CN117309682A - 润滑材料的生产监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种润滑材料的生产监测方法及系统，包括以下步骤：在润滑材料生产管道中的直管段中安装压差传感器和流量计；获取直管段中的管道压差参数和管道流量参数；获取直管段中的管道参数，该管道参数包括有管道长度和管道内径；基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数计算润滑材料黏度；根据压差传感器测得的值，计算出管道中的实际压降；设置润滑材料的预期压降，并与管道中的实际压降进行比较，判断生产质量是否达标；该润滑材料的生产监测方法及系统利用先进的传感器技术、数据处理与分析技术，实现对生产过程的全方位监测，为润滑材料生产提供可靠的质量保障和生产控制手段。
Description
技术领域
本发明涉及一种润滑材料的生产监测方法及系统。
背景技术
润滑材料在工业生产中扮演着至关重要的角色，它们用于减少摩擦、磨损和热量的产生，从而保护机器设备并确保其正常运行。随着工业制造技术的不断发展和润滑材料种类的不断增多，对润滑材料生产过程的监测和控制变得愈发重要。
润滑材料的生产监测旨在确保生产过程中产品质量的稳定性和一致性，同时最大限度地提高生产效率。通过实时监测生产过程中的关键参数和指标，可以及时发现生产中的异常情况，进而采取相应的调整措施，以保证产品的质量并最大限度地降低生产成本。
传统的润滑材料生产监测主要依靠人工抽样和实验室分析，这种方式存在着时间延迟大、数据获取不及时等缺点。随着信息技术和自动化技术的发展，基于传感器和数据采集系统的实时监测技术得到了广泛应用，使得对生产过程进行实时监测和控制成为可能。
因此，建立一套完善的润滑材料生产监测系统，对于提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本具有重要意义。
发明内容
针对现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种利用先进的传感器技术、数据处理与分析技术，实现对生产过程的全方位监测，为润滑材料生产提供可靠的质量保障和生产控制手段的润滑材料的生产监测方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种润滑材料的生产监测方法，包括以下步骤：
在润滑材料生产管道中的直管段中安装压差传感器和流量计；
获取直管段中的管道压差参数和管道流量参数；
获取直管段中的管道参数，该管道参数包括有管道长度和管道内径；
基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数计算润滑材料黏度；
根据压差传感器测得的值，计算出管道中的实际压降；
设置润滑材料的预期压降，并与管道中的实际压降进行比较，判断生产质量是否达标。
作为优选，基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数计算润滑材料黏度的方法为：
使用Hagen-Poiseuille公式计算黏度η，公式如下：
η＝(ΔP*r^4)/(8*μ*L*Q)
其中，η表示黏度，ΔP表示压差，r表示管道内径，μ表示流体的动力黏度，L表示管道长度，Q表示流量。
作为优选，根据压差传感器测得的值，计算出管道中的实际压降的方法为：
使用压差传感器测量管道的压差参数ΔP；
获取直管段中的管道参数，包括管道长度L和管道内径D；
获取直管段中的流量计测得的管道流量参数Q；
使用Darcy-Weisbach公式计算管道中的实际压降(ΔP_actual)，公式如下：
ΔP_actual＝f(L/D)(ρV^2)/2；
其中，f为管壁摩擦系数，L为管道长度，D为管道内径，ρ为润滑材料的密度，V为流速(Q/A，A为管道横截面积)。
作为优选，设置润滑材料的预期压降的方法为：
设置润滑油的流体性质参数，包括密度ρ和黏度μ，以及管道的几何参数，包括内径D和长度L，以及管道中的流量Q；
