Data validation and reconciliation
औद्योगिक प्रक्रिया डेटा सत्यापन और सुलह, या अधिक संक्षेप में, प्रक्रिया डेटा सुलह (पी. डी. आर.), एक ऐसी तकनीक है जो औद्योगिक प्रक्रियाओं में माप को सही करके डेटा सत्यापन और सुलह को स्वचालित रूप से सुनिश्चित करने के लिए प्रक्रिया जानकारी और गणितीय तरीकों का उपयोग करती है। पी. डी. आर. का उपयोग कच्चे माप डेटा से उद्योग प्रक्रियाओं की स्थिति के बारे में सटीक और विश्वसनीय जानकारी निकालने की अनुमति देता है और सबसे संभावित प्रक्रिया संचालन का प्रतिनिधित्व करने वाले डेटा का एक सुसंगत सेट तैयार करता है। मॉडल, डेटा और माप त्रुटियाँ औद्योगिक प्रक्रियाएँ, उदाहरण के लिए रासायनिक संयंत्रों, रिफाइनरियों, तेल या गैस उत्पादन स्थलों या बिजली संयंत्रों में रासायनिक या ऊष्मागतिकीय प्रक्रियाओं को अक्सर दो मौलिक साधनों द्वारा दर्शाया जाता हैः मॉडल जो प्रक्रियाओं की सामान्य संरचना को व्यक्त करते हैं, डेटा जो एक निश्चित समय पर प्रक्रियाओं की स्थिति को दर्शाता है। मॉडल में विस्तार के विभिन्न स्तर हो सकते हैं, उदाहरण के लिए कोई भी सरल द्रव्यमान या यौगिक संरक्षण संतुलन, या ऊर्जा संरक्षण नियमों सहित अधिक उन्नत ऊष्मागतिकीय मॉडल को शामिल कर सकता है। गणितीय रूप से मॉडल को चर में समीकरणों की एक अरैखिक प्रणाली द्वारा व्यक्त किया जा सकता है, जिसमें उपरोक्त सभी प्रणाली बाधाएं शामिल हैं (उदाहरण के लिए एक इकाई के चारों ओर द्रव्यमान या ऊष्मा संतुलन)। एक चर पौधे में एक निश्चित स्थान पर तापमान या दबाव हो सकता है। त्रुटि प्रकार डेटा आमतौर पर पूरे औद्योगिक स्थल पर विभिन्न स्थानों पर लिए गए मापों से उत्पन्न होता है, उदाहरण के लिए तापमान, दबाव, आयतन प्रवाह दर माप आदि। पी. डी. आर. के बुनियादी सिद्धांतों को समझने के लिए, पहले यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि पौधों के माप कभी भी 100% सही नहीं होते हैं, अर्थात। कच्चा माप अरैखिक प्रणाली का समाधान नहीं है। पादप संतुलन उत्पन्न करने के लिए बिना सुधार के माप का उपयोग करते समय, असंगतता होना आम बात है। मापन त्रुटियों को दो बुनियादी प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता हैः आंतरिक संवेदक सटीकता के कारण यादृच्छिक त्रुटियाँ और संवेदक अंशांकन या दोषपूर्ण डेटा संचरण के कारण व्यवस्थित त्रुटियाँ (या सकल त्रुटियाँ)। यादृच्छिक त्रुटियों का अर्थ है कि माप माध्य के साथ एक यादृच्छिक चर है, जहां सही मूल्य है जो आमतौर पर ज्ञात नहीं है। दूसरी ओर एक व्यवस्थित त्रुटि की विशेषता एक माप है जो माध्य के साथ एक यादृच्छिक चर है, जो सही मूल्य के बराबर नहीं है। एक इष्टतम आकलन समाधान प्राप्त करने और लागू करने में आसानी के लिए, और तर्कों के आधार पर कि त्रुटियां कई कारकों का योग हैं (ताकि केंद्रीय सीमा प्रमेय का कुछ प्रभाव हो), डेटा सुलह मानती है कि ये त्रुटियां सामान्य रूप से वितरित की जाती हैं। पादप संतुलन की गणना करते समय त्रुटियों के अन्य