CN113446521A - 基于瞬变流的爆管定位方法 - Google Patents

基于瞬变流的爆管定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113446521A
CN113446521A CN202110713073.5A CN202110713073A CN113446521A CN 113446521 A CN113446521 A CN 113446521A CN 202110713073 A CN202110713073 A CN 202110713073A CN 113446521 A CN113446521 A CN 113446521A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pipe
transient flow
transient
monitoring point
burst
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110713073.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113446521B (zh
Inventor
郑国磊
田一梅
彭森
李政翾
程景
梁建文
赵新华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin University
Original Assignee
Tianjin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University filed Critical Tianjin University
Priority to CN202110713073.5A priority Critical patent/CN113446521B/zh
Publication of CN113446521A publication Critical patent/CN113446521A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113446521B publication Critical patent/CN113446521B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F17STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
    • F17DPIPE-LINE SYSTEMS; PIPE-LINES
    • F17D5/00Protection or supervision of installations
    • F17D5/02Preventing, monitoring, or locating loss
    • F17D5/06Preventing, monitoring, or locating loss using electric or acoustic means
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E03WATER SUPPLY; SEWERAGE
    • E03BINSTALLATIONS OR METHODS FOR OBTAINING, COLLECTING, OR DISTRIBUTING WATER
    • E03B7/00Water main or service pipe systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10Numerical modelling
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A20/00Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Hydrology & Water Resources (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Examining Or Testing Airtightness (AREA)

Abstract

本发明涉及一种实现爆管定位方法,为实现复杂管网的精确定位,应用高频SCADA系统监测管网内的压力异常信号,对其滤波处理后分析压力的整体变化(系统异常)及瞬时变化(瞬变流异常),对爆管事件进行识别;根据动量定理及打开球阀的实际操作数值模拟爆管激发的瞬变流,在此基础上,根据瞬变流传播特征,数值模拟监测点瞬变流;通过数值模拟在各管段爆管的监测点信号,判定爆管管段;通过数值模拟在判定管段爆管的监测点信号,实现爆管定位;通过与爆管实际位置及负压波方法定位位置对比,证实本发明定位精度较高,说明本发明能有效解决复杂管网的精确定位问题。

