CN117912583A - 一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法和系统，所述稳态模拟方法包括：构建完整热力学数据库；采用Aspen Plus软件进行工艺稳态模拟，初步确定热力学方法；按照实际生成试验过程搭建工艺流程；将工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果进行比对，如果两者差值大于阈值，则重新选取热力学方法和工艺流程各模块单元收敛方法，直到工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果一致或差值在可接受范围以内。本发明采用物性计算方法，实现复杂源项下的干燥成盐工艺模拟，能够更加科学合理的实现处理量多变、组成多变等复杂源项场合下的干燥成盐工艺操作参数、工艺流程等的选取，减少了人力物力的消耗，提高了设计效率。
Description
技术领域
本发明属于核设施放射性废物处理技术领域，具体涉及一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法和系统。
背景技术
干燥成盐技术是国内外公认的针对高盐废液处理最具发展潜力的技术，但距离全面向各基地、研究堆和核电推广，仍存在较为突出的问题。究其根本，在于放射性高盐废液源项的复杂性，涵盖其核素种类、数量、化学形态、释放模式和速率等。
具体来说，目前围绕该技术的基础科研和工程应用研究的代表性源项，通常以单一盐分的模拟核素试验体系为主，且活度浓度相对较低，其基本可覆盖常规压水堆型机组产生废液源项。但随着核工业快速发展，高盐废液来源增多，较为有代表性的包括核技术应用中同位素生产运行和核设施退役产生。其具有化学组成复杂、活度浓度高等特点，多种阴离子和阳离子的存在与自由结合的多变性和随机性便可以导致生成多种多样的盐分。此外，不仅阴阳离子可以结合生成盐，盐类还可以与水结合生成多种多样的水合物晶体。复杂源项涉及如此超多样、超大量的可能的化学反应，多种类的化学反应之间热力学极限与动力学竞争关系导致复杂源项在干燥过程中化学反应结果的极强的不确定性。进一步地引发干燥结晶产物的化学组成种类不确定、组成含量不确定和晶体与晶体之间的孔隙率不确定等。带来涉及干燥过程工艺安全(如燃爆)、设备耐腐蚀、干燥产物品质等系列问题。同时，反射性活度浓度的增大、α核素的引入也对系统辐射防护提出了新的挑战。
综上所述，因为源项的复杂性带来干燥成盐工艺的运行、安全和环保等诸多不确定性，导致现有技术手段不能适应复杂源项下干燥成盐工艺的研究。
发明内容
为了科学合理地进行处理量多变、组成多变等源项复杂场合下干燥成盐工艺的研究，本发明提供了一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法和系统，本发明利用物性计算方法进行基于复杂源项的干燥成盐工艺模拟，能够更加科学合理地实现处理量多变、组成多变等复杂源项场合下的干燥成盐工艺过程确定、优化及研究，为干燥成盐工艺设计及后续离子交换工艺设计提供可靠的技术支撑。
本发明通过下述技术方案实现：
一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，所述稳态模拟方法包括：
导入实验数据并进行缺失的易挥发核素的热力学数据回归拟合和预测外推，构建完整热力学数据库；
基于所述完整热力学数据库，采用Aspen Plus软件进行工艺稳态模拟，根据源项的物理化学性质及处理目的初步确定热力学方法；
按照实际生成试验过程搭建工艺流程；
将工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果进行比对，如果两者差值大于阈值，则重新选取热力学方法和工艺流程各模块单元收敛方法，直到工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果一致或差值在可接受范围以内，从而确定最终的热力学方法和工艺流程各模块单元。
目前干燥成盐技术，通常以单一盐分的模拟核素试验体系为主，且活度浓度响度交底，但随着核工业快速发展，高盐废液来源增多，源项的复杂性带来干燥成盐工艺的运行、安全和环保等诸多不确定性，导致现有技术的适用性受到限制。本发明提出了一种针对复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其采用物性计算方法，实现复杂源项下的干燥成盐工艺模拟，能够更加科学合理的实现处理量多变、组成多变等复杂源项场合下的干燥成盐工艺操作参数、工艺流程等的选取，减少了人力物力的消耗，节约了设计时间，提高了设计效率。
作为优选实施方式，本发明的完整热力学数据库构建过程具体包括：