स्रोतों में प्रक्रिया दोष जैसे रिसाव, गैर-प्रतिरूपित ऊष्मा हानि, गलत भौतिक गुण या समीकरणों में उपयोग किए जाने वाले अन्य भौतिक मापदंड और गैर-प्रतिरूपित बाईपास रेखाओं जैसी गलत संरचना शामिल हैं। अन्य त्रुटियों में अप्रचलित पादप गतिकी जैसे कि अवरोध परिवर्तन, और पादप संचालन में अन्य अस्थिरताएँ शामिल हैं जो स्थिर अवस्था (बीजगणितीय) मॉडल का उल्लंघन करती हैं। अतिरिक्त गतिशील त्रुटियाँ तब उत्पन्न होती हैं जब माप और नमूने एक ही समय में नहीं लिए जाते हैं, विशेष रूप से प्रयोगशाला विश्लेषण। डेटा इनपुट के लिए समय औसत का उपयोग करने का सामान्य अभ्यास आंशिक रूप से गतिशील समस्याओं को कम करता है। हालांकि, यह प्रयोगशाला विश्लेषण जैसे कभी-कभार नमूने लिए गए डेटा के लिए समय की विसंगतियों को पूरी तरह से हल नहीं करता है। औसत मानों का यह उपयोग, एक चलती औसत की तरह, एक लो-पास फिल्टर के रूप में कार्य करता है, इसलिए उच्च आवृत्ति शोर ज्यादातर समाप्त हो जाता है। परिणाम यह है कि, व्यवहार में, डेटा सुलह मुख्य रूप से पूर्वाग्रह जैसी व्यवस्थित त्रुटियों को ठीक करने के लिए समायोजन कर रहा है। मापन त्रुटियों को हटाने की आवश्यकता आई. एस. ए.-95 उद्यम और नियंत्रण प्रणालियों के एकीकरण के लिए अंतर्राष्ट्रीय मानक है यह दावा करता है किः उद्यम-नियंत्रण एकीकरण के लिए डेटा सुलह एक गंभीर मुद्दा है। उद्यम प्रणाली के लिए उपयोगी होने के लिए डेटा वैध होना चाहिए। डेटा को अक्सर भौतिक मापों से निर्धारित किया जाना चाहिए जिनमें संबंधित त्रुटि कारक होते हैं। इसे आम तौर पर उद्यम प्रणाली के लिए सटीक मूल्यों में परिवर्तित किया जाना चाहिए। इस रूपांतरण के लिए मैनुअल, या परिवर्तित मूल्यों के बुद्धिमान सुलह की आवश्यकता हो सकती है। यह सुनिश्चित करने के लिए प्रणालियाँ स्थापित की जानी चाहिए कि उत्पादन और उत्पादन से सटीक डेटा भेजा जाए। अनजाने में प्रचालक या लिपिकीय त्रुटियों के परिणामस्वरूप बहुत अधिक उत्पादन, बहुत कम उत्पादन, गलत उत्पादन, गलत सूची, या गुम सूची हो सकती है। पी. डी. आर. का इतिहास औद्योगिक प्रक्रियाओं के कारण अधिक से अधिक महत्वपूर्ण हो गया है जो अधिक से अधिक जटिल होती जा रही हैं। पी. डी. आर. की शुरुआत 1960 के दशक की शुरुआत में उत्पादन प्रक्रियाओं में सामग्री संतुलन को बंद करने के उद्देश्य से अनुप्रयोगों के साथ हुई, जहां सभी चर के लिए कच्चे माप उपलब्ध थे। साथ ही सकल त्रुटि पहचान और उन्मूलन की समस्या को प्रस्तुत किया गया है। 1960 और 1970 के दशक के अंत में डेटा सुलह प्रक्रिया में अपरिमित चर को ध्यान में रखा गया था., थर्मोडायनामिक मॉडल से आने वाले सामान्य अरैखिक समीकरण प्रणालियों पर विचार करके पीडीआर भी अधिक परिपक्व हो गया था., समय के साथ फ़िल्टरिंग और एक साथ पैरामीटर अनुमान के लिए अर्ध स्थिर अवस्था गतिकी स्टेनली और माह द्वारा 1977 में पेश की गई थी। गतिशील पी. डी. आर. को लिबमैन और अन्य लोगों द्वारा एक अरैखिक अनुकूलन समस्या के रूप में तैयार किया गया था। 