি উপায় হল এর সংজ্ঞা ব্যবহার করা, যা হল চলকের সংখ্যা (পরিমাপ করা এবং অপরিমেয়) এবং সমীকরণের সংখ্যার মধ্যে পার্থক্য। তারপর একজন পায় অর্থাৎ। অপ্রয়োজনীয়তা হল সমীকরণের সংখ্যা এবং অপরিমেয় চলকের সংখ্যার মধ্যে পার্থক্য। মোট অপ্রয়োজনীয়তার স্তর হল সেন্সর অপ্রয়োজনীয়তা এবং টপোলজিকাল অপ্রয়োজনীয়তার সমষ্টি। আমরা ইতিবাচক অপ্রয়োজনীয়তার কথা বলি যদি পদ্ধতিটি গণনাযোগ্য হয় এবং মোট অপ্রয়োজনীয়তা ইতিবাচক হয়। কেউ দেখতে পাচ্ছেন যে টপোলজিক্যাল রিডান্ডেন্সির মাত্রা কেবল সমীকরণের সংখ্যা (যত বেশি সমীকরণ তত বেশি রিডান্ডেন্সির) এবং অপরিমেয় চলকের সংখ্যা (যত বেশি অপরিমেয় চলক, তত কম রিডান্ডেন্সির) উপর নির্ভর করে, পরিমাপ করা চলকের সংখ্যার উপর নয়। ভেরিয়েবল, সমীকরণ এবং পরিমাপের সহজ গণনা অনেক পদ্ধতির জন্য অপর্যাপ্ত, যা বিভিন্ন কারণে ভেঙে যায়ঃ (ক) একটি পদ্ধতির অংশগুলির অপ্রয়োজনীয়তা থাকতে পারে, অন্যগুলি নাও থাকতে পারে, এবং কিছু অংশ গণনা করা সম্ভব নাও হতে পারে, এবং (খ) অ-রৈখিকতা বিভিন্ন অপারেটিং পয়েন্টে বিভিন্ন সিদ্ধান্তে নিয়ে যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, 4টি ধারা এবং 2টি একক সহ নিম্নলিখিত পদ্ধতিটি বিবেচনা করুন। গণনাযোগ্য এবং অ-গণনাযোগ্য ব্যবস্থার উদাহরণ আমরা কেবল প্রবাহ সংরক্ষণের সীমাবদ্ধতাগুলি অন্তর্ভুক্ত করি এবং এবং অর্জন করি। এটি সম্ভব যে সিস্টেমটি গণনাযোগ্য নয়, যদিও। যদি আমাদের কাছে এবং-এর জন্য পরিমাপ থাকে, কিন্তু এবং-এর জন্য না থাকে, তাহলে পদ্ধতিটি গণনা করা যায় না (জানা এবং সম্পর্কে তথ্য দেয় না)। অন্যদিকে, যদি এবং জানা থাকে, কিন্তু না এবং, তাহলে পদ্ধতিটি গণনা করা যেতে পারে। 1981 সালে, শুধুমাত্র ভর এবং শক্তির ভারসাম্য সীমাবদ্ধতার সাথে জড়িত এই ধরনের প্রবাহ নেটওয়ার্কগুলির জন্য পর্যবেক্ষণযোগ্যতা এবং অপ্রয়োজনীয়তা মানদণ্ড প্রমাণিত হয়েছিল। উদ্ভিদের সমস্ত ইনপুট এবং আউটপুটগুলিকে একটি "এনভায়রনমেন্ট নোড"-এ একত্রিত করার পরে, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা হ্রাস অপরিমেয় প্রবাহের চক্রের সাথে মিলে যায়। এটি উপরের দ্বিতীয় ক্ষেত্রে দেখা যায়, যেখানে ধারা a এবং b পরিমাপহীন প্রবাহের একটি চক্রে রয়েছে। অপরিমেয় প্রবাহের একটি পথ পরীক্ষা করে রিডান্ডেন্সি শ্রেণীবিভাগ অনুসরণ করা হয়, কারণ পরিমাপটি সরানো হলে এটি একটি অপরিমেয় চক্রের দিকে পরিচালিত করবে। উপরের দ্বিতীয় ক্ষেত্রে পরিমাপ সি এবং ডি অপ্রয়োজনীয়, যদিও সিস্টেমের অংশটি অবলোকনযোগ্য নয়। উপকারিতা পরিমাপগুলি ক্রস-চেক এবং সংশোধন করতে এবং তাদের নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য তথ্যের উৎস হিসাবে রিডান্ডেন্সি ব্যবহার করা যেতে পারেঃ একদিকে তারা পুনর্মিলন করেছে আরও, উপরে উপস্থাপিত ডেটা পুনর্মিলন সমস্যায় অপরিমেয় ভেরিয়েবলও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। তথ্যের অপ্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে, এই অপরিমেয় চলকগুলির অনুমান তাদের নির্ভুলতার সাথে গণনা করা যেতে পারে। শিল্প