工业污水在线监测治理全流程工艺数据集

本数据集的处理规则与算法体系分为三大核心模块，均经过贵州省工业企业污水处理实际场景验证与优化：一是数据标准化处理规则，建立了工业污水治理全流程工艺数据的统一数据字典与格式规范，制定了基于 3σ 原则的进水水质、工艺参数、出水指标异常值识别规则，基于同类型同工艺同工况数据的缺失值插值补全规则，重复数据去重与数据逻辑一致性校验规则，保障数据的规范性与完整性；二是处理效果与特征提取规则，基于国家及贵州省工业行业水污染物排放标准与贵州省工业污水处理案例库，构建了 DO 浓度、ORP 值、MLSS 浓度等核心运行参数的特征阈值体系，制定了工艺运行效果等级划分、优化潜力标签化、达标风险等级判定的标准化规则，实现了 12 类常见工业污水处理工况的特征标签化与标准化标注；三是工艺优化与效果预测算法，采用基于多元线性回归的工艺参数优化算法，结合优化后的随机森林污水处理效果预测模型，实现了工艺运行参数的精准优化与出水水质的提前预测，算法在本数据集场景下的预测准确率可达 91% 以上，为贵州省工业企业污水处理工艺优化提供了稳定的算法支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

工业污水在线监测治理全流程工艺数据集经贵州省工业企业污水处理实际场景验证，构建了数据标准化、特征提取与效果预测三大核心模块。该数据集覆盖白酒酿造、煤矿开采等核心工业行业，采用多元线性回归与随机森林算法实现工艺参数优化与出水水质预测，预测准确率可达91%以上。适用于污水处理工艺优化、智能管控、环保合规监管及科研模型训练等场景。