计算雷诺数Re，使用下式计算雷诺数，以确定润滑油在管道中的流动状态是湍流还是层流：
Re＝(ρQD)/μ
其中，ρ为润滑油的密度，Q为流量，D为管道内径，μ为润滑油的黏度；
确定管壁摩擦系数f；
应用Darcy-Weisbach公式来测得管道的预期压降ΔP，公示如下：
ΔP＝f(L/D)(ρV^2)/2
其中，f为管壁摩擦系数，L为管道长度，D为管道内径，ρ为润滑油的密度，V为流速。
作为优选，确定管壁摩擦系数f的方法为：
对于层流流动，根据雷诺数和管道几何形状，使用经验公式确定管壁摩擦系数；
湍流流动，使用Colebrook-White方程来计算管壁摩擦系数。
作为优选，根据雷诺数和管道几何形状，使用经验公式确定管壁摩擦系数的方法为，采用以下公式：
f＝64/Re
其中，Re为雷诺数，f为管壁摩擦系数。
作为优选，使用Colebrook-White方程来计算管壁摩擦系数的方法为，采用以下公式：
1/√f＝-2*log(ε/(3.7D)+2.51/(Re√f))；
其中，ε为管道壁粗糙度，D为管道内径，Re为雷诺数，f为管壁摩擦系数。
作为优选，判断生产质量是否达标的方法为：
若实际压降小于或等于预期压降，则判断润滑材料生产质量达标；
若实际压降大于预期压降，则判断润滑材料生产质量不达标，并进行报警。
本发明所要解决的另一技术问题为提供一种润滑材料的生产监测系统，包括有：
压差传感器，用于实时获取直管段中的管道压差参数；
流量计，用于实时获取直管段中的管道流量参数；
数据采集模块，用于接收和处理传感器模块传来的数据，将管道压差参数、管道流量参数以及管道参数进行整合和存储；
计算模块，基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数进行黏度计算，并根据传感器测得的值计算出管道中的实际压降；
比较与判断模块，将设置的润滑材料的预期压降与管道中的实际压降进行比较，以判断生产质量是否达标，
作为优选，还包括有用户界面模块，用于操作人员对监测系统进行设置、观察监测结果、进行数据分析操作，该用户界面模块为一个图形化界面或者基于Web的界面。
本发明的有益效果是：
通过比较预期压降和实际压降，可以判断管道中的润滑材料是否符合预期的流动特性，从而对生产质量进行全面的检测，确保生产出的润滑材料符合要求；通过实时监测和比较分析，可以实现对生产过程的自动化控制。一旦发现生产过程中出现异常，系统可以及时发出警报并采取相应的调整措施，从而保证产品的质量和生产的稳定性；通过实时监测和控制，可以减少人工抽样和实验室分析的频率，降低生产成本，同时提高生产效率。
附图说明
图1为本发明的一种润滑材料的生产监测方法的流程示意图；
图2为本发明的一种润滑材料的生产监测方法的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例
参阅图1-2所示，一种润滑材料的生产监测方法，包括以下步骤：
在润滑材料生产管道中的直管段中安装压差传感器和流量计；
获取直管段中的管道压差参数和管道流量参数；
获取直管段中的管道参数，该管道参数包括有管道长度和管道内径；
基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数计算润滑材料黏度；
根据压差传感器测得的值，计算出管道中的实际压降；
设置润滑材料的预期压降，并与管道中的实际压降进行比较，判断生产质量是否达标。
首先需要选择合适的压差传感器和流量计，然后在润滑材料生产管道的直管段中进行安装，确保安装位置符合工程要求，并且能够准确获取管道压差参数和流量参数；建立数据采集系统，对传感器获取的管道压差参数和流量参数进行实时采集和记录。同时获取直管段中的管道参数，包括管道长度和内径等信息。这些数据需要进行有效管理和处理，以便后续的计算和分析。
基于获取的管道压差参数、管道流量参数和管道参数，利用相应的黏度计算模型或公式，计算出润滑材料的黏度；根据压差传感器测得的值，计算出管道中的实际压降。同时，根据产品质量标准或工艺要求，设定润滑材料的预期压降。将实际压降与预期压降进行比较，以判断生产质量是否达标。