通过相关实验，分析核素含量，获取微波加热下结晶过程易挥发过程的分配规律，将实验数据补充并导入至AspenProperties中；
采用基于数据的预测方法进行缺失的易挥发核素的热力学数据回归和预测外推，从而构建得到完整热力学数据库。
作为优选实施方式，本发明的按照实际生成试验过程搭建工艺流程，具体为：
采用序贯模块法，将工艺流程中所有模块单元，依照一定计算顺序逐一求解，直至流程结束。
作为优选实施方式，本发明搭建的工艺流程具体为：
各生产线的废液经混合器混合后进入干燥成盐单元进行干燥；
干燥出的不凝气去冷凝冷却单元，改造的工业凝液去废物桶。
作为优选实施方式，本发明的工艺流程中：
所述混合器采用Mixer模块，用于废液接收、储存、pH值及盐分调节；
所述干燥成盐单元采用Flash2模块，模拟需确定温度、压力和有效相态；
所述冷凝冷却单元采用Heater模块，模拟需确定温度、压降和有效相态；
其中，废液源项、pH值及盐分调节采用Streams流股连接输入，全流程嵌入Chemistry全局反应包，并采用Turecomponents法模拟。
作为优选实施方式，本发明的稳态模拟方法还包括：
采用优化模块，模拟研究进料工艺参数对干燥过程参数的影响，优化得到进料工艺参数的相对最优解。
作为优选实施方式，本发明的优化过程具体包括：
关注二次蒸汽中氨气浓度是否处于燃爆下限以下、干燥蒸发过程是否产生易热解晶体以及二次蒸汽中单质典或甲基典的挥发程度，找出可能的安全隐患；
通过调节pH值、含盐量、热功率、蒸发过程的真空度和冷凝冷却温度，避免各种安全隐患并实现耗能最优。
作为优选实施方式，本发明的优化模块包括设计规定、计算器、传递模块、平衡模块、灵敏度分析、优化和约束。
作为优选实施方式，本发明的稳态模拟方法还包括：
将所述冷凝冷却单元的Heater模块替换采用HeatX模块，并额外链接AspenExchanger Design and Rating软件对所述冷凝冷却单元进行设计及校核；
从工艺稳态模拟过程中，还能够获取工艺流程各模块单元选型所需的物性参数。
另一方面，本发明还提出了一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟系统，所述稳态模拟系统包括：
热力学数据库构建模块，所述热力学数据库构建模块导入实验数据并进行缺失的易挥发核素的热力学数据回归拟合和预测外推，构建完整热力学数据库；
热力学方法确定模块，所述热力学方法确定模块基于所述完整热力学数据库，采用Aspen Plus软件进行工艺稳态模拟，根据源项的物理化学性质及处理目的初步确定热力学方法；
工艺过程建立模块，所述工艺流程建立模块按照实际生成试验过程搭建工艺流程；
分析模块，所述分析模块将工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果进行比对，如果两者差值大于阈值，则重新选取热力学方法和工艺流程各模块单元收敛方法，直到工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果一致或差值在可接受范围以内，从而确定最终的热力学方法和工艺流程各模块单元。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明基于物性计算方法，进行基于复杂源项的干燥成盐工艺模拟，能够更加科学合理的实现处理量多变、组成多变等复杂源项场合下的工艺操作参数、工艺流程的选取、优化及研究，为后续的干燥成盐工艺设计、离子交换工艺设计等提供了科学有效的技术支撑和数据支撑；
2、本发明还针对放射性核素，尤其是易挥发组分，对干燥成盐的净化系数及易挥发核素的分配系数进行定量分析，使得复杂源项干燥成盐工艺设计更加科学合理；
3、相较于现有工艺设计需要经过实验室阶段到中试逐步扩大过程，本发明提出的工艺稳态模拟技术可以减少人力物力的消耗，更加节约时间，提高设计效率，同时在设计过程中规避安全风险，提高工艺安全性能。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明实施例的模拟方法流程图；
图2为本发明实施例建立的干燥成盐工艺流程图；
图3为本发明实施例的热力学方法选择示意(一)；
图4为本发明实施例的热力学方法选择示意(二)；
图5为本发明实施例的热力学方法选择示意(三)；
图6为本发明实施例的单元模块计算事例；
图7为本发明实施例的模拟系统原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例：
