© 2023-2026 上海数据发展科技有限责任公司 版权所有
沪ICP备17003045号-15沪公网安备31010402336585号
广州博依特智能信息科技有限公司
企业广州博依特智能信息科技有限公司成立于2014年，属软件和信息技术服务业，主营智能控制系统集成、计算机系统服务、数据处理和存储支持服务等。面向造纸工艺、工业智能、工业物联网等领域提供数据服务，开放造纸工艺大模型训练数据集（造纸工艺、工业智能）、工业AIOT全域感知与物理空间知识图谱数据集（工业物联网、知识图谱），支撑品质管理与工艺优化。
造纸工艺工业智能工业物联网软件信息服务高新技术企业
数据集列表
生活用纸原纸质量预测训练数据集
本数据集由广州博依特智能信息科技有限公司自行采集、加工和编排形成，面向生活用纸原纸质量预测。包含2025年7月7日至12月22日一条匿名产线的1200条历史样本，共25个字段，保留原始时间戳。样本将上浆、压榨、蒸汽、烘缸、气罩、剥离剂覆盖率和卷取水分等过程记录，与同批次的质检定量、质检厚度、质检纵向干强、质检柔软度关联。通过变化趋势估计、去趋势波动计算和温度变化相关分析，形成上浆流量动态波动强度、上浆浓度变化速率、主蒸汽压力动态波动强度、湿干部气罩温度变化耦合系数、卷取水分变化速率五项衍生字段。可用于多指标质量预测模型训练、过程特征筛选和质量模型评估。训练形成的质量预测模型可作为工艺参数推荐模型的基础，用于比较上浆、压榨及干燥参数组合的质量响应，为稳定原纸质量、减少质量波动和改进参数调优方案提供依据。
广东省数据知识产权存证登记平台2026-10-15 更新00
生活用纸干燥部工艺机理训练数据集
本数据集由广州博依特智能信息科技有限公司自行采集、加工和编排形成，面向生活用纸干燥部工艺机理建模。包含2025年12月10日至29日两条匿名产线的1200条真实历史样本，共22个字段，保留源样本原始时间戳。 原始变量覆盖上浆流量与浓度、主蒸汽压力与流量、烘缸进口蒸汽压力与烘缸速度、湿干部气罩温度与蒸汽流量、干部排风湿度、在线定量和在线水分。衍生变量包括理论蒸汽单耗、干浆负荷变化速率、主蒸汽流量动态波动强度和湿干部气罩温度变化耦合系数。通过负荷归一化、趋势估计、去趋势波动和温度差分相关分析，将原始记录加工为可复算的训练样本。 可用于干燥工艺模型训练、纸页水分预测研究和蒸汽利用分析。训练形成的干燥模型可作为工艺参数推荐模型的基础，用于评估蒸汽压力、气罩温度等参数组合对水分和蒸汽利用的影响，为在满足纸页水分要求的条件下优化蒸汽用量、降低蒸汽能耗提供依据。
广东省数据知识产权存证登记平台2026-10-15 更新00
工业AIOT全域感知与物理空间知识图谱数据集
本数据资产是基于工业互联网架构，通过对流程型制造企业（如造纸、建材等）生产现场的物理空间、工艺流程与设备层级进行数字化建模而形成的全域感知与知识图谱数据。 数据涵盖了从底层传感器、智能仪表到大型生产装备的实时运行状态（温度、压力、流量、电耗等）、设备拓扑关系以及关联的工艺SOP文档。本资产采用了特有的“物理空间映射技术”，将离散的IoT测点数据与物理世界的设备结构（如工段-设备-组件）进行语义绑定，构建了包含上下游依赖关系的工厂结构知识图谱。 数据经过边缘侧清洗与自研的高压缩比（22:1）存算一体化处理，具备毫秒级读写能力与PB级存储规模。该数据不仅支持传统的DCS/PLC控制，更是工业大模型（IndustrialAIAgent）进行故障根因分析、智能生产调度及沉浸式安全培训的核心语料与环境上下文数据源。
广东省数据知识产权存证登记平台2026-01-23 更新20
造纸工艺大模型行业问答、工艺术语标注数据集
造纸工艺大模型行业问答、工艺术语标注数据集基于工艺大模型后台问答记录、术语配置、工艺知识库与专家经验自行产生或整理，并经模型辅助生成、术语归一和专家复核。数据经脱敏、去重、归一化和质量校验处理，不包含可直接识别的个人信息或未授权业务信息。 本数据集可用于监督微调、检索增强生成和评测，支撑造纸行业大模型训练；也可用于造纸工艺助手、异常诊断与操作培训、知识检索及术语管理，统一现场称呼与标准术语，提升问答召回与输出一致性。数据经匿名化与去标识化处理，不可通过可逆模型或算法还原出原始数据。
广东省数据知识产权存证登记平台2026-10-15 更新00
造纸工艺大模型训练数据集
本数据集面向造纸及制浆工业领域的智能化转型需求，基于“全流程工艺知识图谱化”范式构建。数据内容涵盖从植物纤维原料备料、化学/机械制浆、漂白、打浆、造纸机抄造到成品整理及废水处理的全生命周期工艺知识。数据来源汇集了近二十年来的造纸工程核心教材、国家标准（GB/T）、行业技术手册及权威期刊文献。数据处理采用“自动化解析+专家知识增强”双重路径：利用OCR与文档版面分析技术提取非结构化文本与图表数据，结合NLP技术进行去噪与结构化分块；通过引入造纸领域专家进行SFT（监督微调）指令对的构建与校验，确保了工艺参数、故障诊断逻辑的准确性。 数据集经过严格的数据清洗与去重处理，删除了非必要的页眉页脚及冗余信息，并对涉及具体企业敏感生产数据的部分进行了脱敏处理，符合工业数据安全流通规范。本数据集可为工业大模型的预训练、微调（SFT）及检索增强生成（RAG）知识库构建提供高质量语料基础。
广东省数据知识产权存证登记平台2026-01-23 更新110