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浙江君缘生物科技有限公司
企业浙江君缘生物科技有限公司成立于2020年，属科技推广和应用服务业，主营食用菌菌种经营。面向智能农业、环境监测、温度调控等领域提供数据服务，开放灰树花培育温度调控效能分析数据（智能农业、环境监测）、羊肚菌育温度调控效能分析数据（智能农业、温度调控）、鹿茸菇培育温度调控效能分析数据（农业环境控制、农业智能化），支撑监测研判与运维优化。
智能农业环境监测温度调控科技推广服务
数据集列表
竹荪菌培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)。
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新70
羊肚菌育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)。
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新180
杏鲍菇培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)。
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新110
牛肝菌培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)。
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新130
鹿茸菇培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)。
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新170
银耳培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)，
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新50
绣球菌培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 设备效能评估： 长期监测不同培育间、不同设备的ETI值，可用于评估空调、加湿器、水泵等硬件设备的老化情况和性能衰减，为预测性维护提供数据支持。
4. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新120
香菇培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)。
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新160
木耳培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)。
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新40
金耳培育温度调控效能分析数据
1. 智能预警与运维： 替代传统简单的“超限报警”，提供更早、更精准的故障预警。例如，温度尚未超限，但水阀已开到最大且温度仍缓慢上升，ETI值会持续下降，系统可提前发出“制冷能力不足”的预警。
2. 种植工艺优化： 对比培育室ETI历史曲线，可以评估哪种环境控制策略（设定温度、水阀响应参数）更稳定、更节能，从而优化种植SOP（标准作业程序）。
3. 数据资产化： 稳定的、高质量的ETI数据可以作为公司数字资产，未来在引入农业物联网保险、申请绿色认证、进行智慧农业项目申报。1. 输入数据 (原始数据)：
T1: 实时温度 (℃)；T2: 设定温度 (℃) ΔT2: 温差设定值（允许波动的阈值，如 ±0.5℃）VP: 水阀开度 (%)
2. 算法公式： ETI = [WT * (1 - TD)] + [WV * (1 -VD)]
其中：TD (温度偏差系数)，计算实际温度与设定温度的绝对差值：|T1 - T2|
将该差值映射到 0-1 之间（1代表最差偏差，0代表无偏差）。使用设定温差ΔT2作为尺度。
TD = min( |T1 - T2| / (2 *ΔT2), 1.0)
说明：当温差超过 2 *ΔT2（即允许范围的两倍）时，认为偏差达到最大（值为1）。
VD (水阀响应偏差系数)
理想情况下，温度偏差越大，水阀开度应越大（用于加湿/降温）或越小（用于加热/保温）。此处我们以降温工况为例（温度过高，水阀应开大进行喷雾降温）：
定义一个理想的水阀开度响应值：VI= min( max(0, (T1 - T2) / ΔT2 * 50), 100)。
(T1 - T2)：正数代表温度过高。
(T1 - T2) / ΔT2：表示过高了多少个“允许单位”。
* 50：是一个比例因子，表示每过一个“允许单位”，理想水阀开度增加50%。这个参数可根据具体大棚的制冷/加湿能力进行调整。
计算实际水阀开度与理想开度的绝对差值，并归一化：VD = min( |VP - VI| / 100, 1.0)
WT, WV 是权重系数，代表温度和阀门在综合评估中的重要程度，且 WT + WV = 1。例如，可以设定 WT = 0.7, WV = 0.3，表示温度控制的准确性更重要。
3. 输出：ETI 值：范围在 0 到 1 之间。ETI ≈ 1：完美状态。温度稳定，水阀响应精准，0.8 ≤ ETI < 1：良好状态。调控系统工作有效。0.6 ≤ ETI < 0.8：一般状态。存在轻微偏差，需关注，ETI < 0.6：预警状态。调控效能低下，需要立即人工干预，检查传感器或执行机构（水阀）是否故障。
浙江省数据知识产权登记平台2025-09-26 更新130