目前干燥成盐技术，通常以单一盐分的模拟核素试验体系为主，且活度浓度相对较低，但随着核工业快速发展，高盐废液来源增多，源项的复杂性带来干燥成盐工艺的运行、安全和环保等诸多不确定性，导致现有技术的适用性受到限制。基于此，本实施例提出了一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，本实施例提出的模拟方法采用物性计算方法(如Aspen Plus软件)进行基于复杂源项的干燥成盐工艺模拟，能够更加科学合理地实现处理量多变、组成多变等复杂源项场合下的干燥成盐工艺过程确定、优化及研究，以实现更加科学合理地工艺设计，节省成本，提高效率并规避安全风险等。
如图1所示，本实施例提出的模拟方法具体包括如下步骤：
步骤1，热力学数据库构建：通过相关实验，分析核素含量，获取微波加热下结晶过程易挥发过程的分配规律，将实验数据补充并导入至AspenProperties中，采用基于DATA的预测方法进行缺失的易挥发核素的热力学数据回归拟合和预测外推，构建完整热力学数据库。本实施例在构建热力学数据库过程中考虑易挥发组分，以在模拟结果中体现易挥发组分的分布，从而实现易挥发核素的定量分析，使得复杂源项干燥成盐工艺设计更加科学合理。本实施例中采用的数据回归拟合和预测外推方法可采用现有的数据拟合和预测方法，此处不再过多赘述。
步骤2，热力学方法确立：在完整热力学数据库基础上，采用Aspen Plus软件进行工艺稳态模拟，根据源项的物理化学性质及处理目的初步确定热力学方法。
步骤3，工艺过程确立：按照实际生产试验过程搭建工艺流程。确立的工艺过程为：各生产线的废液经混合器混合后进入干燥成盐单元进行干燥，干燥出的不凝气去冷凝冷却单元，改造的工业凝液去废物桶，具体如图2所示。其中，废液接收、储存、pH及盐分调节采用Mixer模块(即混合器)；干燥成盐单元采用Flash2模块，模拟需确定温度、压力和有效相态；冷凝冷却单元采用Heater模块，需确定温度、压降和有效相态；废液源项、pH及盐分调节采用Streams流股连接输入，输入参数包括温度、压力和组分明细；全流程嵌入Chemistry全局反应包，并采用Turecomponents法模拟。
步骤4，工艺优化及研究：将工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果进行比对，验证参数包括干燥过程温度、温度加热终点温度与含水率。如果两者结果相差比较大(例如，大于阈值)，则重新选取热力学方法和模块收敛方法，直到模拟结果与前期初步验证的结果一致或差距在可接受范围以内，从而确定最终的热力学方法和单元过程模块单元。
可选地，模型准确度确定后，采用设计规定(DesignSpec)、计算器(Caculator)、传递模块(Transfer)、平衡模块(Balance)、灵敏度分析(Sensitivity)、优化(Optimization)和约束(Constrain)等模块，模拟研究进料工艺参数对干燥过程参数(干燥速率、干燥时间、物含湿率)的影响，优化得到进料条件、冷负荷、热负荷、加热时间等工艺参数的相对最优解。尤其关注二次蒸汽中氨气的浓度是否处于燃爆下限以下、干燥蒸发过程是否产生硝酸铵等易热解晶体和二次蒸汽中单质典或甲基典的挥发程度，找出可能的安全隐患。通过调节pH、含盐量、热功率、蒸发过程的真空度和冷凝冷却温度，避免各种安全隐患并实现能耗最优。
可选的，稳态流程优化完后，可将冷凝冷却单元的Heater模块替换采用HeatX模块，并额外链接Aspen Exchanger Design and Rating软件对冷凝冷却单元进行设计及校核；废液桶(原液桶)及微波干燥装置选型所需要的物性参数如体积、质量、粘度、密度、表面张力、温度、压力、所需冷热负荷等参数皆可从该流程中获取。
本实施例采用物理计算方法，进行基于复杂源项干燥成盐工艺的模拟，可对复杂源项干燥成盐工艺过程的参数、工艺流程等进行定量分析并优化，为干燥成盐工艺设计及后续离子交换工艺设计提供可靠的数据支撑和技术支撑
进一步的，热力学方法的选择是否合理会很大程度影响模拟结果的准确性，本实施例中，复杂源项干燥成盐工艺稳态模拟模型的物性方法的初步确定可以通过查表选择推荐方法或者采用图3至图5所示进行选取，例如对于极性非电解质，则按照图4所示进行物性方法选择。
进一步的，本实施例采用序贯模块法(Sequential Modular)，将流程中所有单元模块，依照一定计算顺序逐一求解，直至流程结束。
依次输入组分、选择物性方法、设置全局规定、输入进料物流数据和单元模块参数，进行单元模块求解，单元模块求解示例如图6所示，给定单元模块入口物流数据，根据单元模块的参数和条件，即可求解得到出口物流数据。需要说明的，模拟系统中各单元模块均按照图6所示方式进行求解。
基于上述相同的技术构思，本实施例还提出了一种一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟系统，如图7所示，本实施例提出的模拟系统具体包括：
