多烹饪场景下锅具干烧温度规律分析数据集

该数据可应用于烹饪设备制造企业，用于灶具设备的防干烧功能设计。通过测试不同锅具在不同烹饪场景下，根据锅内水是否沸腾与烧干判定结果，读取对应沸腾时灶具温度传感器温度和干烧时灶具温度传感器温度，进行数据的线性回归分析，得到不同工况下T沸腾和T干烧拟合关系，可用于动态调控防干烧阈值，精准应对用户使用防干烧灶具时，金属锅烧糊、砂锅误报等痛点。原始数据字段主要包括数据条数、烹饪场景、锅具、水量（g）、食材量（g）、是否沸腾（以锅内水温达到98~100℃为判断依据）、沸腾时灶具温度传感器温度T沸腾（℃）、是否烧干（以锅内水剩余0~30g为判断依据）、干烧时灶具温度传感器温度T干烧（℃）、公式、拟合度，数据每月采集，采集规模为1000条，采集方式为自行研发设备功能设计阶段实验数据。1.数据来源 记录烹饪场景（煮水、煲汤、红烧等）、锅具（品牌A铝合金平底炒锅、品牌B铝合金平底炒锅等）、水量（g）、食材量（g）、是否沸腾（以锅内水温达到98~100℃为判断依据）、沸腾时灶具温度传感器温度T沸腾（℃）、是否烧干（以锅内水剩余0~30g为判断依据）、干烧时灶具温度传感器温度T干烧（℃）等数据。 2.数据处理 评估模型构建，模型构建针对不同的测试对象，T沸腾（X）作为自变量，T干烧（Y）为因变量进行线性回归得到相应的线性模型 ，得到模型：例如煮水场景负载200g水时，T干烧（℃）=1.02*T沸腾（℃）+34.64 3.数据分析 计算决定系数 R²，评估模型的拟合度。R²达到0.98， 大于0.9，模型合格，说明T干烧与T沸腾强相关，可以根据T沸腾来较准确地预测T干烧，烹饪设备生产商可以根据此规律灶具防干烧阈值进行动态调控，帮助用户精准应对不同锅具、不同烹饪场景下防干烧功能启用时可能出现的烧糊、误报等痛点，提升灶具智能和安全性能。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了不同烹饪场景与锅具组合下，锅具干烧过程中的温度变化规律，包含沸腾与干烧时的灶具温度传感器读数，并利用线性回归分析建立了T沸腾与T干烧的拟合模型（如T干烧=1.02*T沸腾+34.64），模型拟合度达0.98。此数据可为灶具企业提供防干烧阈值的动态调控依据，以解决烧糊和误报等问题，提升灶具的智能与安全性能。