矿石浮选工艺过程数据分析数据集MiningProcessFlotationPlantDatabase-krishigandhi
数据来源：互联网公开数据
标签：矿业工程, 浮选工艺, 过程控制, 传感器数据, 铁矿石, 数据分析, 机器学习, 工业大数据
数据概述：
该数据集包含来自矿石浮选厂的工艺过程数据，记录了浮选过程中多个关键变量的实时监测信息，用于工艺过程的优化和性能分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年3月10日。
地理范围：数据未明确指出具体矿厂位置，但可推断为某工业规模的浮选厂。
数据维度：数据集包括日期（date），以及“% Iron Feed”（铁矿石品位）和“% Silica Feed”（二氧化硅含量）等矿石原料相关参数，"Starch Flow"（淀粉流量）、"Amina Flow"（胺类流量）等药剂相关参数，"Ore Pulp Flow"（矿浆流量）、"Ore Pulp pH"（矿浆酸碱度）、"Ore Pulp Density"（矿浆密度）等工艺参数，以及7个浮选柱的“Air Flow”（空气流量）和“Level”（液位）等操作参数，最终产出“% Iron Concentrate”（铁精矿品位）和“% Silica Concentrate”（二氧化硅精矿品位）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为MiningProcess_Flotation_Plant_Database.csv，便于数据处理与分析。
来源信息：数据来源于工业生产过程，已进行原始数据的采集与记录。
该数据集适合用于研究矿石浮选工艺过程、优化操作参数、预测精矿品位以及开发相关的机器学习模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于矿业工程、化学工程等学科的学术研究，如浮选过程的机理研究、工艺参数优化、浮选过程的建模与仿真等。
行业应用：为矿山企业提供数据支持，尤其在提高精矿品位、降低生产成本、优化生产流程等方面具有实际价值。
决策支持：支持矿山企业进行生产决策，优化生产策略，提高生产效率。
教育和培训：作为矿业工程、过程控制等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解浮选工艺流程。
此数据集特别适合用于探索浮选工艺参数与精矿品位之间的关系，优化生产过程，提高资源利用率，并实现对浮选过程的预测与控制。