Description

基于瞬变流的爆管定位方法
技术领域
本发明涉及一种爆管定位方法,属于工程学领域,具体讲,涉及基于瞬变流的爆管定位方法。
背景技术
供水管网是城市基础设施的重要组成部分,被称为城市的生命线。由于不可避免的老化、侵蚀、人为破坏等原因,爆管时有发生,且具有很强的随机性和不确定性,很难被发现。因此,这给我们的生产和生活带来了严重的影响。因此,实现爆管定位具有重要意义。
近年来,SCADA系统被广泛引入供水管网中,对流量和压力进行实时监测。压力的SCADA系统主要分为两类:(1)低频SCADA系统:只能监测压力的整体变化;(2)高频SCADA系统:既能监测压力的瞬时变化—瞬变流异常,又能监测压力的整体变化—系统异常。基于这两类SCADA系统的爆管定位方法都有大量研究。基于低频SCADA系统的爆管定位方法只能将爆管定位到某个区域而不能定位到点;基于高频SCADA系统的爆管定位方法只适用于简单管网,对于复杂管网无法定位。因此研究一种即适用于复杂管网又能将爆管定位到点的爆管定位方法是有必要的。
在高频SCADA系统中,对爆管前后的压力数据进行处理,通过对两类异常的判别,对爆管事件进行识别;然后在管网中每个管段设置不少于3个爆管点,对监测点瞬变流进行数值模拟,通过与实际监测的瞬变流进行对比确定爆管管段;最后在爆管管段等间距设置多个爆管点,再一次对监测点瞬变流进行数值模拟及与监测点瞬变流进行对比,对爆管进行定位。
发明内容
为克服现有技术的不足,针对复杂供水管网中爆管难以被精确定位的问题,本发明旨在提出一种复杂供水管网爆管精确定位的方法,即通过高频SCADA系统监测的压力异常信号,对爆管事件进行识别,然后通过在监测点模拟瞬变流与实际监测的瞬变流进行对比,确定爆管管段和实现爆管定位。
为此,本发明采用的技术方案如下:
一种基于瞬变流的爆管定位方法,步骤如下:
S1、根据监测到的高频压力异常特征,识别爆管事件;
S2、根据转动阀门的实际操作,数值模拟爆管激发的瞬变流;
S3、根据瞬变流传播特征,数值模拟监测点瞬变流;
S4、应用监测点瞬变流数值模拟方法,判别爆管管段;
S5、再次应用监测点瞬变流数值模拟方法,实现爆管定位。
进一步地,在步骤S1中,爆管事件识别的具体方法为:
对在高频SCADA系统中监测到的压力异常数据进行滤波处理,分析其系统异常(压力的整体变化)及瞬变流异常(压力的瞬时变化),根据其异常特征对爆管事件进行判别。
进一步地,在步骤S2中,数值模拟爆管激发瞬变流的具体方法为:
在实验中,通过快速打开球阀模拟爆管事件,根据动量定理及打开球阀的实际操作数值模拟爆管激发的瞬变流,其振幅表示式如下:
Figure BDA0003134405400000021
式(1)中,ρ为水密度,a为瞬变流传播速度,v(t)为水流速度,AC爆管管段的横截面积,H为爆管处水压,Cd为泄漏系数,g为重力加速度,μ为爆管系数,A(t)为球阀打开面积(爆管面积),其表达式如下:
Figure BDA0003134405400000022
式(2)中,r为爆管面半径,α(t)为球阀转杆旋转的角度,随时间的变化关系如下式:
Figure BDA0003134405400000023
式(3)中,c1和c2分别是球阀转动的两个阶段的角加速度,t为时间。
进一步地,在步骤S3中,数值模拟监测点瞬变流的具体方法为:
激励信号从爆管位置向监测点传播,传播过程存在多个路径,且每个路径中均存在瞬变流的局部损失及摩阻损失,故每条路径中传播至监测点的瞬变流振幅表达式为:
Figure BDA0003134405400000024
式(4)中,k为瞬变流的传播路径序号,Tk为瞬变流在第k条路径的传播时间,Aki第i个节点的透射或反射系数,Rkj第j段管段单位长度的摩阻因子,e-Rkj第j段管段单位长度的摩阻损失,Lkj为第j段管段的长度。
将来自每条路径瞬变流进行叠加,即监测点的瞬变流,表达式为:
Figure BDA0003134405400000025
运用上述理论,在爆管点输入S2步骤获得的爆管激发瞬变流,在监测点位置可计算出监测点瞬变流的幅值,即完成瞬变流的数值模拟。
进一步地,在步骤S4中,判别爆管管段的具体方法为:
在管网中每个管段设置不少于3个爆管点,应用S3步骤中的监测点瞬变流数值模拟方法,对监测点瞬变流进行数值模拟,然后计算模拟信号与实际监测信号的误差,则最小误差所在管段被认定为爆管管段。
进一步地,在步骤S5中,爆管定位的具体方法为:
在S4步骤中判定的爆管管段中等间距设置多个爆管点,再一次应用S3步骤中的监测点瞬变流数值模拟方法,对监测点瞬变流进行数值模拟,并计算拟信号与实际监测信号的误差,则误差最小位置即为爆管位置。
