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六盘水中联工贸实业有限公司
企业六盘水中联工贸实业有限公司成立于2004年，属有色金属冶炼和压延加工业，主营（有色金属浮选、冶炼、销售、副产品硫酸生产、销售、种植业、养殖业等。面向金属回收、数据分析、工艺优化等领域提供数据服务，开放从锌电解阳极泥中回收锰工艺关键数据集（金属回收、数据分析）、从高含硅光纤生产废料中回收锗生产工艺关键数据（金属回收、工艺优化）、低含铟次氧化锌粉提铟的生产工艺数据集（提铟工艺、数据分析），支撑品质管理与工艺优化。
金属回收数据分析工艺优化有色金属加工高新技术企业
数据集列表
玻璃基体上的废旧铟锡透明电极的综合回收工艺关键数据集
1.数据分类与来源合规性：有工艺参数数据、实验验证数据等，数据来源于实验室测试数据、公开文献或行业报告，以及合作方提供的废料样本信息。
2.数据清洗与预处理规则：剔除超出物理范围的参数，对实验组数据采用3σ原则或箱线图法识别离群值。工艺参数缺失时，根据反应机理插补。
3.算法模型构建：冶金过程智能优化系统通过多元线性回归/随机森林算法预测浸出率与沉淀率，采用NSGA-II遗传算法以最小化成本与最大化回收价值为目标进行多目标优化。
4.合规处理：所有数据采集已通过伦理审查，无个人隐私数据直接关联。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新50
硬锌真空冶炼炉渣的氧化焙烧工艺关键数据
1.通过微波氧化剂协同机制实现低温高效氧化，关键参数包括粒度、氧化剂比例和温度，较传统方法氧化率提升197%、能耗降低75%。
2.创新采用动力学模型与多目标优化算法，以实验数据驱动动态调整，确保95%以上氧化率和98%金属回收率。
3.数据处理严格遵循匿名化与去标识化原则，符合《数据安全法》和GB/T 37988-2019标准，实现安全与性能双保障。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新120
硫酸铅渣的微波真空冶炼工艺关键数据集
1.数据清洗规则：对温度＞1300℃或＜300℃的记录进行人工复核。
2.算法模型构建：采用NSGA-II算法进行参数优化。
3.合规性说明：使用时间序列分析预测8次循环后的管道堵塞概率，输入参数为BaSO₄沉淀速率、流速。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新40
含铁物料回转窑渣磁选回收铁精矿工艺的关键数据集
1.数据来源与类型：来自含铁物料回转窑渣磁选回收工艺的实验组与对照组数据，数值型数据为工艺参数和效果指标。
2.数据清洗规则：对于超出工艺参数合理范围的数据进行标记并验证，关键参数缺失的记录整条剔除。
3.数据加工处理方式：对量纲不同的参数进行标准化处理，创建如“氧化效应”的衍生特征。
4.数据隐私与合规处理：所有实验数据去除可能识别具体人员或企业的信息，具体设备型号等敏感信息通用化处理。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新100
低含铟次氧化锌粉提铟的生产工艺数据集
1.数据分类与来源合规性：来源于企业实验室实测数据，包含了工艺参数数据、实验效果数据、化学分析数据。
2.数据清洗规则：异常值处理采用3σ原则剔除超出均值±3倍标准差的数据点。
3.匿名化处理：企业数据中去除实验室人员信息，原始光谱数据去除仪器序列号。
4.合规性保障措施：通过工艺参数与检测结果分离存储、分级权限控制确保数据安全，算法模型经CNAS认证及Minitab 21验证保证可靠性，所有原始记录加密保存且对外数据经合规审核，实现了全流程的规范管理与质量控制。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新130
用TiO2·nH2O从含锗酸性溶液中提取锗工艺的关键数据
1.数据提取与清洗规则：基于工艺参数阈值进行区间筛选，剔除吸附率＜73.2%的异常数据，并通过实验组交叉验证实现标准化。
2.核心算法模型构建：建立以比表面积和混合碱洗为变量的吸附-洗脱动力学模型，洗脱率提升12.8%。
3.合规性处理流程：通过参数脱敏和环保特性声明满足《重金属污染防治法》要求。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新110
硫酸锌溶液中除氯工艺的关键数据集
1.数据清洗规则：对实验组数据中除氯率＞100%或＜0%的记录进行剔除。
2.算法模型构建：基于温度、pH、时间和ZnSO₃类型四个输入特征，采用随机森林回归构建除氯效率预测模型。
3.合规性保障：所有计算在本地加密服务器完成，模型输出经K-匿名化处理。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新130
硫酸铅碱性电解液中脱除硫酸根工艺的关键数据集
1.数据来源：来源于实验室测试记录、成本核算报告、环保检测报告。
2.数据清洗规则：对超出工艺控制范围的数据进行异常值处理。
3.数据加工规则：使用时间序列分析预测8次循环后的管道堵塞概率，输入参数为BaSO₄沉淀速率、流速。
4.合规性处理：涉及重金属含量的原始检测报告，去除检测机构名称及签字栏。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新100
二氧化硅乳化物消除有机萃取剂工艺的关键数据集
1.数据分类与来源：工艺数据来源于实验室实测数据、工业化设备运行参数、经济性分析基础数据。
2.数据清洗规则：微波功率＞500W或＜100W的数据标记复核，有机相回收率＞100%的数据作无效剔除。
3.匿名化处理：企业数据中去除实验室人员信息，原始光谱数据去除仪器序列号。
4.合规性保障措施：通过工艺参数与检测结果分离存储、分级权限控制确保数据安全，算法模型经CNAS认证及Minitab 21验证保证可靠性，所有原始记录加密保存且对外数据经合规审核，实现了全流程的规范管理与质量控制。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新100
从锌电解阳极泥中回收锰工艺关键数据集
1.数据来源与类型：来源于专利技术文档"从锌电解阳极泥中回收锰工艺关键数据"。包含了工艺参数数据、实验结果数据、经济性数据。
2.数据清洗与处理规则：去除文档中的格式标记，修正明显的输入错误。将工艺参数统一转换为国际标准单位，并将百分比数据转换为小数格式。
3.算法模型构建：基于实验组数据建立多元回归模型，分析C/MnO₂比例、微波功率和时间对浸出率的影响，构建响应面模型寻找最优工艺参数组合。
4.数据安全与合规处理：所有数据处理符合《中华人民共和国数据安全法》，工艺数据使用符合环保法规要求。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-09 更新220