Многие технологические процессы не идут, что называется, по струнке. Так, в водно-химическом режиме ТЭС постоянно происходят какие-то изменения/колебания концентраций. Пробоотборные точки работают с запаздыванием сами по себе, так как требуется определенное время на прохождение среды из пароводяного тракта до места отбора проб. Но когда пробы отбираются в режиме ручного контроля: сначала из одной точки, потом через некоторое время из следующей рядом, а потом может быть надо куда-то переместиться и отобрать совсем в другом месте, то разрывы в отборах проб анализируемой среды во времени могут достигать до двух и более десятков минут.
За это время могут произойти изменения в дозировании корректирующих режим реагентов. Вместе с тем, скажем, качество подпиточной воды может измениться в данный, текущий момент, а заметная реакция на это изменение по качеству питательной воды может проявиться только через полчаса или час, а по котловым водам вообще через несколько часов. Эти свойства технологической системы в их комплексе (неодновременность информации, полученной
средствами контроля и непостоянство во времени анализируемых показателей) надо учитывать при построении аппроксимаций на основе данных, полученных в промышленных условиях и вообще при любой обработке технологических данных и при проведении экспериментов.
Непрерывный автоматический контроль позволяет проследить некоторые временные изменения, но нередко не все из тех изменений, что важны для технологического процесса, так как обычно он контролирует лишь наиболее простые для автоматизированного контроля показатели, например такие, как электропроводность и рН.
Чтобы проконтролировать такой нестабильный режим и построить по нему какие-то функциональные зависимости надо:
а) иметь не разовые анализы, а анализы во времени с необходимой частотой;
б) при расчете материальных балансов надо строить не обычные, статические, балансы, а диференциальные балансы, учитывающие фактор изменения количества примесей не только на
входе и выходе анализируемой системы, но и в объеме находящейся в системе среды.
Для этого должны составляться специальные программы компьютерной обработки данных. В ином случае, не только попытки статистической обработки данных и построение на этой основе
аппроксимаций, но и более строгие попытки строить зависимости с учетом статических балансовых соотношений дадут неправильный для практических приложений результат.
В то же время, специально организованные динамические режимы могут дать информацию, которую трудно получить в статическом режиме. Дело в том, что во времени меняется не
только собственно режим, но и разные случайные факторы, воздействующие на показания приборов и результаты химических анализов. Эти факторы могут быть довольно существенными, но если динамический процесс протекает достаточно быстро, то эти факторы (или часть из них) не успевают резко измениться при том, что режимные факторы существенно меняются в соответствии со специально организованным экспериментом. Таким образом, можно, например, провести экспресс-испытания работы котла и получить быстрый результат в требуемом диапазоне изменения режимных факторов. Однако при этом требуются
соответствующие технологические знания, чтобы правильно интерпретировать данные, получаемые в таком опыте, и более сложная, чем для опытов в стационарном режиме, программа обработки данных, учитывающая динамические эффекты, в т.ч. дифференциальный, а не обычный (статический) баланс