1992 में। डेटा सुलह एक ऐसी तकनीक है जो माप त्रुटियों को ठीक करने का लक्ष्य रखती है जो माप शोर के कारण होती हैं, अर्थात। यादृच्छिक त्रुटियाँ। सांख्यिकीय दृष्टिकोण से मुख्य धारणा यह है कि मापों के सेट में कोई व्यवस्थित त्रुटियां मौजूद नहीं हैं, क्योंकि वे सुलह के परिणामों को पूर्वाग्रहित कर सकते हैं और सुलह की मजबूती को कम कर सकते हैं। मापों को देखते हुए, डेटा सुलह को गणितीय रूप से निम्नलिखित रूप की एक अनुकूलन समस्या के रूप में व्यक्त किया जा सकता हैः जहां-th माप () का मिलान मूल्य है,-th माप () का मापा मूल्य है,-th अपरिमित चर () है, और-th माप () का मानक विचलन है, प्रक्रिया समानता बाधाएं हैं और मापा और अपरिमित चर पर सीमाएं हैं। इस शब्द को माप का दंड i कहा जाता है। वस्तुनिष्ठ कार्य दंड का योग है, जिसे निम्नलिखित द्वारा दर्शाया जाएगा। दूसरे शब्दों में, कोई भी समग्र सुधार (कम से कम वर्ग अवधि में मापा गया) को कम करना चाहता है जो प्रणाली की बाधाओं को पूरा करने के लिए आवश्यक है। इसके अतिरिक्त, प्रत्येक न्यूनतम वर्ग पद को संबंधित माप के मानक विचलन द्वारा भारित किया जाता है। मानक विचलन माप की सटीकता से संबंधित है। उदाहरण के लिए, 95 प्रतिशत विश्वास स्तर पर, मानक विचलन सटीकता का लगभग आधा होता है। रिडंडेंसी डेटा रिकंसिलेशन प्रक्रिया की बाधाओं को पूरा करने के लिए माप को यथासंभव कम से कम सही करने के लिए रिडंडेंसी की अवधारणा पर दृढ़ता से निर्भर करता है। यहाँ, अतिरेक को सूचना सिद्धांत में अतिरेक से अलग तरीके से परिभाषित किया गया है। इसके बजाय, मॉडल (बीजगणितीय बाधाओं) के साथ संवेदक डेटा के संयोजन से अतिरेक उत्पन्न होता है, जिसे कभी-कभी अधिक विशेष रूप से "स्थानिक अतिरेक", "विश्लेषणात्मक अतिरेक" या "टोपोलॉजिकल अतिरेक" कहा जाता है। कमी संवेदक अतिरेक के कारण हो सकती है, जहाँ समान मात्रा के एक से अधिक माप के लिए संवेदक डुप्लिकेट किए जाते हैं। रिडंडेंसी तब भी उत्पन्न होती है जब बीजगणितीय बाधाओं का उपयोग करके किसी दिए गए समय या समय औसत अवधि में माप के अलग-अलग सेटों से एक एकल चर का अनुमान कई स्वतंत्र तरीकों से लगाया जा सकता है। प्रचुरता अवलोकन क्षमता की अवधारणा से जुड़ी हुई है। एक चर (या प्रणाली) अवलोकन योग्य है यदि मॉडल और संवेदक माप का उपयोग इसके मूल्य (प्रणाली स्थिति) को विशिष्ट रूप से निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। एक संवेदक अनावश्यक है यदि इसके हटाने से अवलोकन क्षमता का कोई नुकसान नहीं होता है। अवलोकन, गणना और अतिरेक की कठोर परिभाषाएँ, इसे निर्धारित करने के मानदंडों के साथ, स्टेनली और माह द्वारा स्थापित की गई थीं, इन मामलों के लिए बीजगणितीय समीकरणों और असमानताओं जैसी निर्धारित बाधाओं के साथ। इसके बाद, हम कुछ विशेष मामलों को स्पष्ट करते हैंः टोपोलॉजिकल अतिरेक एक गणितीय प्रणाली की स्वतंत्रता की डिग्री () के साथ घनिष्ठ रूप से जुड़ा हुआ है, अर्थात। जानकारी के टुकड़ों की न्यूनतम