社会发展与国民经济中长期规划的一项战略任务是建设环境友好型、资源节约型社会,因此国家日渐提升了对环境保护的重视程度。当前随着我国社会经济不断往深层次快速发展,环境保护问题也越来越艰难且复杂,造成了对环境保护的要求也日渐提高,相对比较传统的环境监管方法不再能轻易满足社会公众以及环境管理的要求。所以,通过信息技术方法来对环境进行监测和监控已经成为了大众的共识。当前情况下,由于人员缺乏以及监管能力不足这些环境保护部门存在的问题,造成了环保形势非常严峻,所以通过一些现代科学技术的方法来提高环境监管的能力已经刻不容缓。实现智慧型的环保决策需要极度迫切,为了实现智慧型环保,可以通过综合运用数据挖掘、模型技术、人工智能这样一系列先进技巧的手段。在电力行业的废弃物中,二氧化硫的排放是最令人头疼的,是属于污染环境、破坏性大的化学物质。脱硫数据的主要特点有数据之间的关系非常复杂、数据的数量极大、数据有高实时性,所以怎样把这些数据处理好,并且通过处理这些数据,以此来更好地降低环保总量排放,对治污设施的安全运行工作进行服务,是数据挖掘领域很重要的一个研究方向。本文通过以数据挖掘技术为途径,通过关联规则算法进行数据挖掘分析,有效地寻找出数据之间的联系,来提升综合决策能力,为智慧环保提供可靠地依据。本文首先介绍了智慧环保系统,主要包括组成和意义,是对智慧环保体系的简单介绍;其次,对智慧环保系统的建设研究进行了阐述,主要是对我国智慧环保系统建设的主要措施进行了讨论;再次,对数据挖掘技术的介绍,为数据挖掘技术应用于脱硫监测数据做理论准备,主要包括数据挖掘技术的含义、技术和基本步骤;最后,选取数据挖掘技术中的关联规则算法,对脱硫监测数据进行数据挖掘,经过一系列步骤,在此基础上提出以关联规则为内核的参数预测机制、参数波动机制,论文的最后结合实际所监测的脱硫设备运行数据对模型进行了论证,验证了模型在实际脱硫设施中具有良好的作用,体现出模型的有效性和可行性。