附图说明
图1为实验管网示意图
图2为爆管事件前后监测点的压力异常曲线图;
(a)为爆管事件前后监测点P1的压力异常曲线图
(b)为(a)图异常部分在横轴方向上的放大显示
(c)为爆管事件前后监测点P2的压力异常曲线图
(d)为(c)图异常部分在横轴方向上的放大显示
(e)为爆管事件前后监测点P3的压力异常曲线图
(f)为(e)图异常部分在横轴方向上的放大显示
图3为实验管网各管段3个位置爆管模拟监测信号与实际监测信号的误差分布图;
图4为爆管管段不同位置爆管模拟监测信号与实际监测信号的误差分布图;
图5为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步说明,但下述实施例绝非对本发明有任何限制。
以下通过在实验管网中实现爆管定位,具体操作步骤如下:
S1、爆管事件识别:
实验设备主要包括:水泵、水箱、压力表、高频压力传感器(3个)、DN100、DN50、DN20钢管、DN50PVC管、水阀,各管段组合成具有2个环的管网,高频压力传感器采集频率为10000Hz。用一个字母“B”和一个数字对管网内各节点进行编号,例如:B1、B5、B10。各管段编号用一个字母“T”和管段两端节点数字编号进行编号,例如:T2-3、T10-13(图1)。在实验管网,通过快速打开水阀,制作一次爆管事件,监测事件前后的压力数据。
实现爆管事件识别,具体如下:
对监测到的压力数据进行滤波处理后绘制成曲线(图2)。从图2(a)、图2(c)和图2(e)中可以看出,在30s附近,压力曲线有明显的下降系统异常,且伴有明显的负向突跳异常,经横轴方向放大显示(图2(b)、图2(d)、图2(f),该异常为瞬变流异常。结合以往总结的爆管事件压力曲线异常特征,判定该事件为爆管事件。
S2、数值模拟爆管激发的瞬变流:
根据动量定理及上述打开球阀的实际操作数值模拟爆管激发的瞬变流,其振幅表示式如下:
Figure BDA0003134405400000031
式(1)中,ρ为水密度,a为瞬变流传播速度,v(t)为水流速度,AC爆管管段的横截面积,H为爆管处水压,Cd为泄漏系数,g为重力加速度,μ为爆管系数,A(t)为球阀打开面积(爆管面积),其表达式如下:
Figure BDA0003134405400000041
式(2)中,r为爆管面半径,α(t)为球阀转杆旋转的角度,随时间的变化关系如下式:
Figure BDA0003134405400000042
式(3)中,c1和c2分别是球阀转动的两个阶段的角加速度,t为时间。
S3、数值模拟监测点瞬变流:
激励信号从爆管位置向监测点传播,传播过程存在多个路径,且每个路径中均存在瞬变流的局部损失及摩阻损失,故每条路径中传播至监测点的瞬变流振幅表达式为:
Figure BDA0003134405400000043
式(4)中,k为瞬变流的传播路径序号,Tk为瞬变流在第k条路径的传播时间,Aki第i个节点的透射或反射系数,Rkj第j段管段单位长度的摩阻因子,e-Rkj第j段管段单位长度的摩阻损失,Lkj为第j段管段的长度。
将来自每条路径瞬变流进行叠加,即监测点的瞬变流,表达式为:
Figure BDA0003134405400000044
运用上述理论,在爆管点输入S2步骤获得的爆管激发瞬变流,在监测点位置可计算出监测点瞬变流的幅值,即完成瞬变流的数值模拟。
在实验管网的管段上设置爆管点,将式(1)~式(3)获得的爆管激发的瞬变流代入式(4),获得每一个路径的监测点瞬变流,再将其代入式(5),其结果则为模拟监测点瞬变流。
S4、判别爆管管段:
在实验管网中每个管段设置不少于3个爆管点,应用S3步骤中的监测点瞬变流数值模拟方法,对监测点瞬变流进行数值模拟,然后计算模拟信号与实际监测信号的误差(图3),从图3中可以看出T9-10管段存在最小误差,故认为该管段为爆管管段。
S5、爆管定位:
在S4步骤中判定的爆管管段中等间距设置多个爆管点,再一次应用S3步骤中的监测点瞬变流数值模拟方法,对监测点瞬变流进行数值模拟,并计算拟信号与实际监测信号的误差(图4),从图4中可以看出距离B9节点2.3m处误差最小,故认为该位置为爆管位置(表1)。
表1:本发明和负压波方法爆管定位结果与实际位置对比表
Figure BDA0003134405400000045
从表1中可以看出,本发明爆管定位位置存在0.2m的绝对误差和2.91%的相对误差;与负压波定位方法相比,本发明定位精度绝对值提高0.98m,相对值提高14.27%;综上,本发明爆管定位的绝对误差和相对误差都较小,解决了复杂管网的精确定位问题。