热力学数据库构建模块，该模块将实验数据补充并导入至AspenProperties中，采用基于DATA的预测方法将缺失的易挥发核素的热力学数据回归拟合和预测外推，构建完整热力学数据库。其中，实验数据是通过相关实验，分析核素含量，获取微波加热下结晶过程易挥发过程的分配规律获得。
热力学方法确定模块，该模块在完整热力学数据库基础上，采用Aspen Plus软件进行工艺稳态模拟，根据源项的物理化学性质及处理目的初步确定热力学方法。
工艺流程建立模块，该模块按照实际生产试验过程搭建工艺流程。确立的工艺过程为：各生产线的废液经混合器混合后进入干燥成盐单元进行干燥，干燥出的不凝气去冷凝冷却单元，改造的工业凝液去废物通。其中，废液接收、储存、pH及盐分调节采用Mixer模块(即混合器)；干燥成盐单元采用Flash2模块，模拟需确定温度、压力和有效相态；冷凝冷却单元采用Heater模块，需确定温度、压降和有效相态；废液源项、pH及盐分调节采用Streams流股连接输入，输入参数包括温度、压力和组分明细；全流程嵌入Chemistry全局反应包，并采用Turecomponents法模拟。
分析模块，该分析模块包括精确度验证单元，精确度验证单元将工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果进行比对，验证参数包括干燥过程温度、温度加热终点温度与含水率。如果两者结果相差比较大(例如，大于阈值)，则重新选取热力学方法和单元模块收敛方法，直到模拟结果与前期初步验证的结果一致后差距在可接受范围以内，从而确定最终的热力学方法和单元模块单元。
可选的，该分析模块还可包括流程优化单元，流程优化单元采用设计规定(DesignSpec)、计算器(Caculator)、传递模块(Transfer)、平衡模块(Balance)、灵敏度分析(Sensitivity)、优化(Optimization)和约束(Constrain)等模块，模拟研究进料工艺参数对干燥过程参数(干燥速率、干燥时间、物含湿率)的影响，优化得到进料条件、冷负荷、热负荷、加热时间等工艺参数的相对最优解。尤其关注二次蒸汽中氨气的浓度是否处于燃爆下限以下、干燥蒸发过程是否产生硝酸铵等易热解晶体和二次蒸汽中单质典或甲基典的挥发程度，找出可能的安全隐患。通过调节PH、含盐量、热功率、蒸发过程的真空度和冷凝冷却温度，避免各种安全隐患并实现能耗最优。
可选的，该分析模块还可包括结构设计单元，结构设计单元可将冷凝冷却单元的Heater模块替换采用HeatX模块，并额外链接Aspen Exchanger Design and Rating软件对冷凝冷却单元进行设计及校核；同样的，储罐及干燥成盐单元等装置也可以按照上述方式进行设计及校验，装置选型所需要的物性参数如体积、质量、粘度、密度、表面张力、温度、压力、所需冷热负荷等参数皆可从该流程中获取。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，所述稳态模拟方法包括：
导入实验数据并进行缺失的易挥发核素的热力学数据回归拟合和预测外推，构建完整热力学数据库；
基于所述完整热力学数据库，采用Aspen Plus软件进行工艺稳态模拟，根据源项的物理化学性质及处理目的初步确定热力学方法；
按照实际生产试验过程搭建工艺流程；
将工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果进行比对，如果两者差值大于阈值，则重新选取热力学方法和工艺流程各模块单元收敛方法，直到工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果一致或差值在可接受范围以内，从而确定最终的热力学方法和工艺流程各模块单元。
2.根据权利要求1所述的一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，完整热力学数据库构建过程具体包括：
通过相关实验，分析核素含量，获取微波加热下结晶过程易挥发过程的分配规律，将实验数据补充并导入至AspenProperties中；
采用基于数据的预测方法进行缺失的易挥发核素的热力学数据回归和预测外推，从而构建得到完整热力学数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，按照实际生产试验过程搭建工艺流程，具体为：
采用序贯模块法，将工艺流程中所有模块单元，依照一定计算顺序逐一求解，直至流程结束。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，搭建的工艺流程具体为：
各生产线的废液经混合器混合后进入干燥成盐单元进行干燥；
干燥出的不凝气去冷凝冷却单元，改造的工业凝液去废物桶。
5.根据权利要求4所述的一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，工艺流程中：
