Telur kot ključna strateška redka kovina najde pomembno uporabo v sončnih celicah, termoelektričnih materialih in infrardečem zaznavanju. Tradicionalni postopki čiščenja se soočajo z izzivi, kot so nizka učinkovitost, visoka poraba energije in omejeno izboljšanje čistosti. Ta članek sistematično predstavlja, kako lahko tehnologije umetne inteligence celovito optimizirajo procese čiščenja telurja.

1. Trenutno stanje tehnologije čiščenja telurja

1.1 Konvencionalne metode čiščenja telurja in njihove omejitve

Glavne metode čiščenja:

• Vakuumska destilacija: primerna za odstranjevanje nečistoč z nizkim vreliščem (npr. Se, S)
• Zonsko rafiniranje: Še posebej učinkovito za odstranjevanje kovinskih nečistoč (npr. Cu, Fe)
• Elektrolitsko rafiniranje: Zmožno globokega odstranjevanja različnih nečistoč
• Kemični transport hlapov: Lahko proizvede ultra visoko čist telur (razred 6N in višje)

Ključni izzivi:

• Parametri procesa so bolj odvisni od izkušenj kot od sistematične optimizacije
• Učinkovitost odstranjevanja nečistoč doseže ozka grla (zlasti pri nekovinskih nečistočah, kot sta kisik in ogljik)
• Visoka poraba energije vodi do višjih proizvodnih stroškov
• Znatne razlike v čistosti med serijami in slaba stabilnost

1.2 Kritični parametri za optimizacijo čiščenja telurja

Matrika parametrov osrednjega procesa:

2. Okvir aplikacije umetne inteligence za čiščenje telurja

2.1 Celotna tehnična arhitektura

Tristopenjski sistem optimizacije umetne inteligence:

1. Napovedna plast: Modeli za napovedovanje izidov procesov, ki temeljijo na strojnem učenju
2. Optimizacijska plast: Večciljni algoritmi za optimizacijo parametrov
3. Krmilna plast: Sistemi za nadzor procesov v realnem času

2.2 Sistem za zajem in obdelavo podatkov

Rešitev za integracijo podatkov iz več virov:

• Podatki senzorjev opreme: več kot 200 parametrov, vključno s temperaturo, tlakom in pretokom
• Podatki o spremljanju procesa: Rezultati spletne masne spektrometrije in spektroskopske analize
• Podatki laboratorijskih analiz: Rezultati testiranja brez povezave z ICP-MS, GDMS itd.
• Zgodovinski podatki o proizvodnji: Zapisi o proizvodnji iz zadnjih 5 let (več kot 1000 serij)

Inženiring funkcij:

• Ekstrakcija časovnih vrst z uporabo metode drsnega okna
• Konstrukcija kinetičnih značilnosti migracije nečistoč
• Razvoj matrik interakcij procesnih parametrov
• Vzpostavitev značilnosti materialne in energijske bilance

3. Podrobne tehnologije optimizacije osnovnih sistemov umetne inteligence

3.1 Optimizacija parametrov procesov na podlagi globokega učenja

Arhitektura nevronske mreže:

• Vhodna plast: 56-dimenzionalni procesni parametri (normalizirani)
• Skrite plasti: 3 plasti LSTM (256 nevronov) + 2 popolnoma povezani plasti
• Izhodna plast: 12-dimenzionalni kazalniki kakovosti (čistost, vsebnost nečistoč itd.)

Strategije usposabljanja:

• Prenosno učenje: Predhodno učenje z uporabo podatkov o čiščenju podobnih kovin (npr. Se)
• Aktivno učenje: Optimizacija eksperimentalnih načrtov z D-optimalno metodologijo
• Učenje z okrepitvijo: Vzpostavitev funkcij nagrajevanja (izboljšanje čistosti, zmanjšanje energije)

Tipični primeri optimizacije:

• Optimizacija temperaturnega profila vakuumske destilacije: 42-odstotno zmanjšanje ostankov Se
• Optimizacija stopnje rafiniranja cone: 35-odstotno izboljšanje odstranjevanja bakra
• Optimizacija formulacije elektrolita: 28-odstotno povečanje izkoristka toka

3.2 Študije mehanizmov računalniško podprtega odstranjevanja nečistoč

Simulacije molekularne dinamike:

• Razvoj funkcij interakcijskega potenciala Te-X (X=O,S,Se itd.)
• Simulacija kinetike ločevanja nečistoč pri različnih temperaturah
• Napovedovanje vezavnih energij aditiva in nečistoč

Izračuni prvih načel:

• Izračun energij nastajanja nečistoč v telurovi rešetki
• Napoved optimalnih kelatnih molekularnih struktur
• Optimizacija reakcijskih poti prenosa pare

