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贵州胜威福全化工有限公司
企业贵州胜威福全化工有限公司成立于2017年，属化学原料和化学制品制造业，主营钛矿、铁矿、磷矿、硫铁矿、石灰石、碳酸钙粉、货运代理、铁路货运代理、货物配载、仓储理等。面向化学工艺、数据分析、质量控制等领域提供数据服务，开放硫酸钙转化碳酸钙工艺实验数据（化学工艺、数据分析）、硫酸亚铁出厂检验检测数据集（质量控制、理化检测）、硫酸法钛白水解工艺制得的偏钛酸的关键数据（钛白粉生产、工艺分析），支撑品质管理与工艺优化。
化学工艺数据分析理化检测化工制造高新技术企业
数据集列表
发烟酸出厂检验检测数据集
1. 数据来源：来源于发烟酸出厂检验环节的实验室检测系统，涵盖批次、检测项目（纯度、水分、pH 值等）、检测值、检测时间、检测人员等原始记录。2. 数据清洗规则：剔除检测值为空、批次编码格式错误的数据；校验检测值是否在合理量程内，超出则标记异常并核对原始记录；统一时间格式为 YYYY-MM-DD HH:MM。 3. 数据加工规则：按批次聚合检测项数据，计算同批次各检测项均值；将检测值与出厂标准阈值比对，生成合格 / 不合格标签；新增 "偏差率" 字段，计算（检测值 - 标准值）/ 标准值。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-05 更新130
硫酸亚铁出厂检验检测数据集
1. 数据来源：采集硫酸亚铁出厂检验原始数据，涵盖主含量、水分、重金属（铅 / 砷）等核心质检指标，及检测设备参数、实验室温湿度、操作人员记录。2. 数据清洗规则：剔除缺失主含量、重金属指标的无效数据；过滤设备故障导致的极值（如主含量＞105% 或＜90%）；
统一单位（水分换算为质量分数 %）并校验逻辑一致性。 3. 数据加工规则：按国标设定阈值：主含量≥98.0%、水分≤1.0%、铅≤0.0005%、砷≤0.0002%；关联设备校准信息，生成 “合格 / 不合格” 分级标签，输出结构化分析数据集。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-05 更新230
偏钛酸出厂检验检测数据集
1. 数据来源：采集偏钛酸出厂检验原始数据，含理化指标数据。 2. 数据清洗规则：剔除缺失核心检测项（如钛含量、pH 值）、数值超出合理区间（钛含量 0-100%）、重复录入的记录，修正格式错误的日期与数值单位。 3. 数据加工规则：对清洗后数据按检验批次分组，计算同批次各检测指标均值、标准差，标注指标是否符合出厂标准阈值，生成批次质检合格性标签。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-05 更新90
铁精粉出厂检验检测数据集
1. 数据来源：数据采集自企业内部质量控制系统环节，铁精粉的各种成分含量数据。 2. 数据清洗规则：去除重复记录，避免数据冗余。处理缺失值（用均值、中位数或前驱/后继值填充）。并剔除异常值。标记无效数据（如检测结果低于标准值）。 3. 数据加工规则：将检测结果分类，生成“合格”、“中等”或“不合格”标签。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-05 更新130
钛石膏湿化学转化法制氯化钙和硫酸铵的关键工艺及实验数据
1.反应参数优化算法：基于实验数据构建反应时间、温度、原料过剩率与转化率的关系模型。通过数据拟合确定最佳反应条件。
2.循环利用机制：设计碳酸铵蒸气冷凝回用算法，实现原料的闭环循环，减少外部补给需求。
3.产物分离与质量控制规则：制定多级过滤与结晶工艺的标准操作流程（SOP），确保产物纯度。
4.动态调控逻辑：根据实时监测数据，调整鼓气速率或原料投加量，维持系统稳定运行。
贵州省数据知识产权登记平台2025-06-20 更新180
聚合硫酸铁出厂检验检测数据集
1. 数据来源：来源于工厂质检实验室的检测仪器原始记录、人工填报的检验表单，涵盖产品批次、铁含量、pH 值、盐基度等核心检测指标。2. 数据清洗规则：剔除缺失核心指标（铁含量 / 盐基度）、数值超出国标范围（铁含量 8%-16%）、重复批次的记录；修正单位不统一数据（如 pH 值非 1-3 区间异常值）。 3. 数据加工规则：按批次汇总检测指标均值，计算盐基度与铁含量的比值，标注批次合格 / 不合格状态，生成每批次质检特征标签，适配出厂质量分析场景。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-05 更新180
浓硫酸出厂检验检测数据集
1. 数据来源：采集浓硫酸出厂检验的原始数据，涵盖浓度、杂质含量、酸度等核心指标，以及检测设备工况、实验室环境参数和检验人员记录。 2. 数据清洗规则：剔除无效缺失数据，过滤设备故障导致的异常值，统一数据格式并校验指标逻辑关联性。 3. 数据加工规则：标准化指标单位，关联设备校准信息，生成合格等级标签，输出可直接用于质检分析的结构化数据集。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-05 更新150
普钙产品出厂检验检测数据集
1. 数据来源：数据采集自企业内部质量控制系统环节，普钙产品的各种成分含量数据。 2. 数据清洗规则：对缺失值进行填充或删除，确保数据完整性；检测并删除异常值（如超出三倍标准差范围），保留正常波动的数据点；去除重复记录，并统一数据单位和格式，确保一致性。 3. 数据加工规则：计算关键指标，合格率，标准差，平均值。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-05 更新60
钛白粉出厂检验检测数据集
1. 数据来源：数据来源于企业内部实验室检测记录检测机构，钛白粉的成分数据，确保数据真实性和准确性。 2. 数据清洗规则：去除重复记录，避免数据冗余使用均值、中位数或预测算法填补空白值。并剔除异常值。对检测结果进行单位统一，便于后续分析。 3. 数据加工规则：计算关键指标，合格率，标准差，平均值。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-05 更新60
硫酸钠和磷酸制备六偏磷酸钠的关键数据集
1.实验设计规则：
通过固定其他参数，如温度、时间，分别调整磷酸与硫酸钠配比，或固定配比后调整温度/时间，系统性地分析单一变量对纯度的影响。在原料配比、温度、时间范围内，选取典型值进行实验，确保覆盖性与代表性。
2.数据处理算法：
剔除异常值，保留有效实验数据。计算不同参数组合下的纯度平均值、标准差，识别最优参数区间。
3.合规处理说明：
数据来源合法合规，实验过程符合安全规范；涉及敏感参数（如高温操作）时，采用匿名化处理，确保数据使用安全。
贵州省数据知识产权登记平台2025-06-20 更新60