Jako krytyczny strategiczny rzadki metal tellur znajduje ważne zastosowania w ogniwach słonecznych, materiałach termoelektrycznych i detekcji podczerwieni. Tradycyjne procesy oczyszczania napotykają na wyzwania, takie jak niska wydajność, wysokie zużycie energii i ograniczona poprawa czystości. Niniejszy artykuł systematycznie przedstawia, w jaki sposób technologie sztucznej inteligencji mogą kompleksowo optymalizować procesy oczyszczania telluru.

1. Obecny stan technologii oczyszczania telluru

1.1 Konwencjonalne metody oczyszczania telluru i ograniczenia

Główne metody oczyszczania:

• Destylacja próżniowa: Nadaje się do usuwania zanieczyszczeń o niskiej temperaturze wrzenia (np. Se, S)
• Rafinacja strefowa: Szczególnie skuteczna w usuwaniu zanieczyszczeń metalicznych (np. Cu, Fe)
• Rafinacja elektrolityczna: Umożliwia głębokie usuwanie różnych zanieczyszczeń
• Transport chemiczny z parą: Możliwość produkcji telluru o bardzo wysokiej czystości (klasa 6N i wyższa)

Kluczowe wyzwania:

• Parametry procesu opierają się na doświadczeniu, a nie na systematycznej optymalizacji
• Efektywność usuwania zanieczyszczeń osiąga wąskie gardła (szczególnie w przypadku zanieczyszczeń niemetalicznych, takich jak tlen i węgiel)
• Wysokie zużycie energii prowadzi do podwyższonych kosztów produkcji
• Znaczne różnice w czystości między partiami i słaba stabilność

1.2 Krytyczne parametry optymalizacji oczyszczania telluru

Macierz parametrów procesu podstawowego:

2. Struktura aplikacji AI do oczyszczania telluru

2.1 Ogólna architektura techniczna

Trójstopniowy system optymalizacji AI:

1. Warstwa predykcyjna: modele predykcji wyników procesów oparte na uczeniu maszynowym
2. Warstwa optymalizacji: Algorytmy optymalizacji parametrów wielokryterialnych
3. Warstwa sterowania: Systemy sterowania procesami w czasie rzeczywistym

2.2 System gromadzenia i przetwarzania danych

Rozwiązanie integracji danych z wielu źródeł:

• Dane czujników sprzętu: ponad 200 parametrów, w tym temperatura, ciśnienie, natężenie przepływu
• Dane monitorowania procesu: wyniki spektrometrii masowej online i analizy spektroskopowej
• Dane z analiz laboratoryjnych: Wyniki testów offline z ICP-MS, GDMS itp.
• Dane historyczne dotyczące produkcji: zapisy dotyczące produkcji z ostatnich 5 lat (ponad 1000 partii)

Inżynieria funkcji:

• Ekstrakcja cech szeregów czasowych metodą okna przesuwnego
• Konstrukcja charakterystyk kinetycznych migracji zanieczyszczeń
• Opracowanie macierzy interakcji parametrów procesu
• Ustalenie cech bilansu materiałowego i energetycznego

3. Szczegółowe technologie optymalizacji rdzenia AI

3.1 Optymalizacja parametrów procesu oparta na głębokim uczeniu się

Architektura sieci neuronowej:

• Warstwa wejściowa: 56-wymiarowe parametry procesu (znormalizowane)
• Ukryte warstwy: 3 warstwy LSTM (256 neuronów) + 2 warstwy w pełni połączone
• Warstwa wyjściowa: 12-wymiarowe wskaźniki jakości (czystość, zawartość zanieczyszczeń itp.)

Strategie szkoleniowe:

• Transfer uczenia: Wstępne szkolenie z wykorzystaniem danych oczyszczania podobnych metali (np. Se)
• Aktywne uczenie się: optymalizacja projektów eksperymentalnych za pomocą metodologii D-optymalnej
• Uczenie się przez wzmacnianie: Ustanawianie funkcji nagrody (poprawa czystości, redukcja energii)

Typowe przypadki optymalizacji:

• Optymalizacja profilu temperatury destylacji próżniowej: 42% redukcja pozostałości Se
• Optymalizacja szybkości rafinacji strefowej: 35% poprawa usuwania Cu
• Optymalizacja formuły elektrolitu: 28% wzrost wydajności prądowej

3.2 Badania mechanizmu usuwania zanieczyszczeń wspomagane komputerowo

Symulacje dynamiki molekularnej:

• Rozwój funkcji potencjału oddziaływania Te-X (X=O,S,Se, itd.)
• Symulacja kinetyki separacji zanieczyszczeń w różnych temperaturach
• Przewidywanie energii wiązania domieszek addytywnych

Obliczenia podstawowe:

• Obliczanie energii tworzenia domieszek w sieci telluru
• Przewidywanie optymalnych chelatujących struktur molekularnych
• Optymalizacja ścieżek reakcji transportu pary