Claims (6)

1.一种基于瞬变流的爆管定位方法,其特征在于,步骤如下:
S1、应用监测到的高频压力异常信号,识别爆管事件;
S2、根据动量定理及转动阀门的实际操作,数值模拟爆管激发的瞬变流;
S3、根据瞬变流传播特征,数值模拟监测点瞬变流;
S4、应用监测点瞬变流数值模拟方法,判别爆管管段;
S5、再次应用监测点瞬变流数值模拟方法,实现爆管定位。
2.根据权利要求1所述的基于瞬变流的爆管定位方法,其特征在于,在步骤S1中,识别爆管事件的具体方法为:
对在高频SCADA系统中监测到的压力异常数据进行滤波处理,分析其系统异常(压力的整体变化)及瞬变流异常(压力的瞬时变化),结合以往总结的爆管异常特征,对爆管事件进行判别。
3.根据权利要求1所述的基于瞬变流的爆管定位方法,其特征在于,在步骤S2中,数值模拟爆管激发瞬变流的具体方法为:
在实验中,通过快速打开球阀模拟爆管事件,根据动量定理及打开球阀的实际操作数值模拟爆管激发的瞬变流,其振幅表示式如下:
Figure FDA0003134405390000011
式(1)中,ρ为水密度,a为瞬变流传播速度,v(t)为水流速度,AC爆管管段的横截面积,H为爆管处水压,Cd为泄漏系数,g为重力加速度,μ为爆管系数,A(t)为球阀打开面积(爆管面积),其表达式如下:
Figure FDA0003134405390000012
式(2)中,r为爆管面半径,α(t)为球阀转杆旋转的角度,其随时间的变化关系如下式:
Figure FDA0003134405390000013
式(3)中,c1和c2分别是球阀转动的两个阶段的角加速度,t为时间。
4.根据权利要求1所述的基于瞬变流的爆管定位方法,其特征在于,在步骤S3中,数值模拟监测点瞬变流的具体方法为:
激励信号从爆管位置向监测点传播,传播过程存在多个路径,且每个路径中均存在瞬变流的局部损失及摩阻损失,故每条路径中传播至监测点的瞬变流振幅表达式为:
Figure FDA0003134405390000021
式(4)中,k为瞬变流的传播路径序号,Tk为瞬变流在第k条路径的传播时间,Aki第i个节点的透射或反射系数,Rkj第j段管段单位长度的摩阻因子,e-Rkj第j段管段单位长度的摩阻损失,Lkj为第j段管段的长度。
将来自每条路径瞬变流进行叠加,即监测点的瞬变流,表达式为:
Figure FDA0003134405390000022
运用上述理论,在爆管点位置输入S2步骤获得的爆管激发瞬变流,在监测点位置可计算出监测点瞬变流的幅值,即完成瞬变流的数值模拟。
5.根据权利要求1所述的基于瞬变流的爆管定位方法,其特征在于,在步骤S4中,判别爆管管段的具体方法为:
在管网中每个管段设置不少于3个爆管点,应用S3步骤中的监测点瞬变流数值模拟方法,对监测点瞬变流进行数值模拟,然后计算模拟信号与实际监测信号的误差,则最小误差所在管段被认定为爆管管段。
6.根据权利要求1所述的基于瞬变流的爆管定位方法,其特征在于,在步骤S5中,爆管定位的具体方法为:
在S4步骤中判定的爆管管段中等间距设置多个爆管点,再一次应用S3步骤中的监测点瞬变流数值模拟方法,对监测点瞬变流进行数值模拟,并计算拟信号与实际监测信号的误差,则误差最小位置即为爆管位置。
CN202110713073.5A 2021-06-25 2021-06-25 基于瞬变流的爆管定位方法 Active CN113446521B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110713073.5A CN113446521B (zh) 2021-06-25 2021-06-25 基于瞬变流的爆管定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110713073.5A CN113446521B (zh) 2021-06-25 2021-06-25 基于瞬变流的爆管定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113446521A true CN113446521A (zh) 2021-09-28
CN113446521B CN113446521B (zh) 2022-09-20

