Open-industrial-datasets|工业数据数据集|开放数据集数据集

一个开放的工业应用数据集集合，按类别划分。欢迎提出拉取请求。如果数据集页面已经链接到论文，则不会包含论文链接。

A collection of open industrial application datasets, categorized by type. Pull requests are welcome. If a dataset page is already linked to a paper, the paper link will not be included.

原始信息汇总

数据集概述

计算机视觉

• 数据集名称: X-ray图像数据集
• 数据量: 超过19,400张X-ray图像
• 用途: 用于开发、测试和评估图像分析及计算机视觉算法
• 链接: X-ray图像数据集

油气设备

• Turbomachinery
  • 数据集链接: Industrial Benchmark
  • 相关论文: 链接
• Boilers
  • 数据集链接: Boilers Dataset
  • 相关论文: 链接

安全水处理（SWaT）

• 数据集链接: SWaT Dataset
• 访问方式: 通过请求表单获取
• 相关论文: 链接

开放工业数据集

• 数据集名称: 开放工业数据湖
• 描述: 包含大量开放的持续流动的工业数据
• 链接: 开放工业数据集

运输模式检测

• 描述: 特别适用于工业物联网（IIoT）应用，已有三篇论文和一篇论文发表
• 链接: Transportation Mode Detection

电力系统

• Electricity Supply Monitoring Initiative (ESMI) Initiative
  • 数据集描述: 包含2014至2019年分钟级电压数据，覆盖印度多个用户
  • 链接: ESMI数据集
• VSB Power Line Fault Detection Dataset
  • 数据集描述: 用于Kaggle竞赛，检测中压架空电力线的局部放电模式
  • 链接: VSB Power Line Fault Detection

涡轮风扇发动机退化模拟数据集

• Dataset 1
  • 描述: 使用C-MAPSS进行发动机退化模拟，提供多个传感器通道数据
  • 链接: Turbofan Engine Degradation
• Dataset 2
  • 描述: 提供运行至故障轨迹的数据集，用于数据驱动预测模型的开发
  • 链接: Turbofan Engine Degradation 2

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Open-industrial-datasets 数据集的构建方式主要通过收集和整理多个工业应用领域的公开数据集，涵盖了计算机视觉、石油与天然气设备、水处理系统、工业物联网、运输模式检测、电力系统以及航空发动机等多个领域。这些数据集的来源多样，包括学术研究、工业竞赛、政府数据仓库以及企业开放数据平台。数据集的构建过程中，特别注重数据的多样性和实用性，以支持不同工业场景下的算法开发和模型训练。

特点

该数据集的特点在于其广泛的应用领域和多样化的数据类型。数据集不仅包括静态的图像数据，如X射线图像，还涵盖了动态的时间序列数据，如电力系统的电压监测数据和航空发动机的故障模拟数据。此外，数据集的开放性使得研究人员和开发者能够自由访问和使用，促进了工业应用领域的技术创新和算法优化。

使用方法

使用该数据集时，用户可以根据具体的研究需求选择相应的数据子集，如计算机视觉领域的X射线图像数据或电力系统的电压监测数据。数据集的多样性允许用户在不同工业场景下进行模型训练和算法验证。此外，部分数据集可能需要通过特定的申请流程获取，如Secure Water Treatment (SWaT) 数据集，用户需填写相关申请表格以获取访问权限。

背景与挑战

背景概述

Open-industrial-datasets是由多个机构和研究人员共同创建的一个开放工业数据集集合，旨在为工业应用提供丰富的数据资源。该数据集涵盖了多个领域，包括计算机视觉、石油与天然气设备、水处理系统、工业物联网、航空航天以及电力系统等。其核心研究问题在于如何利用这些数据集推动工业领域的技术创新和算法优化。通过提供多样化的数据资源，该数据集为研究人员和开发者提供了宝贵的实验平台，尤其是在工业数据分析、预测维护和异常检测等方面。

当前挑战

Open-industrial-datasets在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据集的多样性和复杂性要求研究人员具备跨领域的专业知识，以确保数据的准确性和可用性。其次，工业数据的敏感性和隐私问题使得数据共享和访问受到严格限制，增加了数据获取的难度。此外，部分数据集的规模庞大，处理和存储这些数据对计算资源提出了高要求。最后，如何确保数据集的持续更新和维护，以适应工业领域的快速发展，也是一个亟待解决的问题。

常用场景

经典使用场景

在工业应用领域，Open-industrial-datasets 数据集为计算机视觉算法的发展与评估提供了丰富的资源。例如，该数据集包含超过19,400张X射线图像，这些图像可用于开发、测试和评估图像分析与计算机视觉算法，特别是在工业检测和故障诊断中的应用。此外，数据集还涵盖了涡轮机械、锅炉等设备的运行数据，这些数据对于工业设备的预测性维护和性能优化具有重要意义。

实际应用

在实际应用中，Open-industrial-datasets 数据集被广泛用于工业设备的预测性维护、故障检测和性能优化。例如，涡轮机械和锅炉的运行数据可用于开发高效的维护策略，减少设备停机时间。此外，数据集中的X射线图像和电力系统数据也被用于开发和部署智能检测系统，以提高生产效率和安全性。这些应用不仅提升了工业生产的效率，还降低了运营成本。

衍生相关工作

基于 Open-industrial-datasets 数据集，许多经典工作得以展开，特别是在工业设备的故障预测和性能优化领域。例如，研究人员利用该数据集开发了多种预测性维护模型，这些模型在实际工业环境中得到了广泛应用。此外，数据集还推动了工业物联网（IIoT）相关研究的发展，促进了智能工厂和自动化生产线的实现。这些衍生工作不仅丰富了工业数据分析的理论基础，还为实际应用提供了强有力的支持。