संख्या (अर्थात। माप) जो सभी प्रणाली चर की गणना करने के लिए आवश्यक हैं। उदाहरण के लिए, उपरोक्त उदाहरण में प्रवाह संरक्षण की आवश्यकता है। तीसरे की गणना करने के लिए 3 में से दो चरों का मूल्य जानने की आवश्यकता है। उस मामले में मॉडल के लिए स्वतंत्रता की डिग्री 2 के बराबर है। सभी चरों का अनुमान लगाने के लिए कम से कम 2 मापों की आवश्यकता होती है, और अतिरेक के लिए 3 की आवश्यकता होगी। टोपोलॉजिकल रिडंडेंसी के बारे में बात करते समय हमें मापा और अपरिमित चर के बीच अंतर करना होगा। निम्नलिखित में हम अपरिमित चर और मापा चर द्वारा निरूपित करते हैं। फिर प्रक्रिया बाधाओं की प्रणाली बन जाती है, जो और में एक अरैखिक प्रणाली है। यदि दिए गए मापों के साथ प्रणाली की गणना की जा सकती है, तो टोपोलॉजिकल अतिरेक के स्तर को परिभाषित किया जाता है, अर्थात। उन मापों के शीर्ष पर अतिरिक्त मापों की संख्या जो केवल प्रणाली की गणना करने के लिए आवश्यक हैं। अतिरेक के स्तर को देखने का एक अन्य तरीका की परिभाषा का उपयोग करना है, जो चर की संख्या (मापा और अपरिमित) और समीकरणों की संख्या के बीच का अंतर है। फिर एक को आई. ई. मिलता है। अतिरेक समीकरणों की संख्या और अपरिमित चरों की संख्या के बीच का अंतर है। कुल अतिरेक का स्तर संवेदक अतिरेक और स्थलवैज्ञानिक अतिरेक का योग है। हम सकारात्मक अतिरेक की बात करते हैं यदि प्रणाली गणना योग्य है और कुल अतिरेक सकारात्मक है। यह देखा जा सकता है कि स्थलवैज्ञानिक अतिरेक का स्तर केवल समीकरणों की संख्या (अधिक समीकरण अधिक अतिरेक) और अपरिमित चरों की संख्या (अधिक अपरिमित चर, कम अतिरेक) पर निर्भर करता है, न कि मापी गई चरों की संख्या पर। चर, समीकरण और माप की सरल गिनती कई प्रणालियों के लिए अपर्याप्त है, जो कई कारणों से टूटती हैः (ए) एक प्रणाली के कुछ हिस्सों में अतिरेक हो सकता है, जबकि अन्य में नहीं, और कुछ हिस्सों की गणना करना भी संभव नहीं हो सकता है, और (बी) गैर-रैखिकताएं विभिन्न परिचालन बिंदुओं पर अलग-अलग निष्कर्ष निकाल सकती हैं। उदाहरण के लिए, 4 धाराओं और 2 इकाइयों के साथ निम्नलिखित प्रणाली पर विचार करें। गणना योग्य और गैर-गणना योग्य प्रणालियों का उदाहरण हम केवल प्रवाह संरक्षण बाधाओं को शामिल करते हैं और प्राप्त करते हैं। यह संभव है कि प्रणाली गणना योग्य न हो, भले ही। यदि हमारे पास और के लिए माप है, लेकिन और के लिए नहीं, तो प्रणाली की गणना नहीं की जा सकती है (जानना और के बारे में जानकारी नहीं देता है)। दूसरी ओर, यदि और ज्ञात हैं, लेकिन नहीं और, तो प्रणाली की गणना की जा सकती है। 