প্রক্রিয়াগুলিতে এই অপরিমেয় ভেরিয়েবলগুলি যা ডেটা পুনর্মিলন সরবরাহ করে সেগুলিকে সফ্ট সেন্সর বা ভার্চুয়াল সেন্সর হিসাবে উল্লেখ করা হয়, যেখানে হার্ডওয়্যার সেন্সর ইনস্টল করা হয় না। তথ্য বৈধতা তথ্য বৈধতা পুনর্মিলন পদক্ষেপের আগে এবং পরে সমস্ত বৈধতা এবং যাচাইকরণ কর্মকে বোঝায়। ডেটা ফিল্টারিং পরিমাপ করা ডেটা প্রক্রিয়াকে বোঝায় যাতে মানগুলি অর্থপূর্ণ হয়ে ওঠে এবং প্রত্যাশিত মানগুলির সীমার মধ্যে থাকে। পুনর্মিলনের পদক্ষেপের দৃঢ়তা বাড়ানোর জন্য পুনর্মিলন প্রক্রিয়ার আগে ডেটা ফিল্টারিং প্রয়োজন। ডেটা ফিল্টারিংয়ের বিভিন্ন উপায় রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ একটি সুনির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে বেশ কয়েকটি পরিমাপ করা মানের গড় নেওয়া। ফলাফলের বৈধতা হল পুনর্মিলন প্রক্রিয়ার পরে গৃহীত বৈধতা বা যাচাইকরণ পদক্ষেপের সেট এবং এটি পরিমাপ করা এবং অপরিমেয় ভেরিয়েবলগুলির পাশাপাশি পুনর্মিলন মানগুলিও বিবেচনা করে। ফলাফলের বৈধতা অন্তর্ভুক্ত, কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়, পুনর্মিলনের নির্ভরযোগ্যতা নির্ধারণের জন্য জরিমানা বিশ্লেষণ, বা সামঞ্জস্যপূর্ণ মানগুলি একটি নির্দিষ্ট পরিসরে রয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য আবদ্ধ চেক, যেমন। তাপমাত্রা কিছু যুক্তিসঙ্গত সীমার মধ্যে থাকতে হবে। মোট ত্রুটি সনাক্তকরণ ফলাফলের বৈধতার মধ্যে পরিমাপ করা মানগুলির সেটে মোট ত্রুটি রয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে সামঞ্জস্যপূর্ণ মানগুলির নির্ভরযোগ্যতা যাচাই করার জন্য পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এই পরীক্ষাগুলি উদাহরণস্বরূপ চি স্কোয়ার টেস্ট (গ্লোবাল টেস্ট) হতে পারে। পরিমাপ করা মানগুলির সেটে যদি কোনও স্থূল ত্রুটি না থাকে, তবে উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনের প্রতিটি পেনাল্টি পদ একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা সাধারণত 0 এর সমান গড় এবং 1 এর সমান বৈকল্পিকতা সহ বিতরণ করা হয়। ফলস্বরূপ, অবজেক্টিভ ফাংশন একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা একটি কাই-বর্গ বিতরণ অনুসরণ করে, কারণ এটি সাধারণত বিতরণ করা র্যান্ডম ভেরিয়েবলের বর্গের যোগফল। একটি কাই-বর্গ বণ্টনের সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনের প্রদত্ত শতাংশের সাথে উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনের মান তুলনা করা (যেমন। 95 শতাংশ আস্থার জন্য 95তম শতাংশ) একটি স্থূল ত্রুটি বিদ্যমান কিনা তার একটি ইঙ্গিত দেয়ঃ যদি, 95 শতাংশ সম্ভাবনার সাথে কোনও স্থূল ত্রুটি বিদ্যমান না থাকে। চি বর্গ পরীক্ষা মোট ত্রুটির অস্তিত্ব সম্পর্কে কেবল একটি মোটামুটি ইঙ্গিত দেয় এবং এটি পরিচালনা করা সহজঃ একজনকে কেবল উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনের মানকে চি বর্গ বিতরণের সমালোচনামূলক মানের সাথে তুলনা করতে হবে। পৃথক পরীক্ষাটি উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনের প্রতিটি