本数据集记录了企业2025年全年（1月6日至12月29日）在缺氧干性工艺测试中的环境参数与产品质量结果。每次测试由人工观察测定三个试样球表面的起彩面积，并手工记录当日气温、天气等环境信息，事后将手写记录统一整理为结构化表格。数据集包含日期、最高气温、最低气温、天气、各球起彩面积、批次合格判定等原始字段，并衍生出温差、相对湿度估算、温湿度耦合指数、是否处于异常周、环境敏感性指数等分析指标。该数据用于分析温湿度及天气条件对产品表面起彩缺陷的影响，适用于工艺环境敏感性研究、质量风险预警及工艺参数优化等场景。

1.衍生字段计算规则 （1）温差计算公式：温差=最高气温–最低气温 （2）相对湿度估算 低湿：晴天、多云且最高气温≥20℃ 高湿：阴天、雨天（小雨、中雨、雷阵雨、小到中雨等），特殊情况结合气温与季节综合判断 （3）温湿度耦合指数=(0.6×最高气温+0.4×最低气温)×天气系数 权重系数：最高气温权重0.6，最低气温权重0.4 天气系数取值规则：天气为雨或阴；天气系数=1.5；其他天气；天气系数=1.0 （4）是否处于异常周 高风险周=IF(OR(最高气温＞32,最低气温＞25,天气=“雷阵雨”,天气=“中雨”),“高风险周”,“常规周”) 说明：满足以下任一条件即判定为高风险周，否则为常规周：最高气温超过32℃/最低气温超过25℃/天气为雷阵雨/天气为中雨 （5）环境敏感性指数 计算公式：环境敏感性指数=温差×0.4+湿度数值化×0.3+温湿度耦合指数×0.3 其中湿度数值化映射规则：低湿：1；高湿：2。 2.数据清洗规则 逻辑校验：检查日期连续性，确保每周一条记录；检查温差非负；验证温湿度耦合指数与公式计算结果一致；验证“是否处于异常周”标签与判定公式一致。

1.工艺环境敏感性分析 利用环境敏感性指数与起彩面积的关系，识别引发产品表面缺陷的温湿度临界条件，为车间温度、湿度控制策略的制定提供数据依据。 2.质量风险预警 结合“是否处于异常周”判定结果与批次合格情况，构建高风险天气下的质量预警模型，指导生产部门在预测到高风险环境时提前采取预防措施。 3.工艺参数优化 通过对比不同温湿度组合下的起彩结果，反向优化工艺中的原油与120#溶剂油开稀比例、烘烤温度与时间、后放置时间等参数，提升一次合格率，降低次品损失。

日期 最高气温(℃) 最低气温(℃) 天气 1号球起彩面积(%) 2号球起彩面积(%) 3号球起彩面积(%) 批次合格判定 温差(℃) 相对湿度估算 温湿度耦合指数 是否处于异常周 环境敏感性指数 2025/1/6 22 11 晴 0 0 0 合格 11 低湿 17.6 常规周 9.98 2025/1/13 21 9 晴 0 0 0 合格 12 低湿 16.2 常规周 9.96 2025/1/20 19 8 多云 0 0 0 合格 11 低湿 14.6 常规周 9.08

字段名 数据类型 描述 日期 日期 测试周对应的日期 最高气温(℃) 数值 当日最高气温 最低气温(℃) 数值 当日最低气温 天气 文本 当日天气状况 1号球起彩面积(%) 数值 1号试样表面起彩面积占比 2号球起彩面积(%) 数值 2号试样表面起彩面积占比 3号球起彩面积(%) 数值 3号试样表面起彩面积占比 批次合格判定 文本 全部试样是否均为0%起彩，是为合格，否为不合格 温差(℃) 数值 最高气温与最低气温的差值 相对湿度估算 文本 定性估算的环境湿度，分“低湿”“高湿” 温湿度耦合指数 数值 加权计算得到的温湿度综合指数 是否处于异常周 文本 根据高温、暴雨等条件判定的风险等级 环境敏感性指数 数值 综合温差、湿度、耦合指数的敏感性评分