流程工业三元驱动建模数据集

本数据集整合了流程工业多场景下的自制与公共数据，用于支持数据-机理-知识融合建模研究。自制数据有两个子集，其中胎面挤出生产线子集原始数据共55个维度，经处理后保留27个关键维度，支持即时学习建模与预测；橡胶门尼检测子集通过树莓派传感器阵列以5Hz采集7种门尼粘度样本，用于工艺参数辨识与非接触检测研究。公共数据为Van de Vusse反应单元仿真数据，含400组严格遵循质量/计量守恒定律（误差<1e-8）的样本，适用于验证硬约束物理神经网络在含噪条件下的建模性能。数据集体量为42.4M，助力流程工业中物理约束神经网络、智能控制优化等前沿方向的融合建模方法验证。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集整合了流程工业多场景下的自制与公共数据，包括胎面挤出生产线、橡胶门尼检测和Van de Vusse反应单元仿真三个子集，共包含566个文件，数据总量为53.15MB。数据集旨在支撑数据-机理-知识融合建模研究，可应用于物理约束神经网络、智能控制优化等前沿方向。