本数据集由自有部署的工业物联网液位监测系统采集生成，包含采集的液位深度、信号强度、电池电压、阈值告警状态等基础时序参数，经过多源时序对齐、滑动中值滤波、多参数融合计算等实质性加工环节，生成 液位变化速率指数、风险累积指数、设备健康评分及异常模式识别标签等智力化衍生字段。可应用于泄漏/水位变化的实时监测预警、工业设备预测性维护决策、应急管理部门安全生产风险研判等场景，支撑从被动响应到主动防控的数字化监管模式转型，显著提升工业过程数据的应用价值。

1、数据源：源于自有部署污水井的工业物联网液位监测系统，基于自研传感器信号采集基础数据源，经过时序对齐与滑动中值滤波的初步处理，形成包含液位深度、信号强度、电池电压的基础时序原始数据。 2、数据加工处理： 1）设备异常反馈：比对采集值与标准值，触发内置映射报警标签库生成报警标签。如“液位深度值”超出“上下限报警阈值”、信号强度为弱、电池电压信号值低于3300mV时触发。 2）累计报警次数：聚合同一传感器的告警数据，计算历史告警次数总和。 3）液位变化速率指数：基于一阶微分公式（当前报警液位值减去上一时刻液位值，再除以时间间隔）计算，叠加5周期移动平均获得均值结果。 4）风险累积指数：通过融合加权法，量化液位变化速度指数和异常反馈（含阈值告警、电压低于3300mv、信号强度弱）两个风险因子的超限状态计算风险值。公式为：30%*液位越限严重程度（实际液位与阈值的偏差绝对值÷阈值）+35%*速率突变严重程度（当前速率绝对值÷历史平均速率）+20%*信号（信号弱取值1，否则取0）+15%*电压（低于3300mv取值1，否则取0）。 3、隐私化处理：涉及数据采集地理位置信息，以模式序号代替。

数据集可应用于污水处理池智能监管、工业设备预测性维护决策、应急管理部门风险研判三大核心场景，支撑从被动响应到主动防控的数字化监管模式转型。 场景一：污水处理池智能监管 基于液位深度基础时序参数，结合液位变化速度指数的微分计算与风险累积指数的时间加权积分模型，可精准识别突发溢水事件。将预警信息推送至企业安全负责人与属地应急管理指挥平台，实现溢水、泄漏事故的早期发现与快速处置，降低安全风险。 场景二：工业设备预测性维护决策 依托设备异常反馈数据，可提前预测液位计传感器老化、电池耗尽、通信模块故障等潜在问题。当风险值超过80时，系统自动生成检修工单，指导运维人员按需更换备件，将传统定期巡检模式转变为基于设备状态的精准维护，节约40%以上人力巡视成本。 场景三：应急管理部门风险研判 数据集生成的异常模式识别标签与风险累积指数，为属地管理部门提供标准化数据接口，可接入污水池监测预警平台。监管部门通过对比不同区域风险指数的时空分布特征，实现分级分类监管与区域风险热力图构建，提升安全生产治理的数字化与科学化水平。

模式选择 设备序号 采样频率 上传周期 下限报警阈值 上限报警阈值 信号强度 液位深度 电池电压 时间 异常反馈 累计报警次数 液位变化速度指数 风险累积指数 1 1-A-001 1 3 20 140 中等 6mm 3600mv 2026/1/7 15:26 阈值报警 1 4 6.146027575 1 1-A-002 1 3 20 140 中等 6mm 3600mv 2026/1/7 15:27 阈值报警 1 4 2.162493559 1 1-A-003 1 3 20 140 中等 6mm 3600mv 2026/1/7 15:29 阈值报警 1 4 4.983389658

字段名称 字段类型 字段说明 模式选择 INT 设备所属项目信息，隐私化处理 设备编号号 VARCHAR 设备唯一编号 采样频率 INT 数据采集频率，单位为秒 上传周期 INT 数据上传至平台的周期，单位为分钟 下限报警阈值 INT 预设的液位下限报警值，单位为mm 上限报警阈值 INT 预设的液位上限报警值，单位为mm 累计报警次数 INT 累计报警次数统计值 信号强度 VARCHAR 原始采集值，分为"超强"、"强"、"中等"、"弱"五档 液位深度 FLOAT 原始采集值，单位为mm，由液位计依据GB/T 50770-2013标准采集 电池电压 FLOAT 原始采集值，单位为mv，用于设备供电状态监测 时间 DATETIME 数据采集时间戳 异常反馈 VARCHAR 用于预测性维护字段，通过比对采集值与标准值，触发内置映射报警标签库生成报警标签 液位变化速度指数 FLOAT 加工字段，用于体现液位变化的速度 风险累积指数 INT 加工字段，用于区分告警事件的紧急程度