1981 में, केवल द्रव्यमान और ऊर्जा संतुलन बाधाओं को शामिल करने वाले इस प्रकार के प्रवाह नेटवर्क के लिए अवलोकन और अतिरेक मानदंड साबित हुए। सभी पादप निवेश और उत्पादन को एक "पर्यावरण नोड" में संयोजित करने के बाद, अवलोकन क्षमता का नुकसान अपरिमित धाराओं के चक्रों के अनुरूप होता है। यह उपरोक्त दूसरे मामले में देखा जाता है, जहां धारा ए और बी अपरिमित धाराओं के चक्र में हैं। अपरिमित धाराओं के मार्ग के लिए परीक्षण करके, प्रचुरता वर्गीकरण का पालन किया जाता है, क्योंकि यदि माप को हटा दिया जाता है तो यह एक अपरिमित चक्र की ओर ले जाएगा। उपरोक्त दूसरे मामले में माप सी और डी अनावश्यक हैं, भले ही प्रणाली का हिस्सा अवलोकन योग्य न हो। लाभ प्रचुरता का उपयोग मापों की जांच करने और उन्हें सही करने और उनकी सटीकता और सटीकता बढ़ाने के लिए जानकारी के स्रोत के रूप में किया जा सकता हैः एक तरफ उन्होंने सामंजस्य स्थापित किया इसके अलावा, ऊपर प्रस्तुत डेटा सुलह समस्या में अपरिमित चर भी शामिल हैं। सूचना अतिरेक के आधार पर, इन अपरिमित चरों के अनुमानों की गणना उनकी सटीकता के साथ की जा सकती है। औद्योगिक प्रक्रियाओं में ये अपरिमित चर जो डेटा सुलह प्रदान करते हैं, उन्हें सॉफ्ट सेंसर या वर्चुअल सेंसर के रूप में संदर्भित किया जाता है, जहां हार्डवेयर सेंसर स्थापित नहीं होते हैं। डेटा सत्यापन सुलह चरण से पहले और बाद में सभी सत्यापन और सत्यापन कार्यों को दर्शाता है। डेटा फ़िल्टरिंग डेटा फ़िल्टरिंग मापा डेटा के उपचार की प्रक्रिया को दर्शाता है जैसे कि मान सार्थक हो जाते हैं और अपेक्षित मूल्यों की सीमा के भीतर होते हैं। सुलह प्रक्रिया से पहले डेटा फ़िल्टरिंग आवश्यक है ताकि सुलह कदम की मजबूती को बढ़ाया जा सके। डेटा फ़िल्टरिंग के कई तरीके हैं, उदाहरण के लिए एक अच्छी तरह से परिभाषित समय अवधि में कई मापा मूल्यों का औसत लेना। परिणाम सत्यापन मिलान प्रक्रिया के बाद किए गए सत्यापन या सत्यापन कार्यों का समूह है और यह मापा और अपरिमित चर के साथ-साथ मिलान मूल्यों को भी ध्यान में रखता है। परिणाम सत्यापन में सुलह की विश्वसनीयता निर्धारित करने के लिए दंड विश्लेषण शामिल है, लेकिन यह सीमित नहीं है, या यह सुनिश्चित करने के लिए कि सुलह किए गए मूल्य एक निश्चित सीमा में हैं, जैसे कि बाउंड चेक। तापमान कुछ उचित सीमाओं के भीतर होना चाहिए। सकल त्रुटि का पता लगाने के परिणाम सत्यापन में मिलान किए गए मूल्यों की विश्वसनीयता को मान्य करने के लिए सांख्यिकीय परीक्षण शामिल हो सकते हैं, यह जांचकर कि क्या मापा गए मूल्यों के सेट में सकल त्रुटियां मौजूद हैं। ये परीक्षण उदाहरण के लिए ची वर्ग परीक्षण (वैश्विक परीक्षण) व्यक्तिगत परीक्षण हो सकते हैं। यदि मापित मूल्यों के समूह में कोई सकल त्रुटियाँ मौजूद नहीं हैं, तो वस्तुनिष्ठ फलन में प्रत्येक दंड पद एक यादृच्छिक चर है जिसे आम तौर पर 0 के बराबर माध्य और 1 के बराबर विचरण के साथ वितरित किया जाता है। परिणामस्वरूप, वस्तुनिष्ठ फलन एक यादृच्छिक चर है जो एक ची-वर्ग वितरण का अनुसरण करता है, क्योंकि यह सामान्य रूप से वितरित यादृच्छिक चर के वर्ग का योग है। एक ची-वर्ग वितरण के संभाव्यता घनत्व फलन के दिए गए प्रतिशत के साथ वस्तुनिष्ठ फलन के मूल्य की तुलना करना (जैसे। 