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龙图腾网获悉北京工业大学;常州厚丰新能源有限公司申请的专利废旧锂电池材料萃取回收高纯碳酸锂与磷酸铁方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119592796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411721459.0，技术领域涉及：C22B7/00；该发明授权废旧锂电池材料萃取回收高纯碳酸锂与磷酸铁方法是由吴玉锋;殷晓飞;翟梦瑜;李智;丁江浩;蔡璐;吴丹;王怀栋设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本废旧锂电池材料萃取回收高纯碳酸锂与磷酸铁方法在说明书摘要公布了：本发明公开了废旧锂电池材料萃取回收高纯碳酸锂与磷酸铁方法，具体涉及萃取回收技术领域，包括：步骤1：在第一萃取阶段，获取萃取设备的T1+a时刻的第一萃取控制指数，以及获取萃取设备内浸出液的第一特征数据；将第一萃取控制指数和第一特征数据标记为磷酸铁特征数据；T1和a均为大于零的整数；步骤2：将磷酸铁特征数据输入至预构建的磷酸铁质量分析模型，以获取T1+a时刻的第一质量指数；本发明通过质量分析模型实时预测萃取状态，并生成异常萃取状态的预警；当萃取设备处于异常萃取状态时，系统会自动生成调节指令，并根据最佳调节策略进行调节，确保萃取过程及时恢复到正常状态，减少了操作中的不可控风险。

本发明授权废旧锂电池材料萃取回收高纯碳酸锂与磷酸铁方法在权利要求书中公布了：1.废旧锂电池材料萃取回收高纯碳酸锂与磷酸铁方法，其特征在于，包括： 步骤1：在第一萃取阶段，获取萃取设备的T1+a时刻的第一萃取控制指数，以及获取萃取设备内浸出液的第一特征数据；将第一萃取控制指数和第一特征数据标记为磷酸铁特征数据；T1和a均为大于零的整数，所述第一特征数据包括铁离子浓度、浸出液的黏度和浸出液的杂质百分比； 步骤2：将磷酸铁特征数据输入至预构建的磷酸铁质量分析模型，以获取T1+a时刻的第一质量指数； 步骤3：根据所述第一质量指数确定T1+a时刻下的萃取设备是否处于异常萃取状态，若出现异常萃取状态，则生成萃取调节指令，并跳转步骤4；若未出现异常萃取状态，则生成第二萃取指令，并跳转步骤5； 步骤4：根据萃取调节指令，基于第一质量指数对萃取设备进行调节，以优化萃取过程并获得高纯度磷酸铁； 步骤5：接收第二萃取指令，在第二萃取阶段获取萃取设备的T2+b时刻的第二质量指数，基于第二质量指数确定T2+b时刻下的萃取设备是否处于异常萃取状态；若是，则生成第二萃取调节指令，并跳转步骤6，若否，则继续萃取直至完成碳酸锂的萃取； 步骤6：接收第二萃取调节指令，基于第二质量指数对萃取设备进行调节，获得高纯度碳酸锂； 萃取设备的T1+a时刻的第一萃取控制指数获取的方法包括： 步骤a1.采集T1时刻的第一参数特征数据，所述第一参数特征数据包括第一温度值、第一pH值和第一搅拌速度；将第一温度值、第一pH值和第一搅拌速度分别标记为Ws1、Ph1和Sd1； 步骤a2.将第一参数特征数据进行公式化计算，以获得T1时刻的第一萃取控制指数，其计算公式为： θ1＝Ws1×α1+Ph1×α2+Sd1×α3+μ1×Ws1×Ph1； 式中，θ1表示T1时刻的第一萃取控制指数，α1表示第一温度值的权重因子，α2表示第一pH值的权重因子，α3表示第一搅拌速度的权重因子，μ1表示第一温度值与第一pH值之间相互作用的加权系数； 步骤a3.将T1时刻的第一萃取控制指数输入至预构建的参数分析模型中，以预测出T1+a时刻的第一萃取控制指数； 获取萃取设备的T2+b时刻的第二质量指数的方法包括： 获取萃取设备的T2+b时刻的第二萃取控制指数以及萃取设备内萃取混合液的第二特征数据，并标记为碳酸锂特征数据；所述第二特征数据包括锂离子浓度、萃取混合液的黏度和杂质百分比； 将碳酸锂特征数据输入至预构建的碳酸锂质量分析模型中，以获取T2+b时刻的第二质量指数； 萃取设备的T2+b时刻的第二萃取控制指数获取的方法包括： 步骤d1.采集T2时刻的第二参数特征数据，所述第二参数特征数据包括第二温度值、第二pH值和第二搅拌速度；将第二温度值、第二pH值和第二搅拌速度分别标记为Ws2、Ph2和Sd2； 步骤d2.基于第一萃取控制指数，将第二参数特征数据进行公式化计算，以获得T2时刻的第二萃取控制指数，其计算公式为： θ2＝θ1-Ws2×β1+Ph2×β2+Sd2×β3+μ2×Ws2×Ph2； 式中，θ2表示第二萃取控制指数，β1表示第二温度值的权重因子，β2表示第二pH值的权重因子，β3表示第二搅拌速度的权重因子，μ2表示第二温度值与第二pH值之间相互作用的加权系数； 步骤d3.将T2时刻的第二萃取控制指数输入至预构建的参数分析模型中，以预测出T2+b时刻的第二萃取控制指数。

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