工业废水排放具有污染重、危害深、影响大等特点。工业废水的不达标排放会对水环境产生巨大的影响，并威胁人类健康。由于工业废水的成分复杂性和多变性，我国在该领域仍有一些技术问题没有完全解决，技术研发存在方向不明确，创新难等问题。专利信息包含世界上95%的新技术信息，利用专利信息对技术发展趋势进行分析与预测，能避免投入大量人力物力进行低水平高重复的盲目创新。
　　本文将以工业废水处理技术为研究对象，将德温特专利数据库(Derwent Innovations Index)作为数据来源，使用Python为编程语言，利用文本挖掘技术、专利分析、专利地图等方法对工业废水处理技术的发展趋势进行研究。本文首先根据专利信息中的结构化数据，宏观的分析了工业废水处理技术，定位了工业废水处理技术所处发展阶段。然后使用文本挖掘技术提取了非结构化文本中的关键词，并计算关键词的相似连接值，实现了高频关键词的社会网络分析；利用TF-IDF算法与K-means聚类融合方法构建技术主题识别分析框架，结合IPC分类号识别并定义了四个技术主题，依据非结构化文本呈现的信息深层研究了工业废水处理技术研究热点。最后根据专利的引文关系，利用SPC主路径提取方法，提取了工业废水处理技术的主要演化路径，对关键节点进行分析；并结合基于关键词的专利地图预测方法，识别技术发展空白点，预测技术未来发展方向。
　　结果表明工业废水处理技术专利始终呈上升趋势，技术处于发展期。生物处理法是研究热点，智能化设备出现趋势增强，高分子药剂制备和膜技术的改进创新成为主流趋势。技术发展路径分为三个阶段，第一阶段围绕活性污泥法展开，第二阶段研究多元化，第三阶段研究方向为低能高效、寻循环利用的智能化处理设备。通过基于关键词的专利地图预测方法研究显示，工业废水处理装置或自动化处理系统的研究为最具发展潜力的研究方向。