高氯酸钾干燥温湿度稳定生产数据集

一、数据处理规则 1. 采集：干燥系统在线传感 + 离线检测，涵盖热风温度、环境湿度、通风量、物料含水率等指标，稳态 1 分钟 / 条，调参波动 10 秒 / 条； 2. 清洗：阈值剔除异常值，插值补全缺失数据，依据粉体吸湿曲线校验矛盾参数，企业设备信息脱敏； 3. 分类：按合格 / 超标含水率、稳定 / 调机工况分层打标； 4. 存储：Excel、JSON 双格式，参数统一国际标准单位，绑定工况批次标签。 二、核心算法 1. 回归预测模型：输入温湿度参数，预测成品含水率，用于工艺参数匹配； 2. 粉体受潮风险判定算法：计算临界温湿度阈值，分级预警结块、水分超标隐患； 3. 多目标优化算法：以水分达标为约束，求解低能耗稳定温湿度运行区间； 4. 合规说明：不含个人信息，生产涉密数据脱敏，符合数据安全相关法规要求。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集来源于高氯酸钾干燥工序，规模为315KB且按年更新，通过在线传感与离线检测采集热风温度、环境湿度、通风量及物料含水率等指标，并经阈值清洗、插值补全和分层打标处理。基于此，提供了回归预测模型、粉体受潮风险判定算法及多目标优化算法，可应用于干燥温控调控、含水率稳定管控、设备节能优化及化工数字孪生仿真等场景。