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贵州名泰化工科技有限公司

贵州名泰化工科技有限公司

企业

贵州名泰化工科技有限公司成立于2021年,属化学原料和化学制品制造业,主营危险化学品生产。面向化工生产、产品销售预测、化工工艺等领域提供数据服务,开放二月桂酸二丁基锡(DBTL)合成工艺数据集(化工生产、产品销售预测)、超细电泳涂料专用催化剂二辛基氧化锡的制备工艺数据集(化工工艺、催化剂制备)、高纯度单丁基三氯化锡(MBTC)制备工艺数据集(化工生产、数据挖掘),支撑品质管理与工艺优化。

化工生产产品销售预测化工工艺化工制造高新技术企业
成立于 2021 年贵州省http://www.gzmtkj.cn441937812@qq.com

数据概览

7
数据集总量
87
总浏览量
0
关注人数
2025-09-29
最近更新
分类统计

相关机构

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    河北建滔能源发展有限公司
    拥有数据集:11个
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    贵州锂想时代新能源材料有限公司
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    安徽和弘化工有限公司
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    拥有数据集:3个
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    河北利仕化学科技有限公司
    拥有数据集:3个
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数据集列表

超细电泳涂料专用催化剂二辛基氧化锡的制备工艺数据集
化工工艺
催化剂制备
1.数据清洗规则:对明显超出合理范围的数值进行核查并标注来源或剔除。 2.数据加工方式:基于质量份数、温度-时间关系和回归分析,构建了涵盖配比浮动区间、反应进度估算和性能预测的工艺优化与质量控制模型,并将流程图转化为可解析的节点-边结构以支持流程仿真。 3.算法模型:本项目包含喷雾颗粒粒径估算算法,用于基于喷雾压力与喷嘴孔径预估D90粒径,以及超纯水电导率控制算法,通过多级过滤工艺参数预测和调控电导率。此外,项目还涉及氯含量控制模型,通过催化剂用量与碱液浓度建立氯脱除效率经验公式。 4.合规处理:所有数据均来自企业内部研发与测试,不涉及第三方知识产权或个人数据,工艺设计中已考虑环保要求,符合相关化工工艺规范。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新170
高纯度单丁基三氯化锡(MBTC)制备工艺数据集
化工生产
数据挖掘
1.数据清洗方式:对关键工艺参数进行完整性校验,缺失记录予以剔除或标注说明。基于工艺常识设定阈值,超出范围的数据需复核原始记录。 2.数据加工:通过关联规则挖掘工艺参数与产品性能之间的关系。 3.算法模型:预测收率与纯度基于投料比、温度等变量。 4.合规处理:部分应用案例来源于公开获奖信息,已注明来源,符合公共数据使用规范。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新140
利用工业尾矿制备土壤改良剂的制备工艺及实验数据集
尾矿再利用
土壤改良剂
1.数据清洗方式:实验记录中如有明显遗漏或异常值,予以标注并排除在统计分析之外。 2.数据加工:对数值型数据进行归一化,便于模型训练,对非数值型变量进行独热编码。 3.算法模型:回归模型:如线性回归、随机森林回归,用于预测连续变量。 4.合规处理:本数据处理与算法构建过程严格遵守《中华人民共和国网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规,确保数据来源合法、处理透明、用途明确,并仅在科研与技术进步目的下使用。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新60
水解四丁基锡的生产工艺关键数据集
化工生产
数据分析
1.数据清洗方式:采用阈值过滤确保数据符合工艺逻辑,仅保留工艺参数本身,去除与自然人、企业唯一标识相关的内容。 2.数据加工:将文档中的表格数据转换为结构化数据库字段,通过自然语言处理技术解析“工艺流程与关键参数”部分的文本描述,提取步骤条件。 3.算法模型:多元回归模型​:基于原料配比与反应条件预测收率。 4.合规处理:所有数据处理活动均在境内服务器完成,遵守数据出境相关规定。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新100
二月桂酸二丁基锡(DBTL)合成工艺数据集
化工生产
产品销售预测
1.数据清洗方式:若关键参数缺失,视为无效记录,予以剔除。基于工艺常识进行判断,异常值经复核后修正或剔除。 2.数据加工特征:对反应温度、反应时间、冷却温度、干燥温度等工艺参数的关键特征进行提取。 3.算法模型:预测产品颜色或纯度基于工艺参数的变化以及判断是否满足“高透明度”标准。 4.合规处理:本数据集不涉及个人数据或敏感公共数据,所有数据均为工艺参数与设备配置信息,无需进行匿名化或去标识化处理。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新210
高活性有机金属催化剂二丁基植物油酸锡及其制备核心数据集
化学工程
催化剂制备
1.数据清洗方式:对工艺参数中的缺失值采用同行实验平均值填充或标注“未记录”。 2.数据加工:将原料配比转换为摩尔比;构建反应时间-温度曲线作为工艺控制特征;提取CQDs表面官能团数量作为稳定性影响因子。 3.算法模型:使用多元线性回归或随机森林,以原料配比、工艺参数为特征,预测转化率。 4.合规处理:数据处理与算法构建严格遵守《中华人民共和国数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规,未使用受限或敏感数据。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新60
利用磷尾矿和作物秸秆制造的复合肥及制备工艺关键数据集
复混肥料制造
工艺优化
1.数据清洗方式:对实验记录中缺失的工艺参数采用插补法或标记为“未提供”。。 2.数据加工:将原料配比、工艺参数、产品性质、肥效数据整合为结构化表格,便于关联分析。 3.算法模型:预测复合肥的磷含量、pH值、比表面积等。使用多元线性回归、随机森林、梯度提升树等算法。 4.合规处理:本数据集中不包含任何个人数据,无需进行去标识化处理。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新130
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