পেনাল্টি শব্দকে স্বাভাবিক বিতরণের সমালোচনামূলক মানগুলির সাথে তুলনা করে। যদি-তম পেনাল্টি টার্মটি স্বাভাবিক বণ্টনের 95 শতাংশ কনফিডেন্স ব্যবধানের বাইরে থাকে, তাহলে বিশ্বাস করার কারণ রয়েছে যে এই পরিমাপের একটি গুরুতর ত্রুটি রয়েছে। উন্নত প্রক্রিয়া তথ্য পুনর্মিলন উন্নত প্রক্রিয়া তথ্য পুনর্মিলন (পি. ডি. আর) হল তথ্য পুনর্মিলন এবং তথ্য বৈধতা কৌশলগুলির সংমিশ্রণের একটি সমন্বিত পদ্ধতি, যা ভর ভারসাম্য ছাড়াও তাপগতিবিদ্যা, গতিবেগ ভারসাম্য, ভারসাম্য সীমাবদ্ধতা, হাইড্রোডায়নামিক্স ইত্যাদি সমন্বিত জটিল মডেল দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। সামঞ্জস্যপূর্ণ মানগুলির অর্থবোধ নিশ্চিত করার জন্য স্থূল ত্রুটি প্রতিকারের কৌশল, সামঞ্জস্য সমস্যা সমাধানের জন্য শক্তিশালী অ্যালগরিদম। তাপগতিবিদ্যার মডেল সাধারণ মডেলগুলিতে শুধুমাত্র ভর ভারসাম্য অন্তর্ভুক্ত থাকে। মডেলটিতে শক্তির ভারসাম্যের মতো তাপগতিবিদ্যার সীমাবদ্ধতা যোগ করার সময়, এর পরিধি এবং অপ্রয়োজনীয়তার মাত্রা বৃদ্ধি পায়। প্রকৃতপক্ষে, যেমনটি আমরা উপরে দেখেছি, অপ্রয়োজনীয়তার স্তরটি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, সমীকরণের সংখ্যা কোথায়। শক্তির ভারসাম্য অন্তর্ভুক্ত করার অর্থ সিস্টেমে সমীকরণ যুক্ত করা, যার ফলে উচ্চ স্তরের অপ্রয়োজনীয়তা দেখা দেয় (যদি পর্যাপ্ত পরিমাপ পাওয়া যায়, বা সমতুল্যভাবে, খুব বেশি পরিবর্তনশীল অপরিমেয় না হয়)। মোট ত্রুটি সংশোধন মোট ত্রুটি হল পরিমাপের পদ্ধতিগত ত্রুটি যা পুনর্মিলনের ফলাফলকে পক্ষপাতদুষ্ট করতে পারে। অতএব, পুনর্মিলন প্রক্রিয়া থেকে এই গুরুতর ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করা এবং নির্মূল করা গুরুত্বপূর্ণ। পুনর্মিলনের পরে পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি প্রয়োগ করা যেতে পারে যা নির্দেশ করে যে পরিমাপের সেটের কোথাও কোনও স্থূল ত্রুটি রয়েছে কি না। মোট ত্রুটি প্রতিকারের এই কৌশলগুলি দুটি ধারণার উপর ভিত্তি করেঃ মোট ত্রুটি নির্মূল মোট ত্রুটি শিথিলকরণ। মোট ত্রুটি নির্মূল একটি পরিমাপ নির্ধারণ করে যা একটি পদ্ধতিগত ত্রুটি দ্বারা পক্ষপাতদুষ্ট এবং ডেটা সেট থেকে এই পরিমাপটি বাতিল করে দেয়। বাতিল করা পরিমাপের নির্ধারণ বিভিন্ন ধরনের জরিমানার শর্তাবলীর উপর ভিত্তি করে যা পরিমাপ করা মানগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ মান থেকে কতটা বিচ্যুত হয় তা প্রকাশ করে। একবার স্থূল ত্রুটিগুলি সনাক্ত হয়ে গেলে সেগুলি পরিমাপ থেকে ফেলে দেওয়া হয় এবং এই ত্রুটিপূর্ণ পরিমাপগুলি ছাড়াই পুনর্মিলন করা যেতে পারে যা পুনর্মিলন প্রক্রিয়াটিকে নষ্ট করে দেয়। যদি প্রয়োজন হয়, পরিমাপের সেটটিতে কোনও স্থূল ত্রুটি না থাকা পর্যন্ত অপসারণটি পুনরাবৃত্তি করা হয়। মোট ত্রুটি শিথিলকরণ সন্দেহজনক পরিমাপের অনিশ্চয়তার জন্য অনুমান শিথিল করার লক্ষ্য রাখে যাতে সামঞ্জস্যপূর্ণ মানটি 95 শতাংশ আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানে থাকে। শিথিলকরণ সাধারণত প্রয়োগ খুঁজে পায় যখন মোট ত্রুটির (মোট