所述混合器采用Mixer模块，用于废液接收、储存、pH值及盐分调节；
所述干燥成盐单元采用Flash2模块，模拟需确定温度、压力和有效相态；
所述冷凝冷却单元采用Heater模块，模拟需确定温度、压降和有效相态；
其中，废液源项、pH值及盐分调节采用Streams流股连接输入，全流程嵌入Chemistry全局反应包，并采用Turecomponents法模拟。
6.根据权利要求1所述的一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，所述稳态模拟方法还包括：
采用优化模块，模拟研究进料工艺参数对干燥过程参数的影响，优化得到进料工艺参数的相对最优解。
7.根据权利要求6所述的一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，优化过程具体包括：
关注二次蒸汽中氨气浓度是否处于燃爆下限以下、干燥蒸发过程是否产生易热解晶体以及二次蒸汽中单质典或甲基典的挥发程度，找出可能的安全隐患；
通过调节pH值、含盐量、热功率、蒸发过程的真空度和冷凝冷却温度，避免各种安全隐患并实现耗能最优。
8.根据权利要求6所述的一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，所述优化模块包括设计规定、计算器、传递模块、平衡模块、灵敏度分析、优化和约束。
9.根据权利要求5所述的一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法，其特征在于，所述稳态模拟方法还包括：
将所述冷凝冷却单元的Heater模块替换采用HeatX模块，并额外链接Aspen ExchangerDesign and Rating软件对所述冷凝冷却单元进行设计及校核；
从工艺稳态模拟过程中，还能够获取工艺流程各模块单元选型所需的物性参数。
10.一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟系统，其特征在于，所述稳态模拟系统包括：
热力学数据库构建模块，所述热力学数据库构建模块导入实验数据并进行缺失的易挥发核素的热力学数据回归拟合和预测外推，构建完整热力学数据库；
热力学方法确定模块，所述热力学方法确定模块基于所述完整热力学数据库，采用Aspen Plus软件进行工艺稳态模拟，根据源项的物理化学性质及处理目的初步确定热力学方法；
工艺过程建立模块，所述工艺流程建立模块按照实际生成试验过程搭建工艺流程；
分析模块，所述分析模块将工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果进行比对，如果两者差值大于阈值，则重新选取热力学方法和工艺流程各模块单元收敛方法，直到工艺稳态模拟结果与机理实验初步验证的结果一致或差值在可接受范围以内，从而确定最终的热力学方法和工艺流程各模块单元。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410080120.0A CN117912583A (zh) | 2024-01-18 | 2024-01-18 | 一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410080120.0A CN117912583A (zh) | 2024-01-18 | 2024-01-18 | 一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法和系统 |
Publications (1)
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|---|---|
| CN117912583A true CN117912583A (zh) | 2024-04-19 |
Family
ID=90688761
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410080120.0A Pending CN117912583A (zh) | 2024-01-18 | 2024-01-18 | 一种基于复杂源项的干燥成盐工艺稳态模拟方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117912583A (zh) |
-
2024
- 2024-01-18 CN CN202410080120.0A patent/CN117912583A/zh active Pending
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