MRV शब्द पहली बार सुनें, तो आपको यह किसी उपकरण या प्रमाणन का नाम लग सकता है। लेकिन पुस्तक कार्बन उत्सर्जन में कमी प्रमाणित करने की तकनीक और समाधान के अध्याय 7 में जिस MRV की चर्चा है, वह मापन, रिपोर्टिंग और सत्यापन को जोड़ने की प्रक्रिया है। पहले डेटा तैयार किया जाता है, फिर दर्ज किया जाता है कि किस गणना से नतीजा निकला, और उसके बाद जांचा जाता है कि दावा तय मानदंडों के अनुरूप है या नहीं। आइए देखें कि हर चरण किन सवालों का जवाब देता है।
पुस्तक में पहले इन बातों का फर्क समझें
मापन के चरण का नतीजा केवल कोई संख्या नहीं होता; उसमें उस संख्या को समझने के लिए जरूरी जानकारी भी शामिल होती है। उपकरण कहां लगा था, समय का आधार क्या था, उपकरण की स्थिति कैसी थी और डेटा के कौन-से हिस्से गायब थे—ये सब दर्ज करें। रिपोर्टिंग के चरण में यह बताना चाहिए कि गणना के लिए कौन-से नियम लागू किए गए। समीक्षा करते समय देखें कि क्या गणना को दोबारा उसी क्रम में किया जा सकता है। हालांकि, एक ही नतीजा फिर से मिलने से यह साबित नहीं होता कि इनपुट उचित थे। इस्तेमाल किए गए डेटा और तरीके उद्देश्य के अनुरूप हैं या नहीं, यह भी जांचना चाहिए।
MRV मापन (Measurement), रिपोर्टिंग (Reporting) और सत्यापन (Verification) को जोड़ने वाला ढांचा है। अवलोकन और गतिविधि रिकॉर्ड से निकले नतीजे के साथ गणना विधि और लागू शर्तें दर्ज की जाती हैं, और फिर तय मानदंडों के अनुसार दावे की पुष्टि की जाती है। आंतरिक प्रबंधन के लिए की जाने वाली जांच और बाहरी रूप से जमा करने के लिए जरूरी सत्यापन के उद्देश्य और शर्तें अलग होते हैं। पहले तय करें कि कौन किस फैसले के लिए नतीजे का उपयोग करेगा; इसके बाद ही आवश्यक सबूत और सत्यापन की प्रक्रिया तैयार की जा सकती है।
मापन डेटा तैयार करता है, रिपोर्टिंग गणना और उसकी व्याख्या का रिकॉर्ड रखती है, और सत्यापन तय मानदंडों के संदर्भ में दावे की पुष्टि करता है। इन कार्यों और जिम्मेदारियों को अलग-अलग समझना चाहिए, लेकिन हर MRV में तीनों काम अलग-अलग संस्थाओं को करना जरूरी नहीं है। एक ही संगठन मापन और रिपोर्टिंग कर सकता है; सत्यापन की निष्पक्षता, क्षमता और हितों के टकराव पर नियंत्रण लागू मानक और व्यवस्था द्वारा अपेक्षित स्तर पर सुनिश्चित होने चाहिए।
मापन (M) डेटा तैयार करता है। यह तय करके उसे लागू करें कि क्या, कहां, कितनी बार और किस उपकरण से मापा जाएगा। इसके नतीजे में मूल डेटा और उसे समझने के लिए जरूरी मेटाडेटा शामिल हैं, जैसे अंशांकन का इतिहास, उपकरण का विवरण, स्थापना की परिस्थितियां और गायब डेटा की अवधि।
सत्यापन (V) का अर्थ ग्रीनहाउस गैस संबंधी दावे और उसके आधार का तय मानदंडों के अनुसार मूल्यांकन करना है। ISO 14064-3:2019 का उपयोग प्रथम-पक्ष, द्वितीय-पक्ष और तृतीय-पक्ष सत्यापन तथा वैधीकरण के लिए किया जा सकता है। इसलिए आंतरिक रूप से किए जाने के कारण हर सत्यापन को खारिज नहीं करना चाहिए, और केवल बाहरी संस्था के भाग लेने से उसकी स्वतंत्रता मान नहीं लेनी चाहिए। सत्यापनकर्ता की क्षमता और निष्पक्षता, कामकाजी संबंध और लागू शर्तें जांचें।
प्रथम-पक्ष सत्यापन दावा करने वाले पक्ष की ओर से किया जाता है; द्वितीय-पक्ष सत्यापन खरीदार जैसे किसी हितधारक पक्ष की ओर से किया जाता है; और तृतीय-पक्ष सत्यापन स्वतंत्र पक्ष द्वारा किया जाता है। इन श्रेणियों को बाहरी एजेंसी को काम सौंपने के साथ भ्रमित न करें। अनुबंध के पक्ष या सलाहकार संस्था का नाम भर देखकर तृतीय-पक्ष की पात्रता तय नहीं की जा सकती।
कार्यशीलता की जांच। सुरक्षा डिटेक्टर का बम्प टेस्ट, गैस डालकर सेंसर की प्रतिक्रिया और अलार्म की कार्यक्षमता जांचने की प्रक्रिया है; यह मात्रात्मक अंशांकन का विकल्प नहीं है। अनुसंधान में इस्तेमाल होने वाले मीथेन विश्लेषक के लिए निर्माता की प्रक्रिया के अनुसार शून्य और स्पैन की जांच, रिसाव की जांच और रिकवरी परीक्षण जैसे उद्देश्य के अनुरूप परीक्षण किए जाते हैं। कार्यशीलता जांच में सफल होना अपने आप में उत्सर्जन मापन की सटीकता की गारंटी नहीं देता।