ত্রুটির সমতুল্য) জন্য একটি ইউনিটের চারপাশে কোন পরিমাপ দায়ী তা নির্ধারণ করা সম্ভব হয় না। তারপর পরিমাপের অনিশ্চয়তা বৃদ্ধি করা হয়। এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে স্থূল ত্রুটিগুলির প্রতিকার পুনর্মিলনের গুণমানকে হ্রাস করে, হয় অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস পায় (নির্মূল) বা পরিমাপ করা তথ্যের অনিশ্চয়তা বৃদ্ধি পায় (শিথিলকরণ)। অতএব, এটি কেবল তখনই প্রয়োগ করা যেতে পারে যখন প্রাথমিক স্তরের অপ্রয়োজনীয়তা যথেষ্ট বেশি হয় যাতে নিশ্চিত করা যায় যে ডেটা পুনর্মিলন এখনও করা যেতে পারে (বিভাগ 2, দেখুন)। ওয়ার্কফ্লো অ্যাডভান্সড পিডিআর সমাধানগুলি উপরে উল্লিখিত কৌশলগুলির সংহতকরণের প্রস্তাব দেয়ঃ ডেটা ইতিহাসবিদ, ডেটা বেস বা ম্যানুয়াল ইনপুট ডেটা বৈধতা এবং কাঁচা পরিমাপের ফিল্টারিং, ফিল্টার করা পরিমাপের ডেটা পুনর্মিলনের ফলাফল যাচাইকরণ পরিসীমা মোট ত্রুটি প্রতিকারের পরীক্ষা করে (এবং ধাপ 3-এ ফিরে যান) ফলাফল সঞ্চয় (কাঁচা পরিমাপ সমন্বিত মানগুলির সাথে) একটি উন্নত পিডিআর পদ্ধতির ফলাফল বৈধ এবং সমন্বিত প্রক্রিয়া ডেটার একটি সুসংগত সেট। প্রয়োগগুলি পি. ডি. আর মূলত শিল্প খাতে প্রয়োগ খুঁজে পায় যেখানে পরিমাপগুলি সঠিক নয় বা এমনকি অস্তিত্বহীন, যেমন উদাহরণস্বরূপ উজানে যেখানে প্রবাহ মিটার স্থাপন করা কঠিন বা ব্যয়বহুল (দেখুন); অথবা যেখানে সঠিক তথ্য উচ্চ গুরুত্বের, উদাহরণস্বরূপ পারমাণবিক বিদ্যুৎকেন্দ্রগুলিতে নিরাপত্তার কারণে (দেখুন)। প্রয়োগের আরেকটি ক্ষেত্র হল তেল পরিশোধন বা রাসায়নিক শিল্পে কর্মক্ষমতা এবং প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ (দেখুন)। যেহেতু পি. ডি. আর নির্ভরযোগ্য উপায়ে অপরিমেয় চলকগুলির জন্যও অনুমান গণনা করতে সক্ষম করে, জার্মান ইঞ্জিনিয়ারিং সোসাইটি (ভি. ডি. আই গেসেলশাফ্ট এনার্জি উন্ড উমওয়েল্ট) পি. ডি. আর-এর প্রযুক্তিকে পারমাণবিক শক্তি শিল্পে ব্যয়বহুল সেন্সর প্রতিস্থাপনের উপায় হিসাবে গ্রহণ করেছে (ভি. ডি. আই আদর্শ 2048 দেখুন)। আরও দেখুন প্রসেস সিমুলেশন পিঞ্চ বিশ্লেষণ শিল্প প্রক্রিয়াগুলি রাসায়নিক প্রকৌশল রেফারেন্স আলেকজান্ডার, ডেভ, ট্যানার, ডেভ এবং ওয়াসিক, ল্যারি "মিল ইনফরমেশন সিস্টেম সঠিক শক্তি অ্যাকাউন্টিংয়ের জন্য ডায়নামিক ডেটা রিকনসিলিয়েশন ব্যবহার করে" টিএপিপিআই ফল কনফারেন্স 2007। র্যানকিন, জে। & ওয়াসিক, এল. "ডাইনামিক ডেটা রিকনসিলিয়েশন অফ ব্যাচ পল্পিং প্রসেস (ফর অন-লাইন প্রেডিকশন)" পিএপিটিএসি স্প্রিং কনফারেন্স 2009। এস. নরসিমহান, সি. জর্ডচে, ডেটা রিকনসিলিয়েশন অ্যান্ড গ্রস এরর ডিটেকশনঃ অ্যান ইন্টেলিজেন্ট ইউজ অফ প্রসেস ডেটা, গল্ফ পাবলিশিং কোম্পানি, হিউস্টন, 2000। ভি. ভেভারকা, এফ. ম্যাড্রন, 'প্রসেস ইন্ডাস্ট্রিজে উপাদান ও শক্তির ভারসাম্য, এলসেভিয়ার সায়েন্স বিভি, আমস্টারডাম, 1997। জে. রোমাগনোলি, এম. সি. সানচেজ, রাসায়নিক প্রক্রিয়া পরিচালনার জন্য তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং পুনর্মিলন, "অ্যাকাডেমিক প্রেস, 2000। তথ্য ব্যবস্থাপনা