数据挖掘技术是近年来兴起的一种利用计算机科学、统计学、人工智能等多学科交叉的技术，旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际数据中，提取隐含的、未知的、潜在有用的信息和知识。随着计算机技术的飞速发展和数据存储能力的显著提升，各行各业产生的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已无法满足需求，数据挖掘技术应运而生。
在化学化工领域，数据挖掘技术的应用尤为关键。化学化工行业具有数据量大、种类繁多、结构复杂等特点。化学反应、物质结构、工艺条件等数据，如果仅靠传统的分析方法，难以发现其中的深层次关系和潜在价值。数据挖掘技术引入后，为化学化工领域提供了一种崭新的研究思路和手段。
数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、分类、聚类等分析方法。关联规则挖掘是指在大量数据中发现项集间的有趣关联或频繁模式；分类则是利用样本的历史数据，建立分类规则模型，对未知数据进行分类；聚类则是将数据集中的样本无标签地划分为多个类别，使得同一类的样本之间的相似度较高，而不同类的样本相似度较低。
在化工建模方面，数据挖掘技术能够从历史生产数据中发现影响产品质量和生产效率的关键因素，建立准确的数学模型，优化生产过程，提高产品质量和生产效率。在工艺条件优化方面，通过分析大量的工艺参数数据，数据挖掘技术可以帮助研究者找到最优化的工艺条件，降低能源消耗，提高资源利用效率。
数据库平台的创建则需要利用数据挖掘技术进行数据清洗、数据整合、数据分析等工作，使数据库更加完善，有利于化工企业和研究人员进行知识发现和决策支持。在安全生产方面，数据挖掘技术可以分析生产过程中的各种监测数据，预测潜在的安全风险，实施预防措施，保证生产过程的安全。
随着大数据时代的来临，数据挖掘技术对化学化工领域的影响越来越深远和全面。越来越多的研究人员开始关注并运用数据挖掘技术来解决化学化工领域的问题，为这一领域带来了革命性的变革。通过对近年来数据挖掘技术在化学化工领域的突破性进展的研究，可以看到该技术在化工建模、工艺条件的优化、数据库平台的创建和安全生产等方面的应用已经取得了显著的研究成果。
本文通过整合这些领域的研究进展，评述了数据挖掘技术在化学化工中的应用，为相关领域的研究者和工程师提供了重要的参考和指导。未来，随着数据挖掘技术的不断发展和完善，其在化学化工领域的应用将更加广泛，有助于推动这一传统行业的现代化和信息化进程。
