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贵州省凤冈县田坝魅力黔茶有限公司
企业贵州省凤冈县田坝魅力黔茶有限公司围绕相关业务开展运营。面向茶叶加工工艺优化、锌硒茶品质控制、绿茶检测等领域提供数据服务，开放锌硒茶摊青杀青做形全工序工艺数据集（茶叶加工工艺优化、锌硒茶品质控制）、茶叶锌、硒元素及理化指标检测数据集（绿茶检测、锌硒茶成分分析）、有机茶园病虫害绿色防控数据集（茶园病虫害监测与防控、有机农业数据管理），支撑监测研判与运维优化。
茶叶加工工艺优化绿茶检测锌硒茶成分分析
数据集列表
茶叶风选分级设备运行参数数据集
首先采取剔除设备信息缺失、运行时序断档、工况记录残缺的无效样本；第二进行逻辑校验，过滤转速风量超出设备额定值、电流电压异常波动、平行试验偏差超标、重复冗余运行数据；第三样本均衡校验，平衡不同茶类、不同机型、不同负荷参数样本分布，避免参数模型拟合偏置；统一风机转速、风量、风压、倾角、进料速率等指标单位与命名规范，保障多机型、多茶类运行参数横向对比一致性。
整体数据加工处理方式：执行标准化分层加工流程，第一步归集风选设备基础型号、技术参数并完成设备编码归档；第二步完整采集风机、喂料、风道各模块实时运行时序参数，构建结构化设备运行特征集；第三步录入设备能耗、工况异常、分级产出对应检测数据；第四步以设备编码 + 试验批次为主键绑定全套运行、配置、产出数据，划分参数建模子集与现场验证子集，留存完整设备运行原始日志，实现风选设备全参数溯源检索。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-29 更新10
红茶高压揉捻提质工艺数据集
搭建 “萎凋原料 — 高压揉捻时序工艺 — 揉捻叶状态 — 红茶成品品质” 全链路分析算法体系；时序插值平滑处理揉捻连续压力曲线；灰色关联分析筛选影响条索形态与风味的核心揉捻因子；响应面法构建压力、时长、转速协同优化模型；K-means 聚类划分优、合格、缺陷三类揉捻工艺区间；多元回归拟合揉捻参数与红茶品质预测模型；依据成品检测结果反向迭代优化分段高压揉捻时序阈值，形成工艺闭环优化机制,在整体数据加工处理方面 采用执行标准化分层加工流程，第一步归集鲜叶等级、萎凋含水率等基础原料信息并统一编码；第二步完整采集升压、保压、泄压全流程高压揉捻时序参数，构建结构化工艺特征集；第三步录入揉捻叶细胞破碎率、条索形态观测、红茶成品理化与感官评分数据；第四步以试验批次编码为主键绑定全套原料、揉捻、品质检测数据，划分建模子集与验证子集，留存完整生产试验原始台账，实现高压揉捻全参数溯源检索。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-29 更新10
揉捻做形加压方式工艺数据集
数据清洗校验规则：剔除鲜叶信息缺失、加压梯度记录不全、平行试验偏差超标的无效数据，全部数据来自生产线中试与 CMA 实验室理化检测；统一压力、转速、时长、碎茶率等指标单位与命名规范，保障多组试验横向对比一致性。
结构化处理规则：按鲜叶原料分级 — 前置摊青参数 — 分段加压工艺 — 揉捻中间品检测 — 成品品质统计五级分层，每条数据标注原料等级、机型、加压模式标签；以试验批次编码为主键绑定全流程记录，实现揉捻工艺全参数溯源检索。
算法模型应用：灰色关联分析筛选影响成形率、碎茶率的核心加压参数；响应面法构建多段加压协同优化模型；K-means 聚类划分不同原料适配加压区间；回归拟合加压工艺与茶叶理化、外形品质预测模型。
合规处理：全部数据为自主开展加工对比试验实测数据，符合茶叶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20
锌硒茶摊青杀青做形全工序工艺数据集
数据清洗校验规则：剔除鲜叶原料信息缺失、工序参数记录失真、理化检测平行样偏差超标的无效试验数据，全部数据来自工厂中试与标准化实验室 CMA 检测；统一温度、时长、压力、锌硒含量等指标单位与命名规范，保障数据横向对比一致性。
结构化处理规则：按鲜叶原料信息 — 摊青工艺 — 杀青工艺 — 做形工艺 — 成品品质检测五级分层，每条数据标注原料等级、环境温湿度、机型标签；以批次编码为主键绑定全工序关联记录，实现加工全流程溯源检索。
算法模型应用：采用灰色关联分析筛选影响锌硒留存与外形品质的核心工序参数；运用响应面法构建多工序协同优化模型；聚类算法划分分级加工工艺区间；回归拟合工序参数与成品内含物质、感官得分预测模型。