Primeri uporabe:

• Odkritje novega lovilca kisika LaTe₂, ki zmanjšuje vsebnost kisika na 0,3 ppm
• Zasnova prilagojenih kelatnih sredstev, ki izboljšujejo učinkovitost odstranjevanja ogljika za 60 %

3.3 Digitalni dvojček in optimizacija virtualnih procesov

Konstrukcija sistema digitalnih dvojčkov:

1. Geometrijski model: Natančna 3D-reprodukcija opreme
2. Fizični model: Sklopljen prenos toplote, prenos mase in dinamika tekočin
3. Kemijski model: Integrirana kinetika reakcij nečistoč
4. Model krmiljenja: Simulirani odzivi krmilnega sistema

Postopek virtualne optimizacije:

• Testiranje več kot 500 kombinacij procesov v digitalnem prostoru
• Identifikacija kritičnih občutljivih parametrov (analiza CSV)
• Napoved optimalnih operativnih oken (analiza OWC)
• Validacija robustnosti procesa (simulacija Monte Carlo)

4. Analiza poti in koristi industrijske izvedbe

4.1 Načrt postopnega izvajanja

Faza I (0–6 mesecev):

• Uvedba osnovnih sistemov za zajem podatkov
• Vzpostavitev procesne baze podatkov
• Razvoj predhodnih napovednih modelov
• Izvajanje spremljanja ključnih parametrov

Faza II (6–12 mesecev):

• Dokončanje sistema digitalnih dvojčkov
• Optimizacija osnovnih procesnih modulov
• Izvedba pilotnega zaprtozančnega krmiljenja
• Razvoj sistema sledljivosti kakovosti

Faza III (12–18 mesecev):

• Optimizacija celotnega procesa z umetno inteligenco
• Prilagodljivi krmilni sistemi
• Inteligentni vzdrževalni sistemi
• Mehanizmi nenehnega učenja

4.2 Pričakovane ekonomske koristi

Študija primera letne proizvodnje 50-tonskega visoko čistega telurja:

5. Tehnični izzivi in ​​rešitve

5.1 Ključna tehnična ozka grla

1. Težave s kakovostjo podatkov:
   • Industrijski podatki vsebujejo precejšen šum in manjkajoče vrednosti
   • Nedosledni standardi med viri podatkov
   • Dolgi cikli zajemanja za visoko čiste analizne podatke
2. Posplošitev modela:
   • Razlike v surovinah povzročajo napake modelov
   • Staranje opreme vpliva na stabilnost procesa
   • Nove specifikacije izdelkov zahtevajo ponovno usposabljanje modela
3. Težave s sistemsko integracijo:
   • Težave z združljivostjo med staro in novo opremo
   • Zakasnitve odziva krmiljenja v realnem času
   • Izzivi preverjanja varnosti in zanesljivosti

5.2 Inovativne rešitve

Prilagodljivo izboljšanje podatkov:

• Generiranje procesnih podatkov na osnovi GAN
• Prenos učenja za nadomestilo pomanjkanja podatkov
• Delno nadzorovano učenje z uporabo neoznačenih podatkov

Hibridni pristop k modeliranju:

• Fizikalno omejeni podatkovni modeli
• Arhitekture nevronskih mrež, vodene z mehanizmi
• Združevanje večvernih modelov

Sodelovalno računalništvo v oblaku na robu omrežja:

• Robna uvedba kritičnih kontrolnih algoritmov
• Računalništvo v oblaku za kompleksne optimizacijske naloge
• Komunikacija 5G z nizko zakasnitvijo

6. Smernice za prihodnji razvoj

1. Razvoj inteligentnih materialov:
   • Specializirani čistilni materiali, zasnovani z umetno inteligenco
   • Visokozmogljivo presejanje optimalnih kombinacij aditivov
   • Napovedovanje novih mehanizmov zajemanja nečistoč
2. Popolnoma avtonomna optimizacija:
   • Samozavedna procesna stanja
   • Samooptimizirajoči se obratovalni parametri
   • Samokorekcijska ločljivost anomalij
3. Zeleni postopki čiščenja:
   • Optimizacija poti minimalne energije
   • Rešitve za recikliranje odpadkov
   • Spremljanje ogljičnega odtisa v realnem času

Z globoko integracijo umetne inteligence se čiščenje telurja revolucionarno preoblikuje iz izkušenj v podatke, od segmentirane optimizacije do celostne optimizacije. Podjetjem se svetuje, naj sprejmejo strategijo »glavnega načrtovanja, fazne izvedbe«, pri čemer naj dajo prednost prebojem v ključnih procesnih korakih in postopoma gradijo celovite inteligentne sisteme čiščenja.