水污染源在线取样管路监测校准数据集

本数据集的处理规则与算法体系分为三大核心模块，均经过贵州省水污染源在线监测实际场景验证与优化：一是数据标准化处理规则，建立了水污染源在线取样管路监测校准全维度数据的统一数据字典与格式规范，制定了基于 3σ 原则的监测浓度与校准偏差异常值识别规则、基于同行业同工况同期数据的缺失值插值补全规则、重复数据去重与数据有效性校验规则，保障数据的规范性与完整性；二是校准偏差特征与数据质量提取规则，基于《水污染源在线监测系统运行与考核技术规范》与贵州省水污染源监测案例库，构建了 COD、氨氮、总磷等核心监测因子的校准偏差特征阈值体系，制定了数据质量等级划分、校准效果标签化的标准化规则，实现了 12 类常见监测工况的特征标签化与标准化标注；三是在线监测数据智能校准与质量预警算法，采用基于多元线性回归的监测数据校准算法，结合优化后的随机森林数据质量风险预警模型，实现了在线监测数据的精准校准与数据质量风险的提前预警，算法在本数据集场景下的校准准确率可达 93% 以上，为贵州省水污染源在线监测数据质量管控提供了稳定的算法支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于贵州省水污染源在线取样管路的监测与校准，覆盖9个市州的工业企业、污水处理厂及工业园区，适用于环保监管、运维优化及算法模型训练。其核心包含三大模块：数据标准化处理、校准偏差特征提取与质量标签化，以及基于多元线性回归和随机森林的智能校准与风险预警算法，校准准确率达93%以上，旨在支撑全流程数据质量管控。