合规处理：全部数据为自主加工试验实测数据，符合茶叶加工相关国家标准，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》，原始试验台账完整可查
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新70
锌硒茶红绿鲜叶加工工艺试验数据集
搭建 “锌硒鲜叶原料 — 红绿加工工艺 — 中间理化变化 — 成品品质与锌硒保留率” 全链路分析算法体系；时序插值补齐间断温湿度监测数据；灰色关联分析筛选影响锌硒留存与风味品质的核心工序因子；响应面法对红绿茶关键工序开展多参数协同优化；K-means 聚类划分优质、合格、待优化工艺区间；多元回归构建工艺参数与锌硒保留、感官品质预测模型；依据成品检测结果反向迭代优化红绿加工关键工艺阈值，形成闭环工艺优化机制。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-29 更新10
有机茶园病虫害绿色防控数据集
数据清洗校验规则：剔除地块信息缺失、病虫监测记录失真、平行调查偏差超标的无效田间数据，农残检测数据均来自 CMA 资质实验室；统一虫口基数、防控布设密度、防效、农残含量等指标单位与命名规范，保障多地块、多时段数据横向对比统一。
结构化处理规则：按茶园地块基础信息 — 病虫动态监测 — 绿色防控实施记录 — 病虫防效统计 — 鲜叶农残检测五级分层，每条数据标注地块茶龄、季节、病虫种类标签；以地块编码为主键绑定全周期防控记录，实现茶园病虫害管控全流程可溯源检索。
算法模型应用：灰色关联分析筛选抑制主要茶树病虫的核心防控组合；时序分析挖掘病虫年度、月度发生规律；K-means 聚类划分病虫轻、中、重风险地块；回归拟合防控投入与病虫发生率、鲜叶产量损失预测模型。
合规处理：全部数据为自主长期田间监测与对比试验实测数据，符合有机农业、茶叶安全生产国标与贵州地方锌硒茶规范，无第三方涉密、隐私数据；数据采集存储全流程遵循《数据安全法》《农产品质量安全法》，原始田间调查、检测台账完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新30
茶叶锌、硒元素及理化指标检测数据集
数据清洗校验规则：剔除样品信息缺失、平行样相对偏差超标、前处理不规范的无效数据，全部检测数据来自具备 CMA 资质实验室；统一锌硒含量、含水率、茶多酚等指标单位与命名规范，保障数据横向对比、批量分析一致性。
结构化处理规则：按样品产地基础信息 — 加工工序记录 — 锌硒元素检测 — 理化指标测定 — 感官质控五级分层，每条数据标注产地、茶龄、加工工艺标签；以样品编码为主键绑定全部检测记录，实现单批次茶叶全维度品质溯源检索。
算法模型应用：采用灰色关联分析筛选影响锌硒富集与风味理化指标的核心因子；主成分分析完成茶叶品质综合评分；聚类算法划分锌硒茶品质等级；回归拟合建立加工工艺与锌硒、理化指标预测模型。
合规处理：全部数据为自主送检、田间试验配套实测数据，检测方法符合茶叶国标与贵州锌硒茶地方标准，不含第三方涉密、隐私数据；数据采集存储全流程遵循《数据安全法》《农产品质量安全法》，原始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
田坝魅力黔茶有机茶园鲜叶种植与田间管理数据集
数据清洗校验规则：剔除地块信息缺失、农事记录失真、土壤 / 鲜叶检测平行样偏差超标的无效数据，全部数据来自实地连续田间监测与 CMA 实验室检测；统一土壤养分、温湿度、产量等单位与指标命名，保障数据可比统一。
结构化处理规则：按地块基础信息 — 环境监测 — 农事操作 — 绿色防控 — 鲜叶产出五级分层，每条数据标注地块、季节、茶龄多维度标签；以地块编码为主键绑定全部关联记录，实现种植全流程可溯源检索。
算法模型应用：采用灰色关联分析筛选影响鲜叶品质的核心田间因子；运用聚类划分茶园分级管控区域；采用回归拟合建立水肥投入与鲜叶产量、内含物质预测模型；时序统计分析病虫害发生规律，优化防控周期。
合规说明：全部数据为自主田间试验、实地采集实测数据，符合有机农业、茶叶生产国标，无第三方涉密数据；采集、存储处理遵循《数据安全法》《农产品质量安全法》，可完整提供田间原始记录备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新00