Przykłady zastosowań:

• Odkrycie nowego pochłaniacza tlenu LaTe₂, redukującego zawartość tlenu do 0,3 ppm
• Projektowanie dostosowanych środków chelatujących, zwiększających wydajność usuwania węgla o 60%

3.3 Cyfrowy bliźniak i optymalizacja procesów wirtualnych

Budowa systemu cyfrowego bliźniaka:

1. Model geometryczny: Dokładna reprodukcja 3D wyposażenia
2. Model fizyczny: sprzężony transfer ciepła, transfer masy i dynamika płynów
3. Model chemiczny: Zintegrowana kinetyka reakcji zanieczyszczeń
4. Model sterowania: Symulowane odpowiedzi układu sterowania

Proces optymalizacji wirtualnej:

• Testowanie ponad 500 kombinacji procesów w przestrzeni cyfrowej
• Identyfikacja krytycznych parametrów wrażliwych (analiza CSV)
• Predykcja optymalnych okien operacyjnych (analiza OWC)
• Walidacja solidności procesu (symulacja Monte Carlo)

4. Analiza ścieżki wdrożenia przemysłowego i korzyści

4.1 Plan wdrażania fazowego

Faza I (0-6 miesięcy):

• Wdrożenie podstawowych systemów akwizycji danych
• Utworzenie bazy danych procesów
• Opracowanie wstępnych modeli predykcyjnych
• Wdrożenie monitoringu kluczowych parametrów

Faza II (6-12 miesięcy):

• Zakończenie budowy systemu cyfrowego bliźniaka
• Optymalizacja podstawowych modułów procesowych
• Implementacja sterowania w pętli zamkniętej pilota
• Rozwój systemu śledzenia jakości

Faza III (12-18 miesięcy):

• Kompleksowa optymalizacja AI
• Systemy sterowania adaptacyjnego
• Inteligentne systemy konserwacyjne
• Mechanizmy ciągłego uczenia się

4.2 Oczekiwane korzyści ekonomiczne

Studium przypadku rocznej produkcji 50 ton telluru o wysokiej czystości:

5. Wyzwania techniczne i rozwiązania

5.1 Kluczowe wąskie gardła techniczne

1. Problemy z jakością danych:
   • Dane przemysłowe zawierają znaczny poziom szumu i brakujących wartości
   • Niespójne standardy w różnych źródłach danych
   • Długie cykle akwizycji dla danych analitycznych o wysokiej czystości
2. Uogólnienie modelu:
   • Różnice w surowcach powodują awarie modeli
   • Starzenie się sprzętu wpływa na stabilność procesu
   • Nowe specyfikacje produktu wymagają ponownego przeszkolenia modelu
3. Trudności w integracji systemów:
   • Problemy ze zgodnością starego i nowego sprzętu
   • Opóźnienia reakcji sterowania w czasie rzeczywistym
   • Wyzwania związane z weryfikacją bezpieczeństwa i niezawodności

5.2 Rozwiązania innowacyjne

Adaptacyjne ulepszanie danych:

• Generowanie danych procesowych na podstawie GAN
• Transfer uczenia się w celu zrekompensowania niedoboru danych
• Uczenie półnadzorowane wykorzystujące nieoznakowane dane

Podejście hybrydowe do modelowania:

• Modele danych ograniczone fizyką
• Architektury sieci neuronowych sterowanych mechanizmem
• Fuzja modeli multi-fidelity

Współpraca obliczeniowa na krawędzi chmury:

• Wdrażanie na krawędzi krytycznych algorytmów sterujących
• Chmura obliczeniowa do złożonych zadań optymalizacyjnych
• Komunikacja 5G o niskim opóźnieniu

6. Przyszłe kierunki rozwoju

1. Inteligentny rozwój materiałów:
   • Specjalistyczne materiały oczyszczające zaprojektowane przez sztuczną inteligencję
   • Wysokoprzepustowe przesiewanie optymalnych kombinacji dodatków
   • Prognozowanie nowych mechanizmów wychwytywania zanieczyszczeń
2. Całkowicie autonomiczna optymalizacja:
   • Stany procesów samoświadomych
   • Samooptymalizujące się parametry operacyjne
   • Samokorygująca się rozdzielczość anomalii
3. Zielone procesy oczyszczania:
   • Minimalna optymalizacja ścieżki energii
   • Rozwiązania w zakresie recyklingu odpadów
   • Monitorowanie śladu węglowego w czasie rzeczywistym

Dzięki głębokiej integracji AI oczyszczanie telluru przechodzi rewolucyjną transformację z opartego na doświadczeniu na opartego na danych, z segmentowanej optymalizacji na całościową optymalizację. Firmom zaleca się przyjęcie strategii „planowania głównego, etapowej implementacji”, priorytetyzując przełomy w krytycznych etapach procesu i stopniowo budując kompleksowe inteligentne systemy oczyszczania.