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贵州凤冈县仙人岭锌硒有机茶业有限公司

贵州凤冈县仙人岭锌硒有机茶业有限公司

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贵州凤冈县仙人岭锌硒有机茶业有限公司围绕相关业务开展运营。面向茶叶加工工艺优化、品质分析、茶叶精加工分选等领域提供数据服务,开放锌硒茶鲜叶摊青温湿度与时长数据集(茶叶加工工艺优化、品质分析)、茶叶风选设备运行与分选效果数据集(茶叶精加工分选、农业设备参数优化)、林茶共生模式茶树生长环境数据集(农林复合经营、茶园环境监测),支撑监测研判与运维优化。

茶叶加工工艺优化品质分析茶叶精加工分选
成立于 2007 年贵州省https://www.xianrenling.com1256875689@qq.com

数据概览

5
数据集总量
12
总浏览量
0
关注人数
2026-06-24
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数据集列表

茶叶风选设备运行与分选效果数据集
茶叶精加工分选
农业设备参数优化
数据清洗校验规则:剔除原料批次信息缺失、设备运行参数记录断档、分级物料称重偏差超标的无效试验数据,各级茶叶锌硒、理化指标由 CMA 资质实验室检测;统一风机转速、风量、进料速度、碎茶率等指标单位与命名规范,保障多参数、多批次试验横向对比一致性。 结构化处理规则:按待分选干茶原料信息 — 风选设备运行参数 — 多级出料物料统计 — 分级纯度检测 — 各级茶叶品质对照五级分层,每条数据标注茶叶品类、设备机型、环境温湿度标签;以试验批次编码为主键绑定全套风选前后工序记录,实现分级设备全参数溯源检索。 算法模型应用:灰色关联分析筛选影响分选纯度、优质茶损耗的核心设备运行因子;响应面法构建风量、倾角、进料速率协同优化模型;K-means 聚类划分不同茶叶品类适配风选参数区间;回归拟合设备运行参数与分级纯度、能耗预测模型。 合规处理:全部数据为自主开展风选梯度对比试验实测数据,符合茶叶精加工国标及贵州锌硒茶地方标准,无第三方涉密、隐私数据;数据采集、存储、分析全流程遵守《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始设备运行台账、分级检测报告完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新20
红茶摇青工序环境与操作数据集
茶叶加工工艺优化
红茶品质预测
数据清洗校验规则:剔除鲜叶原料信息缺失、车间环境记录断档、摇青操作参数不全、平行试验检测偏差超标的无效数据,理化、香气检测均来自 CMA 资质实验室;统一温湿度、转速、失水率、时长等指标单位与命名规范,保障多批次试验横向对比一致性。 结构化处理规则:按鲜叶原料分级 — 车间环境动态监测 — 分段摇青与间歇操作 — 摇青叶理化氧化检测 — 成品红茶感官评价五级分层,每条数据标注原料等级、车间通风条件、摇青机型标签;以试验批次编码为主键绑定全工序记录,实现摇青全流程参数溯源检索。 算法模型应用:灰色关联分析筛选影响氧化程度与香气的核心环境、操作因子;响应面法构建温湿度 - 摇青参数协同优化模型;K-means 聚类划分不同鲜叶适配摇青区间;回归拟合环境操作参数与红茶香气、汤色品质预测模型。 合规处理:全部数据为自主开展红茶加工对比试验实测数据,符合红茶加工国标及贵州锌硒茶地方标准,无第三方涉密、隐私数据;数据采集、存储、分析全流程遵守《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始车间监测、试验台账完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新00
仙人岭有机茶园土壤锌硒含量监测数据集
茶园土壤锌硒监测
富硒茶品质溯源
数据清洗校验规则:剔除地块编号缺失、采样深度记录不全、平行样检测偏差超标、前处理不规范的无效数据,土壤、鲜叶检测均由 CMA 资质实验室出具报告;统一锌硒含量、pH、有机质等指标单位与命名规范,保障年度、分地块数据横向对比一致性。 结构化处理规则:按茶园地块分区信息 — 土壤分层采样记录 — 土壤锌硒及理化检测 — 有机肥投入台账 — 对应鲜叶锌硒测定五级分层,每条数据标注土层深度、采样季节、茶龄标签;以地块编码为主键绑定历年全部监测记录,实现单地块土壤锌硒长期动态溯源检索。 算法模型应用:灰色关联分析筛选影响土壤有效态锌硒、茶树富集的核心土壤因子;时序统计分析土壤锌硒年度消长规律;K-means 聚类划分地块锌硒肥力等级;回归拟合土壤锌硒与鲜叶内含元素预测模型。 合规处理:全部数据为仙人岭茶园定点长期自主采样监测实测数据,土壤检测方法符合农业土壤、富硒土壤相关国标及贵州锌硒茶地方标准,无第三方涉密、隐私数据;数据采集、存储、分析全流程遵守《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始采样记录、检测报告完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新00
锌硒茶鲜叶摊青温湿度与时长数据集
茶叶加工工艺优化
品质分析
数据清洗校验规则:剔除鲜叶等级缺失、温湿度监测断档、摊青时长记录失真、平行检测偏差超标的无效试验数据;理化指标检测均由 CMA 资质实验室完成;统一温度、相对湿度、摊放时长、失水率等指标单位与命名规范,保障多梯度、多批次数据横向可比。 结构化处理规则:按鲜叶采摘分级 — 摊青车间温湿度监测 — 分层摊放时长管控 — 摊青叶理化检测 — 成品感官品质五级分层,每条数据标注采摘天气、摊放厚度、车间通风标签;以试验批次编码为主键绑定全套摊青及后续加工记录,实现摊青全参数溯源检索。 算法模型应用:灰色关联分析筛选影响失水、氨基酸转化、锌硒留存的核心温湿度时长因子;响应面法构建温湿度与摊放时长协同优化模型;K-means 聚类划分不同鲜叶适配摊青区间;回归拟合摊青环境时长与茶叶风味、理化指标预测模型。 合规处理:全部数据为自主开展梯度摊青对比试验实测数据,符合绿茶加工国标与贵州锌硒茶地方标准,无第三方涉密、隐私数据;数据采集存储分析全流程遵守《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始监测台账、检测报告完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新90
林茶共生模式茶树生长环境数据集
农林复合经营
茶园环境监测
数据清洗校验规则:剔除地块信息缺失、林木配比记录不全、环境监测平行数据偏差超标的无效监测数据;土壤、鲜叶检测依托 CMA 资质实验室,统一遮阴率、温湿度、锌硒含量、株行距等指标单位与命名规范,保障不同地块、不同年度数据横向可比。 结构化处理规则:按林茶地块基础台账 — 林木搭配结构参数 — 林间微环境动态监测 — 土壤锌硒及理化检测 — 茶树生长与病虫调查五级分层,每条数据标注林木类型、遮阴梯度、采样季节标签;以地块编码为主键绑定全年连续监测记录,实现林茶共生环境全周期溯源检索。 算法模型应用:灰色关联分析筛选影响茶树生长、锌硒富集的核心林间环境因子;时序分析挖掘四季微气候变化规律;K-means 聚类划分优、中、差三类林茶共生配置区间;回归拟合林木遮阴参数与茶树长势、鲜叶品质预测模型。 合规处理:全部数据为自主营建林茶共生试验地块长期定点实测数据,符合有机农业、生态茶园建设国标及贵州锌硒茶地方标准,无第三方涉密、隐私数据;数据采集、存储、分析全流程遵守《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始监测台账、检测报告完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新10
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