Family

ID=77812917

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110713073.5A Active CN113446521B (zh) 2021-06-25 2021-06-25 基于瞬变流的爆管定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113446521B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117216949A (zh) * 2023-08-21 2023-12-12 长江生态环保集团有限公司 一种基于深度学习的跨传感器爆管定位域自适应方法
CN117216949B (zh) * 2023-08-21 2024-05-10 长江生态环保集团有限公司 一种基于深度学习的跨传感器爆管定位域自适应方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103839190A (zh) * 2014-02-19 2014-06-04 清华大学深圳研究生院 基于压力监测的管网节点流量计量与调度方法
CN105468844A (zh) * 2015-11-23 2016-04-06 河海大学 管道内水-气耦合瞬变流的模拟方法
CN106157173A (zh) * 2016-07-15 2016-11-23 杭州电子科技大学 基于scada数据和实时模型的城市供水管网爆管在线定位方法
CN107869654A (zh) * 2016-09-27 2018-04-03 中国石油天然气股份有限公司 一种油气管道爆管检测定位方法
CN108758357A (zh) * 2018-06-01 2018-11-06 浙江大学 一种基于供水管网压力变化值分析的爆管定位方法
CN109344708A (zh) * 2018-08-29 2019-02-15 昆明理工大学 一种供水管网爆管信号异常分析方法
CN111692535A (zh) * 2020-06-05 2020-09-22 北京清控人居环境研究院有限公司 压力管网压力突变位置定位方法
CN112097126A (zh) * 2020-09-18 2020-12-18 同济大学 一种基于深度神经网络的供水管网爆管管道精确识别方法
CN112989535A (zh) * 2021-03-09 2021-06-18 昆明理工大学 一种基于爆管检测效益的供水管网压力监测点优化布局方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103839190A (zh) * 2014-02-19 2014-06-04 清华大学深圳研究生院 基于压力监测的管网节点流量计量与调度方法
CN105468844A (zh) * 2015-11-23 2016-04-06 河海大学 管道内水-气耦合瞬变流的模拟方法
CN106157173A (zh) * 2016-07-15 2016-11-23 杭州电子科技大学 基于scada数据和实时模型的城市供水管网爆管在线定位方法
CN107869654A (zh) * 2016-09-27 2018-04-03 中国石油天然气股份有限公司 一种油气管道爆管检测定位方法
CN108758357A (zh) * 2018-06-01 2018-11-06 浙江大学 一种基于供水管网压力变化值分析的爆管定位方法
CN109344708A (zh) * 2018-08-29 2019-02-15 昆明理工大学 一种供水管网爆管信号异常分析方法
CN111692535A (zh) * 2020-06-05 2020-09-22 北京清控人居环境研究院有限公司 压力管网压力突变位置定位方法
CN112097126A (zh) * 2020-09-18 2020-12-18 同济大学 一种基于深度神经网络的供水管网爆管管道精确识别方法
CN112989535A (zh) * 2021-03-09 2021-06-18 昆明理工大学 一种基于爆管检测效益的供水管网压力监测点优化布局方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117216949A (zh) * 2023-08-21 2023-12-12 长江生态环保集团有限公司 一种基于深度学习的跨传感器爆管定位域自适应方法
CN117216949B (zh) * 2023-08-21 2024-05-10 长江生态环保集团有限公司 一种基于深度学习的跨传感器爆管定位域自适应方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113446521B (zh) 2022-09-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN209858753U (zh) 一种利用分布式光纤声波监测天然气管道堵塞的模拟实验装置
CN108360608B (zh) 一种供水系统输水管的爆管识别与定位方法
CN104180166A (zh) 一种基于管道压力数据的管道泄漏检测方法
CN111853553B (zh) 流体管道的故障检测方法及系统
CN111609890A (zh) 一种压裂管汇工况监测与寿命预测及反馈调控系统
CN103032626B (zh) 调节阀故障诊断系统及方法
CN109114424B (zh) 管道泄漏点位置的确定方法及装置
CN206130547U (zh) 一种多工况下的输气管道泄漏检测系统
CN102927449A (zh) 一种基于模拟仿真技术的管网微小泄漏缺陷检测方法及系统
CN111239032B (zh) 一种多相流多相位可视化腐蚀试验装置及方法
CN111365623B (zh) 一种基于线性拟合的负压波拐点识别方法
CN116541678B (zh) 一种气站安全管道压力监测方法、装置
Turkowski et al. Methods and systems of leak detection in long range pipelines
CN113446521B (zh) 基于瞬变流的爆管定位方法
CN112742809B (zh) 一种清管器控制跟踪系统及方法
CN111578147B (zh) 一种煤矿井下煤层气抽采管路故障自动诊断方法
CN103920329A (zh) 一种工业流体管道过滤网堵塞过程仿真检测方法
Karim et al. Compensated mass balance method for oil pipeline leakage detection using SCADA
CN108980631B (zh) 一种基于在线仿真的负压波法管道泄漏检测系统
CN202868318U (zh) 一种基于模拟仿真技术的管网微小泄漏缺陷检测系统
CN115978457A (zh) 一种长距离泥浆管道输送异常工况诊断方法
CN109855536B (zh) 一种基于应变测量的油气管道堵塞检测方法
Ge et al. Research on oil-well tubing damage monitoring of intelligent well based on FSM technology
CN112197913A (zh) 一种滑动式管道漏点检测定位装置及其检测定位方法
Lin et al. Pressure sensing line diagnostics in nuclear power plants

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant