Як критично важливий стратегічний рідкісний метал, телур знаходить важливе застосування в сонячних елементах, термоелектричних матеріалах та інфрачервоному детектуванні. Традиційні процеси очищення стикаються з такими проблемами, як низька ефективність, високе енергоспоживання та обмежене підвищення чистоти. У цій статті систематично описано, як технології штучного інтелекту можуть комплексно оптимізувати процеси очищення телуру.

1. Сучасний стан технології очищення телуру

1.1 Традиційні методи очищення телуру та їх обмеження

Основні методи очищення:

• Вакуумна дистиляція: підходить для видалення домішок з низькою температурою кипіння (наприклад, Se, S)
• Зонне рафінування: особливо ефективне для видалення металевих домішок (наприклад, Cu, Fe)
• Електролітичне рафінування: здатне глибоко видаляти різні домішки
• Транспортування хімічної пари: Може виробляти телур надвисокої чистоти (класу 6N і вище)

Ключові виклики:

• Параметри процесу залежать від досвіду, а не від систематичної оптимізації
• Ефективність видалення домішок досягає вузьких місць (особливо для неметалевих домішок, таких як кисень та вуглець)
• Високе споживання енергії призводить до підвищення виробничих витрат
• Значні коливання чистоти від партії до партії та низька стабільність

1.2 Критичні параметри для оптимізації очищення телуру

Матриця основних параметрів процесу:

2. Структура застосування штучного інтелекту для очищення телуру

2.1 Загальна технічна архітектура

Трирівнева система оптимізації штучного інтелекту:

1. Прогнозувальний рівень: Моделі прогнозування результатів процесу на основі машинного навчання
2. Шар оптимізації: алгоритми багатоцільової оптимізації параметрів
3. Рівень керування: Системи керування процесами в режимі реального часу

2.2 Система збору та обробки даних

Рішення для інтеграції даних з кількох джерел:

• Дані датчиків обладнання: понад 200 параметрів, включаючи температуру, тиск, швидкість потоку
• Дані моніторингу процесу: результати онлайн-мас-спектрометрії та спектроскопічного аналізу
• Дані лабораторного аналізу: результати офлайн-тестування за допомогою ICP-MS, GDMS тощо.
• Історичні дані виробництва: записи про виробництво за останні 5 років (понад 1000 партій)

Інженерія функцій:

• Вилучення ознак часових рядів за допомогою методу ковзного вікна
• Побудова кінетичних характеристик міграції домішок
• Розробка матриць взаємодії параметрів процесу
• Встановлення характеристик матеріального та енергетичного балансу

3. Детальні основні технології оптимізації штучного інтелекту

3.1 Оптимізація параметрів процесу на основі глибокого навчання

Архітектура нейронної мережі:

• Вхідний шар: 56-вимірні параметри процесу (нормовані)
• Приховані шари: 3 шари LSTM (256 нейронів) + 2 повністю зв'язані шари
• Вихідний шар: 12-вимірні показники якості (чистота, вміст домішок тощо)

Стратегії тренувань:

• Трансферне навчання: попереднє навчання з використанням даних очищення подібних металів (наприклад, Se)
• Активне навчання: Оптимізація експериментальних планів за допомогою D-оптимальної методології
• Навчання з підкріпленням: встановлення функцій винагороди (покращення чистоти, зниження енергії)

Типові випадки оптимізації:

• Оптимізація профілю температури вакуумної дистиляції: зменшення залишку Se на 42%
• Оптимізація швидкості зонного рафінування: покращення видалення міді на 35%
• Оптимізація рецептури електроліту: збільшення струмової ефективності на 28%

3.2 Дослідження механізмів видалення домішок за допомогою комп'ютера

Моделювання молекулярної динаміки:

• Розробка функцій потенціалу взаємодії Te-X (X=O,S,Se тощо)
• Моделювання кінетики розділення домішок за різних температур
• Прогнозування енергій зв'язку адитив-домішка

Розрахунки за першими принципами:

• Розрахунок енергій утворення домішок у ґратці телуру
• Прогнозування оптимальних хелатних молекулярних структур
• Оптимізація шляхів реакцій переносу пари

