Les mesures effectuées sur site, les analyses de laboratoire et les divers types de données sont susceptibles d’erreurs. L’utilisation de mesures « brutes » sans correction (contrôle par les opérateurs ou par programmes mathématiques informatisés) pour générer des bilans massiques d’usines et d’unités se traduit en général par des incohérences. Les programmes de rapprochement des bilans massiques (M.B.R.P., Mass Balance Reconciliation Programs) calculent le bilan massique détaillé des unités/usines à l’aide de programmes mathématiques spécifiques et de toutes les redondances disponibles.Un ensemble unique déterminé de valeurs rapprochées représente l’état de fonctionnement réel de l’usine le plus probable pendant la période prise en compte. Les résultat sont en cohérence avec les lois relatives à la conservation de la masse, de l’énergie et des propriétés et respectent les contraintes définies pour les unités.
Nous examinerons les diverses composantes d’un processus M.B.R.P, à savoir identification, représentation, mesure, propagation des erreurs, logique de l’algorithme de bilan massique, fichiers générés, indicateurs, rapports et communication.

Les points étudiés seront les suivants :
1. Représentation graphique du site de transformation et des instruments de mesure (modèle M.B.R.P.)
en utilisant la feuille de processus, en contrôlant les instruments de mesure et l’emplacement des points d’échantillonnage, etc.
2. Analyse de la disponibilité des mesures ou des données redondantes, manquantes, non identifiable ou non calculables.
3. Sélection et définition de normes et de rapports, feuilles de tableurs, tableaux, graphiques spécifiques.
4. Gestion de l’application (transfert de données entre systèmes externes, enregistrement et écriture des résultats, etc.) qui gère différents aspects de la production comptable.
5. Traitement par des méthodes M.B.R.P. telles que : analyse, filtrage et remplacement des données brutes « fausses », tests statistiques pour la détection, l’identification et la correction des données du programme de rapprochement, classement du résultat et indicateurs de qualité des données brutes, rapprochement et valeurs finales.
6. Contrôle humain des données, des résultats et des indicateurs et approbation finale d’un résultat « officiel ».