95 प्रतिशत विश्वास के लिए 95वां प्रतिशत) एक संकेत देता है कि क्या एक सकल त्रुटि मौजूद हैः यदि, तो 95 प्रतिशत संभावना के साथ कोई सकल त्रुटि मौजूद नहीं है। ची वर्ग परीक्षण सकल त्रुटियों के अस्तित्व के बारे में केवल एक मोटा संकेत देता है, और इसे संचालित करना आसान हैः केवल वस्तुनिष्ठ फलन के मूल्य की तुलना ची वर्ग वितरण के महत्वपूर्ण मूल्य से करनी होती है। व्यक्तिगत परीक्षण सामान्य वितरण के महत्वपूर्ण मूल्यों के साथ वस्तुनिष्ठ कार्य में प्रत्येक दंड अवधि की तुलना करता है। यदि-th दंड अवधि सामान्य वितरण के 95 प्रतिशत विश्वास अंतराल से बाहर है, तो यह मानने का कारण है कि इस माप में एक बड़ी त्रुटि है। उन्नत प्रक्रिया डेटा मिलान उन्नत प्रक्रिया डेटा मिलान (पी. डी. आर.) डेटा मिलान और डेटा सत्यापन तकनीकों के संयोजन का एक एकीकृत दृष्टिकोण है, जो द्रव्यमान संतुलन के अलावा थर्मोडायनामिक्स, गति संतुलन, संतुलन बाधाओं, हाइड्रोडायनामिक्स आदि को शामिल करने वाले जटिल मॉडल द्वारा विशेषता है। समन्वित मूल्यों की सार्थकता सुनिश्चित करने के लिए सकल त्रुटि उपचार तकनीकें, सामंजस्य समस्या को हल करने के लिए मजबूत एल्गोरिदम। ऊष्मागतिकीय मॉडल सरल मॉडल में केवल द्रव्यमान संतुलन शामिल हैं। मॉडल में ऊर्जा संतुलन जैसी ऊष्मागतिकीय बाधाओं को जोड़ते समय, इसका दायरा और अतिरेक का स्तर बढ़ जाता है। वास्तव में, जैसा कि हमने ऊपर देखा है, अतिरेक के स्तर को परिभाषित किया गया है, जहां समीकरणों की संख्या है। ऊर्जा संतुलन को शामिल करने का अर्थ है प्रणाली में समीकरणों को जोड़ना, जिसके परिणामस्वरूप उच्च स्तर की अतिरेकता होती है (बशर्ते कि पर्याप्त माप उपलब्ध हों, या समकक्ष रूप से, बहुत सारे चर अपरिमित न हों)। सकल त्रुटि उपचार सकल त्रुटियाँ माप व्यवस्थित त्रुटियाँ हैं जो सुलह के परिणामों को पूर्वाग्रहित कर सकती हैं। इसलिए, सुलह प्रक्रिया से इन सकल त्रुटियों की पहचान करना और उन्हें समाप्त करना महत्वपूर्ण है। सुलह के बाद सांख्यिकीय परीक्षणों को लागू किया जा सकता है जो इंगित करते हैं कि माप के सेट में कहीं एक सकल त्रुटि मौजूद है या नहीं। सकल त्रुटि निवारण की ये तकनीकें दो अवधारणाओं पर आधारित हैंः सकल त्रुटि उन्मूलन सकल त्रुटि छूट। सकल त्रुटि उन्मूलन एक माप को निर्धारित करता है जो एक व्यवस्थित त्रुटि द्वारा पक्षपाती है और इस माप को डेटा सेट से हटा देता है। खारिज किए जाने वाले माप का निर्धारण विभिन्न प्रकार के दंड शब्दों पर आधारित होता है जो यह व्यक्त करते हैं कि मापा गया मान सामंजस्यपूर्ण मूल्यों से कितना विचलित होता है। एक बार सकल त्रुटियों का पता चलने के बाद उन्हें माप से हटा दिया जाता है और सुलह प्रक्रिया को खराब करने वाले इन दोषपूर्ण मापों के बिना सुलह की जा सकती है। यदि आवश्यक हो, तो उन्मूलन को तब तक दोहराया जाता है जब तक कि माप के सेट में कोई सकल त्रुटि मौजूद न हो। सकल त्रुटि छूट का लक्ष्य संदिग्ध मापों की अनिश्चितता के लिए अनुमान में ढील देना है ताकि मिलान मूल्य 95 प्रतिशत विश्वास अंतराल में हो। आराम आमतौर पर तब लागू होता है जब यह