建立一个实时监测与反馈系统，对实际压降和黏度等参数进行持续监控。当监测结果与预期数值存在偏差时，能够及时发出警报并采取相应的调整措施，以确保产品质量符合要求；考虑将监测系统与生产线的自动控制系统相结合，实现对生产过程的自动化控制。通过设定合理的控制策略，可以在一定程度上提高生产效率和产品质量的稳定性。
基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数计算润滑材料黏度的方法为：
使用Hagen-Poiseuille公式计算黏度η，公式如下：
η＝(ΔP*r^4)/(8*μ*L*Q)
其中，η表示黏度，ΔP表示压差，r表示管道内径，μ表示流体的动力黏度，L表示管道长度，Q表示流量。
Hagen-Poiseuille公式是基于流体力学原理推导而来，能够较准确地描述在稳态流动状态下流体在管道中的流动情况，具有较好的物理基础；该公式相对简单，并且涉及的参数较少，计算过程相对直观，便于工程实际应用和操作，Hagen-Poiseuille公式适用于Newton流体在光滑管道内的稳态流动情况，适用范围较广，可以满足许多工业生产中的实际需求。
首先需要安装压差传感器和流量计来实时采集管道压差参数ΔP和流量参数Q；同时需要准确获取管道内径r和管道长度L的参数，可以通过工程测量手段或者管道设计文件获得，根据上述公式，利用实时采集到的ΔP、Q以及已知的管道参数r和L，计算得到润滑材料的黏度η。
根据压差传感器测得的值，计算出管道中的实际压降的方法为：
使用压差传感器测量管道的压差参数ΔP；
获取直管段中的管道参数，包括管道长度L和管道内径D；
获取直管段中的流量计测得的管道流量参数Q；
使用Darcy-Weisbach公式计算管道中的实际压降(ΔP_actual)，公式如下：
ΔP_actual＝f(L/D)(ρV^2)/2；
其中，f为管壁摩擦系数，L为管道长度，D为管道内径，ρ为润滑材料的密度，V为流速(Q/A，A为管道横截面积)。
Darcy-Weisbach公式适用于各种流动状态和管道形式，包括不规则形状和非稳态流动，因此在工程实际应用中具有广泛的适用性；该公式中的f为管壁摩擦系数，能够有效地考虑管道内流体与管壁之间的摩擦损失，使得实际压降计算更加准确；通过考虑了流体的密度ρ和流速V，能够更全面地描述流体在管道中的流动情况，提高了计算结果的准确性。
首先需要安装压差传感器和流量计来实时采集管道压差参数ΔP和流量参数Q，同时需要准确获取管道内径D和管道长度L的参数，可以通过工程测量手段或者管道设计文件获得；利用流量参数Q和管道内径D，计算得到管道中的平均流速V＝Q/A(A为管道横截面积)，根据上述数据和已知的润滑材料密度ρ，利用Darcy-Weisbach公式计算得到管道中的实际压降ΔP_actual。
设置润滑材料的预期压降的方法为：
设置润滑油的流体性质参数，包括密度ρ和黏度μ，以及管道的几何参数，包括内径D和长度L，以及管道中的流量Q；
计算雷诺数Re，使用下式计算雷诺数，以确定润滑油在管道中的流动状态是湍流还是层流：
Re＝(ρQD)/μ
其中，ρ为润滑油的密度，Q为流量，D为管道内径，μ为润滑油的黏度；
确定管壁摩擦系数f；
应用Darcy-Weisbach公式来测得管道的预期压降ΔP，公示如下：
ΔP＝f(L/D)(ρV^2)/2
其中，f为管壁摩擦系数，L为管道长度，D为管道内径，ρ为润滑油的密度，V为流速。
通过设置润滑油的流体性质参数和管道的几何参数，能够全面考虑流体特性和管道结构对压降的影响，使得计算更加精确，通过计算雷诺数来确定流动状态，能够综合考虑流体惯性力和黏性力对流动状态的影响，为后续计算提供准确的基础，确定管壁摩擦系数是通过计算雷诺数，并根据不同流动状态选择相应的摩擦系数公式进行计算，从而更加准确地描述了管道内润滑油的摩擦损失。
获取润滑油的流体性质参数，包括密度ρ和黏度μ，以及管道的几何参数，包括内径D和长度L，同时实时获取管道中的流量Q，利用上述参数计算雷诺数Re，以确定润滑油在管道中的流动状态是湍流还是层流。这一步骤有助于确定后续计算中应该采用的摩擦系数模型，进而影响到压降的准确计算，根据计算得到的雷诺数，选择相应的摩擦系数模型(如Colebrook公式等)，计算得到管壁摩擦系数f。
