工业废水再生利用与节水优化数据集

本数据集的处理规则与算法体系分为三大核心模块，均经过贵州省工业水处理场景验证与优化：一是数据标准化处理规则，建立了工业废水处理全维度数据的统一数据字典与格式规范，制定了基于 3σ 原则的水质异常值识别规则、基于同行业同工艺设备数据的缺失值插值补全规则、重复数据去重与数据一致性校验规则，保障数据的规范性与完整性；二是工艺特征与节水效果提取规则，基于贵州省工业废水处理案例库与水处理工艺机理，构建了 COD、氨氮、总磷等核心水质指标的处理效率特征体系，制定了再生水回用率、节水总量、单位产品水耗等核心节水指标的标准化计算规则，实现了 12 类工艺优化方案的节水效果标签化与标准化标注；三是节水优化与成本测算算法，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节水潜力预测模型，实现了工艺优化方案的节水效果量化预测与吨水处理成本智能测算，算法在本数据集场景下的预测准确率可达 90% 以上，为工业企业节水优化方案制定提供了稳定的算法支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于工业废水再生利用与节水优化，覆盖贵州省煤化工、磷化工等重点耗水行业，包含废水处理全链条业务场景。其算法体系通过数据标准化、工艺特征提取及节水优化三大模块，实现了节水效果量化预测与吨水处理成本智能测算，预测准确率达90%以上。数据集可支持工艺优化、节水评估及园区管理等应用，并为算法模型训练提供验证数据。