निर्धारित करना संभव नहीं होता है कि एक इकाई के आसपास कौन सा माप सकल त्रुटि (सकल त्रुटियों की समतुल्यता) के लिए जिम्मेदार है। फिर शामिल मापों की माप अनिश्चितताओं को बढ़ाया जाता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सकल त्रुटियों का उपचार सुलह की गुणवत्ता को कम कर देता है, या तो अतिरेक कम हो जाता है (उन्मूलन) या मापा गया डेटा की अनिश्चितता बढ़ जाती है (छूट)। इसलिए, इसे केवल तभी लागू किया जा सकता है जब अतिरेक का प्रारंभिक स्तर इतना अधिक हो कि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा सुलह अभी भी की जा सकती है (खंड 2, देखें)। कार्यप्रवाह उन्नत पी. डी. आर. समाधान ऊपर उल्लिखित तकनीकों का एकीकरण प्रदान करते हैंः डेटा इतिहासकार से डेटा अधिग्रहण, डेटा आधार या मैनुअल इनपुट डेटा सत्यापन और कच्चे मापों का फ़िल्टरिंग डेटा फ़िल्टर किए गए मापों के मिलान का परिणाम सत्यापन सीमा सकल त्रुटि उपचार की जांच करता है (और चरण 3 पर वापस जाता है) परिणाम भंडारण (कच्चे माप मिलान किए गए मूल्यों के साथ) एक उन्नत पी. डी. आर. प्रक्रिया का परिणाम मान्य और मिलान किए गए प्रक्रिया डेटा का एक सुसंगत सेट है। अनुप्रयोग पी. डी. आर. मुख्य रूप से उद्योग क्षेत्रों में अनुप्रयोग पाता है जहां या तो माप सटीक नहीं हैं या यहां तक कि गैर-मौजूद हैं, उदाहरण के लिए अपस्ट्रीम क्षेत्र में जहां प्रवाह मीटर की स्थिति मुश्किल या महंगी है (देखें); या जहां सटीक डेटा उच्च महत्व का है, उदाहरण के लिए परमाणु ऊर्जा संयंत्रों में सुरक्षा कारणों के लिए (देखें)। अनुप्रयोग का एक अन्य क्षेत्र तेल शोधन या रासायनिक उद्योग में प्रदर्शन और प्रक्रिया निगरानी (देखें) है। जैसा कि पी. डी. आर. विश्वसनीय तरीके से अपरिमित चर के लिए भी अनुमानों की गणना करने में सक्षम बनाता है, जर्मन इंजीनियरिंग सोसाइटी (वी. डी. आई. गेसेलशाफ्ट एनर्जी अंड उमवेल्ट) ने पी. डी. आर. की तकनीक को परमाणु ऊर्जा उद्योग में महंगे संवेदक को बदलने के साधन के रूप में स्वीकार किया है (वी. डी. आई. मानक 2048 देखें)। प्रक्रिया अनुकरण पिंच विश्लेषण भी देखें औद्योगिक प्रक्रियाएँ रासायनिक इंजीनियरिंग संदर्भ अलेक्जेंडर, डेव, तन्नर, डेव और वासिक, लैरी "मिल सूचना प्रणाली सटीक ऊर्जा लेखांकन के लिए गतिशील डेटा सुलह का उपयोग करती है" टीएपीपीआई फॉल सम्मेलन 2007। रैंकिन, जे। & वासिक, एल. "डायनेमिक डेटा रिकंसिलिएशन ऑफ बैच पल्पिंग प्रोसेस (ऑन-लाइन प्रेडिक्शन के लिए)" पी. ए. पी. टी. ए. सी. स्प्रिंग कॉन्फ्रेंस 2009। एस. नरसिम्हन, सी. जॉर्डेक, डेटा रिकंसिलेशन एंड ग्रॉस एरर डिटेक्शनः एन इंटेलीजेंट यूज़ ऑफ़ प्रोसेस डेटा, गोल्फ पब्लिशिंग कंपनी, ह्यूस्टन, 2000। वी. वेवरका, एफ. मैड्रॉन, 'प्रोसेस इंडस्ट्रीज में सामग्री और ऊर्जा संतुलन, एल्सेवियर साइंस बीवी, एम्स्टर्डम, 1997। जे. रोमाग्नोली, एम. सी. सांचेज़, रासायनिक प्रक्रिया संचालन के लिए डेटा प्रोसेसिंग और सुलह, "अकादमिक प्रेस, 2000। डेटा प्रबंधन