使用已经确定的管壁摩擦系数f和其他参数，根据Darcy-Weisbach公式计算得到管道的预期压降ΔP。这一步骤考虑了摩擦损失和流体动能损失，使得计算结果更加全面和准确。
确定管壁摩擦系数f的方法为：
对于层流流动，根据雷诺数和管道几何形状，使用经验公式确定管壁摩擦系数；
湍流流动，使用Colebrook-White方程来计算管壁摩擦系数。
根据雷诺数和管道几何形状，使用经验公式确定管壁摩擦系数的方法为，采用以下公式：
f＝64/Re
其中，Re为雷诺数，f为管壁摩擦系数。
使用Colebrook-White方程来计算管壁摩擦系数的方法为，采用以下公式：
1/√f＝-2*log(ε/(3.7D)+2.51/(Re√f))；
其中，ε为管道壁粗糙度，D为管道内径，Re为雷诺数，f为管壁摩擦系数。
并考虑了管道的几何形状和壁面粗糙度对摩擦系数的影响，因此具有较广泛的适用性，通过分别使用经验公式和Colebrook-White方程，能够更准确地计算出不同流动状态下的管壁摩擦系数，从而提高了计算的准确性，Colebrook-White方程中考虑了管道壁面粗糙度ε对摩擦系数的影响，使得计算更加接近实际情况。
根据流量、管道内径和润滑油的流体性质参数计算雷诺数Re，以确定流动状态是层流还是湍流，如果流动为层流，使用经验公式f＝64/Re计算管壁摩擦系数f，如果流动为湍流，使用Colebrook-White方程进行迭代计算，首先预设一个初始值f，然后利用Colebrook-White方程进行迭代计算，直至收敛得到管壁摩擦系数f。
判断生产质量是否达标的方法为：
若实际压降小于或等于预期压降，则判断润滑材料生产质量达标；
若实际压降大于预期压降，则判断润滑材料生产质量不达标，并进行报警。
在润滑油的生产过程中，压降指标是一个重要的参数，它可以对生产质量产生较大的影响，具体如下：
润滑油的生产过程中涉及到多个设备，如反应器、蒸馏塔、过滤器等。这些设备在润滑油的生产过程中起着关键作用，压降指标可以用于设备的选择和设计，以确保生产过程中的流体能够顺利地通过管道和设备。如果压降过大，可能会导致流体无法正常流动或设备操作不稳定，从而影响生产效率和质量。
润滑油的生产过程中通常涉及到液体的混合和分离步骤。在这些步骤中，压降指标可以用来评估流体的混合和分离效果。如果压降过大，可能表明液体的粘度较高或流动性较差，导致混合和分离不均匀，从而影响润滑油的质量。
在润滑油的生产过程中，通常需要进行过滤和净化操作以去除杂质和污染物。压降指标可以用于评估过滤器的效果和操作条件的选择。若压降过大，可能会导致过滤器堵塞或操作不稳定，无法有效地去除杂质和污染物，从而影响润滑油的纯净度和质量。
基于此，本方案中主要采用了压降指标来进行润滑材料的生产质量判断，当然，润滑油的生产过程中，压降指标只是其中的一个重要参数，还需要综合考虑其他指标如温度、压力、流量等，因此在实际的润滑材料的生产监测过程中，还可以同时进行温度、压力、流量等指标与压降指标一并进行参考。
一种润滑材料的生产监测系统，包括有：
压差传感器，用于实时获取直管段中的管道压差参数；
流量计，用于实时获取直管段中的管道流量参数；
数据采集模块，用于接收和处理传感器模块传来的数据，将管道压差参数、管道流量参数以及管道参数进行整合和存储；
计算模块，基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数进行黏度计算，并根据传感器测得的值计算出管道中的实际压降；
比较与判断模块，将设置的润滑材料的预期压降与管道中的实际压降进行比较，以判断生产质量是否达标。
系统通过压差传感器和流量计实时获取管道压差和流量参数，能够及时监测管道内润滑材料的流动状态和性能，数据采集模块负责接收、处理并整合传感器模块传来的数据，将管道压差参数、管道流量参数以及管道参数进行存储和管理，从而为后续分析提供可靠的数据基础，计算模块基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数进行黏度计算，可以实现对润滑材料黏度的实时监测和评估。
