随着分析仪表的最新发展，过程工厂越来越多地使用分析仪表来提高过程控制系统的运行效率。使用分析仪表，在过程控制系统中所导致的一个重要结果是对从分析仪接收数据的理解和信任。
过程分析仪表提供的信息可以按照数据层次结构来对待。每个分析设备可以包含一个或多个子控制器；每个子控制器管理一个或多个数据流；分析每个样本的数据流，以生成一个或多个测量的组分值。
层次结构明确定义了数据项之间的关联。例如，如果禁用数据流1，则会立即显示哪些组件将受到影响。同样，如果关闭子控制器，数据层次结构将定义受影响的数据流和组件。
影响数据质量的因素
了解数据质量始于分析仪表和过程控制系统之间的通信。如果没有重大通信故障，请查看分析仪表的状态并检查分析仪表是否正在运行以及是否有故障。要使数据流1和组件1的数据“有效”，分析器必须在无故障工况下运行，并且数据流1必须在线。
数据质量需要考虑的其它方面包括：
维护周期中组件值会发生什么变化？
在执行分析仪表验证回路时，过程控制系统是否应保留最后一个值？
校准周期
校准回路可以引入气相色谱仪分析结果的阶跃变化。一种选择是在校准期间将值设置为非数字，并在控制算法恢复正常运行后重新初始化控制算法。数据质量逻辑还应检查超时故障。
循环结束事件用于通知外部系统分析已完成，并且一致的数据集已存储在寄存器中。此事件可用于触发在线控制应用程序的处理，例如异步比例-积分-微分（PID）模块。
分析步骤
检查分析仪表的数据质量可以分两步进行。第一步验证生成结果所需的通信和所有分析设备是否正常运行。清楚地了解分析仪表的模式、故障信号和错误工况至关重要。
下一步是确定逻辑验证数据是否符合某些合理的标准。仪表能够检测工艺过程限值之外的浓度。
逻辑应该验证数据是否在工艺过程规定的范围内。数值的变化速度可能存在物理限制，在这种情况下可以设置变化率警报。
可以通过多种方式执行适当的数据质量检查。实施取决于通信可靠性、分析仪表状态的信息以及可用于实现逻辑的平台。
