萃取数值模拟 - CFD 与流程模拟

萃取流程模拟

溶剂萃取工艺流程模拟软件 SX-IPE：实现萃取单元设备与萃取全流程的准确预测

SX-IPE 可实现不同操作条件（流量、流比、酸度、温度、萃取剂含量等）下萃取效率的计算，并具备灵敏度分析与故障诊断功能，已获多项计算机软件著作权（2018SR7022008、2022SR0485364），在核化工等领域实现工业应用。

软件已在冶金、制药等行业成功应用，为工艺设计、操作优化与故障排查提供量化依据。

2 项

计算机软件著作权

440 g/L

硝酸铀酰萃取浓度（由 350 g/L 提升）

486 m³/年

降低高危废液排放

69 万度/年

节电效益

SX-IPE 软件应用于必和必拓铀水冶工艺与萃取塔，实现铀萃取全流程的准确模拟与操作优化，保障工艺长期稳定运行。

软件应用于中核四〇四核燃料纯化萃取工艺，硝酸铀酰萃取浓度由 350 g/L 提升至 440 g/L，降低高危废液排放 486 m³/年，节电 69 万度/年。

必和必拓模拟工业应用现场

中核四〇四模拟工业应用现场

建立数据驱动的萃取塔模型：液滴群在线识别追踪 + 深度随机森林黑箱模型

基于 YOLOv5s 目标检测模型建立萃取液滴识别方法，结合 OC-SORT 算法实现液滴群在线追踪。模型训练所需图像数据集取自脉冲折流板萃取塔，软件具备标尺绘制、自定义模型参数、统计检测液滴数及尺寸分布等功能，不仅适用于脉冲折流板萃取塔，也可推广至其他与液滴相关的体系与设备。

采用深度随机森林方法建立萃取塔黑箱模型，模型训练耗时仅约 10 分钟，预测误差由传统模型的 17.5% 降至 5% 以内，为萃取过程的快速建模与实时优化提供了新路径。

🔍

基于 YOLOv5s 目标检测模型，实时识别萃取液滴并统计数量与尺寸分布。

🎯

结合 OC-SORT 算法实现液滴群在线追踪，掌握分散相动态行为。

🧠

深度随机森林方法建立萃取塔黑箱模型，训练约 10 分钟，预测误差 <5%。

数据驱动建模方法（Random Forest / SVM / ANN）

模型预测值与实验值对比

计算流体动力学（CFD）：萃取装备流动行为诊断与结构优化设计

计算流体动力学（CFD）是通过计算机数值计算和图像显示，对包含有流体流动和热传导等相关物理现象的系统所做的分析。中科选萃基于 CFD 开展混合澄清槽等萃取装备的模拟，根据模拟结果优化萃取槽的结构，以达到最好的萃取效果。

针对搅拌釜、流化床、萃取塔、混合澄清槽等化工反应器，实现多相流动的准确预测，计算轴向扩散系数并评价返混程度，找准影响萃取效率的流动瓶颈。

基于 CFD-PBM 耦合方法预测液滴 / 气泡尺度分布及其演变，指导设备几何结构优化设计。典型案例涵盖萃取塔、混合澄清槽与搅拌反应釜。