比较与判断模块能够将设置的润滑材料的预期压降与管道中的实际压降进行比较，进而判断生产质量是否达标，为生产过程提供有效的质量控制手段。
传感器布置：在润滑材料流动的关键位置安装压差传感器和流量计，以确保能够准确获取管道的压差和流量参数。
数据采集及整合：配置数据采集模块，确保其能够准确接收和处理传感器传来的数据，并将数据进行整合和存储，为后续的分析提供支持。
黏度计算：建立计算模块，基于传感器获取的参数进行润滑材料黏度的实时计算，并将计算结果进行记录和分析。
质量判断设置：设置比较与判断模块，将预期压降与实际压降进行比较，设定相应的阈值或标准，以判断生产质量是否符合要求。
报警和反馈：根据比较与判断模块的结果，系统可以自动发出报警或提供反馈，以便生产人员及时调整生产工艺或措施，确保生产质量达标。
还包括有用户界面模块，用于操作人员对监测系统进行设置、观察监测结果、进行数据分析操作，该用户界面模块为一个图形化界面或者基于Web的界面。
本发明通过比较预期压降和实际压降，可以判断管道中的润滑材料是否符合预期的流动特性，从而对生产质量进行全面的检测，确保生产出的润滑材料符合要求；通过实时监测和比较分析，可以实现对生产过程的自动化控制。一旦发现生产过程中出现异常，系统可以及时发出警报并采取相应的调整措施，从而保证产品的质量和生产的稳定性；通过实时监测和控制，可以减少人工抽样和实验室分析的频率，降低生产成本，同时提高生产效率。
本发明的上述实施例并不是对本发明保护范围的限定，本发明的实施方式不限于此，凡此种种根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，对本发明上述结构做出的其它多种形式的修改、替换或变更，均应落在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.润滑材料的生产监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
在润滑材料生产管道中的直管段中安装压差传感器和流量计；
获取直管段中的管道压差参数和管道流量参数；
获取直管段中的管道参数，该管道参数包括有管道长度和管道内径；
基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数计算润滑材料黏度；
根据压差传感器测得的值，计算出管道中的实际压降；
设置润滑材料的预期压降，并与管道中的实际压降进行比较，判断生产质量是否达标。
2.根据权利要求1所述的润滑材料的生产监测方法，其特征在于，基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数计算润滑材料黏度的方法为：
使用Hagen-Poiseuille公式计算黏度η，公式如下：
η＝(ΔP*r^4)/(8*μ*L*Q)
其中，η表示黏度，ΔP表示压差，r表示管道内径，μ表示流体的动力黏度，L表示管道长度，Q表示流量。
3.根据权利要求2所述的润滑材料的生产监测方法，其特征在于，根据压差传感器测得的值，计算出管道中的实际压降的方法为：
使用压差传感器测量管道的压差参数ΔP；
获取直管段中的管道参数，包括管道长度L和管道内径D；
获取直管段中的流量计测得的管道流量参数Q；
使用Darcy-Weisbach公式计算管道中的实际压降(ΔP_actual)，公式如下：
ΔP_actual＝f(L/D)(ρV^2)/2；
其中，f为管壁摩擦系数，L为管道长度，D为管道内径，ρ为润滑材料的密度，V为流速(Q/A，A为管道横截面积)。
4.根据权利要求1所述的润滑材料的生产监测方法，其特征在于，设置润滑材料的预期压降的方法为：
设置润滑油的流体性质参数，包括密度ρ和黏度μ，以及管道的几何参数，包括内径D和长度L，以及管道中的流量Q；
计算雷诺数Re，使用下式计算雷诺数，以确定润滑油在管道中的流动状态是湍流还是层流：
Re＝(ρQD)/μ
其中，ρ为润滑油的密度，Q为流量，D为管道内径，μ为润滑油的黏度；
确定管壁摩擦系数f；
