市政工业污水运维仿真数据集.

（一）数据标准化与采集规则 时间维度规则：采用 2 小时 / 次的固定监测频次，覆盖 2024 年全周期的连续时间序列数据，确保时间维度的连续性、一致性，符合污水厂在线监测的行业通用规范。 指标标准化规则：所有水质指标（COD、氨氮、总磷、SS 等）均采用《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB 18918-2002）规定的监测方法与计量单位（mg/L）；工艺参数（溶解氧、MLSS、污泥回流比、曝气开度等）采用污水治理行业通用的计量标准，确保数据的可比性、合规性。 分类标签体系规则： 污水厂类型分为市政、工业两类，覆盖行业主流应用场景； 工艺类型分为 SBR、AAO/A2O、氧化沟 3 类国内污水厂主流生化处理工艺； 异常类型分为进水水质异常、设备故障、工艺运行异常、出水水质超标 4 大类，异常等级分为一般、较重、严重 3 级，完全匹配污水运维行业的通用分类标准。 （二）核心算法与判定逻辑 水质达标判定算法：基于 GB 18918-2002 排放标准，通过出水 COD、氨氮、总磷、SS 等核心指标与标准限值的对比，自动判定达标情况，核心逻辑为：所有出水指标均≤标准限值则判定为达标

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集以2小时/次的固定频次采集2024年全周期连续时间序列数据，涵盖COD、氨氮等水质指标及溶解氧、MLSS等工艺参数，并依据GB 18918-2002标准进行达标判定。数据集包含市政与工业两类污水厂、SBR等三种主流工艺类型，以及进水异常、设备故障等四大异常分类，适用于污水厂运行监测、AI模型训练、异常预警及智慧水务平台建设等场景。