Приклади застосування:

• Відкриття нового поглинача кисню LaTe₂, що знижує вміст кисню до 0,3 ppm
• Розробка спеціалізованих хелатуючих агентів, що підвищують ефективність видалення вуглецю на 60%

3.3 Цифровий двійник та оптимізація віртуальних процесів

Конструкція системи цифрового двійника:

1. Геометрична модель: Точне 3D-відтворення обладнання
2. Фізична модель: Зв'язаний теплообмін, масообмін та гідродинаміка
3. Хімічна модель: Інтегрована кінетика реакції домішок
4. Модель керування: Моделювання реакцій системи керування

Процес віртуальної оптимізації:

• Тестування понад 500 комбінацій процесів у цифровому просторі
• Визначення критично чутливих параметрів (CSV-аналіз)
• Прогнозування оптимальних операційних вікон (аналіз OWC)
• Перевірка стійкості процесу (моделювання методом Монте-Карло)

4. Аналіз шляхів промислового впровадження та вигод

4.1 Поетапний план впровадження

Фаза I (0-6 місяців):

• Розгортання базових систем збору даних
• Створення бази даних процесів
• Розробка попередніх моделей прогнозування
• Впровадження моніторингу ключових параметрів

Фаза II (6-12 місяців):

• Завершення системи цифрових двійників
• Оптимізація основних модулів процесу
• Впровадження пілотного замкнутого циклу керування
• Розробка системи відстеження якості

Фаза III (12-18 місяців):

• Повноцінна оптимізація ШІ
• Адаптивні системи керування
• Інтелектуальні системи технічного обслуговування
• Механізми безперервного навчання

4.2 Очікувані економічні вигоди

Тематичне дослідження щорічного виробництва 50 тонн високочистого телуру:

5. Технічні проблеми та рішення

5.1 Ключові технічні вузькі місця

1. Проблеми якості даних:
   • Промислові дані містять значний шум та відсутні значення
   • Невідповідні стандарти в різних джерелах даних
   • Тривалі цикли збору даних для аналізу високої чистоти
2. Узагальнення моделі:
   • Варіації сировини призводять до збоїв моделі
   • Старіння обладнання впливає на стабільність процесу
   • Нові специфікації продукту вимагають перенавчання моделі
3. Труднощі системної інтеграції:
   • Проблеми сумісності між старим та новим обладнанням
   • Затримки реагування на керування в режимі реального часу
   • Проблеми перевірки безпеки та надійності

5.2 Інноваційні рішення

Адаптивне покращення даних:

• Генерація даних процесів на основі GAN
• Трансфер навчання для компенсації дефіциту даних
• Напівнавчання з використанням немаркованих даних

Гібридний підхід до моделювання:

• Моделі даних з фізичними обмеженнями
• Архітектури нейронних мереж, керованих механізмами
• Злиття моделей з різними параметрами

Колаборативні обчислення на периферії хмари:

• Розгортання критично важливих алгоритмів керування на периферії
• Хмарні обчислення для складних завдань оптимізації
• Зв'язок 5G з низькою затримкою

6. Напрямки майбутнього розвитку

1. Розробка інтелектуальних матеріалів:
   • Спеціалізовані очисні матеріали, розроблені за допомогою штучного інтелекту
   • Високопродуктивний скринінг оптимальних комбінацій адитивів
   • Прогнозування нових механізмів захоплення домішок
2. Повністю автономна оптимізація:
   • Самосвідомі стани процесу
   • Самооптимізація робочих параметрів
   • Самокоригувальне вирішення аномалій
3. Процеси зеленого очищення:
   • Оптимізація шляху мінімальної енергії
   • Рішення для переробки відходів
   • Моніторинг вуглецевого сліду в режимі реального часу

Завдяки глибокій інтеграції штучного інтелекту, очищення телуру зазнає революційної трансформації: від орієнтованої на досвід до орієнтованої на дані, від сегментованої оптимізації до цілісної оптимізації. Компаніям рекомендується прийняти стратегію «генерального планування, поетапного впровадження», надаючи пріоритет проривам у критичних етапах процесу та поступово створюючи комплексні інтелектуальні системи очищення.