मैदानी काम में इस तरह जांचें
मान लें कि मापन का जिम्मेदार व्यक्ति सेंसर का डेटा दे रहा है। रिपोर्ट लिखने वाले को स्थापना की परिस्थितियां, अंशांकन का इतिहास और गायब डेटा की अवधि जाननी होगी। समीक्षक को उस डेटा और उसे संसाधित करने के नियमों से नतीजे की समीक्षा करने में सक्षम होना चाहिए। यदि अंतिम तालिका में केवल संख्या लिखी हो, तो बीच में जरूरी स्पष्टीकरण छूट सकते हैं।
उत्सर्जन कटौती की मात्रा के लिए मापन की मेट्रोलॉजिकल ट्रेसबिलिटी और गणना को स्रोत तक खोज पाने की क्षमता, दोनों चाहिए। मापन के मानों को दस्तावेजीकृत अंशांकन श्रृंखला और अनिश्चितता के जरिये मानक तक अनुरेखित करें; और गतिविधि डेटा, उत्सर्जन कारक तथा मॉडल को उनके स्रोत, संस्करण और लागू शर्तों के जरिये अंतिम नतीजे तक खोजने योग्य बनाएं। हर कटौती मात्रा सीधे मापन से नहीं निकलती। समीक्षक को गणना दोहराने की संभावना के साथ यह भी देखना चाहिए कि इस्तेमाल किया गया डेटा और तरीका दावे के लिए उपयुक्त हैं या नहीं।
सांद्रता हवा में गैस का अनुपात है, जबकि उत्सर्जन दर प्रति इकाई समय में उत्सर्जित द्रव्यमान है। उत्सर्जन की मात्रा मापने या उसका अनुमान लगाने के लिए उद्देश्य के अनुरूप सांद्रता, प्रवाह दर और मापन मॉडल को जोड़ना चाहिए। सांद्रता कम होने पर भी यदि हवा का प्रवाह बढ़ा है, तो यह तय नहीं कहा जा सकता कि द्रव्यमान उत्सर्जन दर भी उसी दिशा में बदली होगी। समय के साथ उत्सर्जन दर को कुल उत्सर्जन मात्रा में बदलते समय मापन अवधि और गायब डेटा के प्रबंधन को भी ध्यान में रखना होगा।
निवेश समीक्षा में ये सवाल भी पूछें
संस्था या निवेशक यह पूछ सकते हैं कि कौन किस काम की जिम्मेदारी लेता है। एक ही संगठन मापन और रिपोर्टिंग कर सकता है। लेकिन यदि सत्यापन में स्वतंत्रता जरूरी है, तो संबंध और हितों के टकराव को लागू मानदंडों के अनुसार जांचना चाहिए। केवल अलग-अलग नाम वाले तीन विभाग बना देने से समीक्षा पूरी नहीं हो जाती।
सेंसर की तुलना में मापन सीमा और विभेदन क्षमता, दूसरी गैसों के प्रति क्रॉस-सेंसिटिविटी, प्रतिक्रिया समय और ड्रिफ्ट को साथ में जांचें। तापमान, आर्द्रता और धूल जैसी पर्यावरणीय परिस्थितियों तथा अंशांकन की जरूरत की भी समीक्षा करें। यदि उद्देश्य सांद्रता के छोटे अंतर पहचानना है, तो देखें कि उपकरण की प्रदर्शित इकाई और अनिश्चितता उस उद्देश्य के अनुरूप हैं या नहीं; यह जांच उत्पाद और संचालन मोड के अनुसार करें। सेंसर सिद्धांत का नाम भर इन शर्तों का विकल्प नहीं है।
AI का उपयोग असामान्य संकेतों के संभावित मामलों की पहचान करने, तय परिस्थितियों में डेटा की छोटी कमी का अनुमान लगाने और कई चरों के बीच संबंध खोजने के लिए किया जा सकता है। यह डेटा व्यवस्थित करने, गुणवत्ता जांचने और रिपोर्ट का मसौदा तैयार करने में भी मदद कर सकता है। हर काम का उद्देश्य और विफलता की लागत अलग होती है, इसलिए सभी का मूल्यांकन एक ही प्रदर्शन संकेतक से न करें। बताएं कि परिणाम किन इनपुट और धारणाओं से तैयार हुआ है, और अनुमानित मान को सीधे मापे गए मान से अलग दिखाएं।
पुस्तक बंद करने से पहले इन सवालों पर विचार करें
मापन पूरा होने के बाद सत्यापन पर विचार करेंगे, तो जरूरी रिकॉर्ड दोबारा पाना कठिन हो सकता है। पहले तय करें कि क्या समझाना होगा, फिर डेटा, गणना और समीक्षा के बीच संबंध की योजना बनाएं। MRV की संरचना समझने से रिपोर्ट में छूटे हुए सवाल ढूंढना भी आसान हो जाता है।
लेखक परिचय
बोंगजुन ली ने सोगांग विश्वविद्यालय के प्रौद्योगिकी प्रबंधन स्नातकोत्तर विद्यालय (MOT) में अपनी पढ़ाई पूरी की। उन्होंने Infitron Co., Ltd. में 7 वर्ष और Honeywell में 20 वर्ष सहित गैस मापन के क्षेत्र में 27 वर्षों तक सेवा इंजीनियरिंग, तकनीकी बिक्री और चैनल प्रबंधन के काम किए। वर्तमान में AI Safety Korea Co., Ltd. के संस्थापक के रूप में वे सेंसर, AI और डेटा विश्लेषण का उपयोग करते हुए पशुधन मीथेन निगरानी तथा मापन, रिपोर्टिंग और सत्यापन (MRV) व्यवस्था पर शोध कर रहे हैं।