应用Darcy-Weisbach公式来测得管道的预期压降ΔP，公示如下：
ΔP＝f(L/D)(ρV^2)/2
其中，f为管壁摩擦系数，L为管道长度，D为管道内径，ρ为润滑油的密度，V为流速。
5.根据权利要求4所述的润滑材料的生产监测方法，其特征在于，确定管壁摩擦系数f的方法为：
对于层流流动，根据雷诺数和管道几何形状，使用经验公式确定管壁摩擦系数；
湍流流动，使用Colebrook-White方程来计算管壁摩擦系数。
6.根据权利要求5所述的润滑材料的生产监测方法，其特征在于，根据雷诺数和管道几何形状，使用经验公式确定管壁摩擦系数的方法为，采用以下公式：
f＝64/Re
其中，Re为雷诺数，f为管壁摩擦系数。
7.根据权利要求5所述的润滑材料的生产监测方法，其特征在于，使用Colebrook-White方程来计算管壁摩擦系数的方法为，采用以下公式：
1/√f＝-2*log(ε/(3.7D)+2.51/(Re√f))；
其中，ε为管道壁粗糙度，D为管道内径，Re为雷诺数，f为管壁摩擦系数。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的润滑材料的生产监测方法，其特征在于，判断生产质量是否达标的方法为：
若实际压降小于或等于预期压降，则判断润滑材料生产质量达标；
若实际压降大于预期压降，则判断润滑材料生产质量不达标，并进行报警。
9.一种润滑材料的生产监测系统，其特征在于，包括有：
压差传感器，用于实时获取直管段中的管道压差参数；
流量计，用于实时获取直管段中的管道流量参数；
数据采集模块，用于接收和处理传感器模块传来的数据，将管道压差参数、管道流量参数以及管道参数进行整合和存储；
计算模块，基于管道压差参数、管道流量参数和管道参数进行黏度计算，并根据传感器测得的值计算出管道中的实际压降；
比较与判断模块，将设置的润滑材料的预期压降与管道中的实际压降进行比较，以判断生产质量是否达标。
10.根据权利要求9所述的润滑材料的生产监测系统，其特征在于：还包括有用户界面模块，用于操作人员对监测系统进行设置、观察监测结果、进行数据分析操作，该用户界面模块为一个图形化界面或者基于Web的界面。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311556345.0A CN117309682A (zh) | 2023-11-20 | 2023-11-20 | 润滑材料的生产监测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311556345.0A CN117309682A (zh) | 2023-11-20 | 2023-11-20 | 润滑材料的生产监测方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117309682A true CN117309682A (zh) | 2023-12-29 |
Family
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311556345.0A Pending CN117309682A (zh) | 2023-11-20 | 2023-11-20 | 润滑材料的生产监测方法及系统 |
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| Country | Link |
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| CN (1) | CN117309682A (zh) |
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2023
- 2023-11-20 CN CN202311556345.0A patent/CN117309682A/zh active Pending
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