Како критичен стратешки редок метал, телуриумот наоѓа важна примена во сончевите ќелии, термоелектричните материјали и инфрацрвената детекција. Традиционалните процеси на прочистување се соочуваат со предизвици како што се ниска ефикасност, висока потрошувачка на енергија и ограничено подобрување на чистотата. Оваа статија систематски воведува како технологиите за вештачка интелигенција можат сеопфатно да ги оптимизираат процесите на прочистување на телуриумот.

1. Тековна состојба на технологијата за прочистување на телуриум

1.1 Конвенционални методи за прочистување на телуриум и ограничувања

Главни методи за прочистување:

• Вакуумска дестилација: Погодна за отстранување на нечистотии со ниска точка на вриење (на пр., Se, S)
• Зонско рафинирање: Особено ефикасно за отстранување на метални нечистотии (на пр., Cu, Fe)
• Електролитско рафинирање: Способно за длабинско отстранување на разни нечистотии
• Хемиски транспорт на пареа: Може да произведе телуриум со ултра висока чистота (со степен на чистота од 6N и погоре)

Клучни предизвици:

• Параметрите на процесот се потпираат на искуство, а не на систематска оптимизација
• Ефикасноста на отстранување на нечистотии достигнува тесни грла (особено за неметални нечистотии како кислород и јаглерод)
• Високата потрошувачка на енергија води до зголемени трошоци за производство
• Значителни варијации во чистотата од серија до серија и слаба стабилност

1.2 Критични параметри за оптимизација на прочистувањето на телуриумот

Матрица на основниот процесен параметар:

2. Рамка за примена на вештачка интелигенција за прочистување на телуриум

2.1 Целокупна техничка архитектура

Тристепен систем за оптимизација на вештачката интелигенција:

1. Слој за предвидување: Модели за предвидување на резултатите од процесот базирани на машинско учење
2. Оптимизациски слој: Алгоритми за оптимизација на параметри со повеќе цели
3. Контролен слој: Системи за контрола на процеси во реално време

2.2 Систем за собирање и обработка на податоци

Решение за интеграција на податоци од повеќе извори:

• Податоци од сензорот за опрема: над 200 параметри, вклучувајќи температура, притисок, брзина на проток
• Податоци за следење на процесот: Резултати од онлајн масена спектрометрија и спектроскопска анализа
• Податоци од лабораториски анализи: Резултати од офлајн тестирање од ICP-MS, GDMS, итн.
• Историски податоци за производство: Записи за производство од изминатите 5 години (1000+ серии)

Инженерство на карактеристики:

• Екстракција на карактеристики од временски серии со користење на метод на лизгачки прозорец
• Конструкција на кинетички карактеристики на миграција на нечистотии
• Развој на матрици за интеракција на параметрите на процесот
• Воспоставување на карактеристики на материјалниот и енергетскиот биланс

3. Детални основни технологии за оптимизација на вештачката интелигенција

3.1 Оптимизација на параметрите на процесот базирана на длабинско учење

Архитектура на невронска мрежа:

• Влезен слој: 56-димензионални параметри на процесот (нормализирани)
• Скриени слоеви: 3 LSTM слоеви (256 неврони) + 2 целосно поврзани слоеви
• Излезен слој: 12-димензионални индикатори за квалитет (чистота, содржина на нечистотии итн.)

Стратегии за обука:

• Трансфер на учење: Претходна обука со користење на податоци за прочистување на слични метали (на пр., Se)
• Активно учење: Оптимизирање на експериментални дизајни преку D-оптимална методологија
• Засилувачко учење: Воспоставување на функции на наградување (подобрување на чистотата, намалување на енергијата)

Типични случаи на оптимизација:

• Оптимизација на профилот на температура на вакуумска дестилација: намалување од 42% во остатокот од Se
• Оптимизација на стапката на зонско рафинирање: подобрување од 35% во отстранувањето на Cu
• Оптимизација на формулацијата на електролити: 28% зголемување на струјната ефикасност

3.2 Студии за механизам за отстранување на нечистотии со помош на компјутер

Симулации на молекуларна динамика:

• Развој на функции на интеракциски потенцијал Te-X (X=O,S,Se, итн.)
• Симулација на кинетика на одвојување на нечистотии на различни температури
• Предвидување на енергиите на врзување на адитив-нечистотии

Пресметки според првични принципи:

• Пресметка на енергиите на формирање на нечистотии во телуриумската решетка
• Предвидување на оптимални хелатирачки молекуларни структури
• Оптимизација на реакциските патишта на транспорт на пареа

Примери за примена:

• Откривање на нов чистач на кислород LaTe₂, со што содржината на кислород се намалува на 0,3 ppm
• Дизајн на прилагодени хелатирачки агенси, со што се подобрува ефикасноста на отстранување на јаглеродот за 60%

3.3 Дигитален близнак и виртуелна оптимизација на процеси

Конструкција на дигитален близнак систем:

1. Геометриски модел: Прецизна 3D репродукција на опрема
2. Физички модел: Споен пренос на топлина, пренос на маса и динамика на флуиди
3. Хемиски модел: Интегрирана кинетика на реакција на нечистотии
4. Контролен модел: Симулирани одговори на контролниот систем

Процес на виртуелна оптимизација:

• Тестирање на повеќе од 500 комбинации на процеси во дигитален простор
• Идентификација на критични чувствителни параметри (CSV анализа)
• Предвидување на оптимални оперативни прозорци (OWC анализа)
• Валидација на робусноста на процесот (симулација Монте Карло)

4. Патека за индустриска имплементација и анализа на придобивките

4.1 План за фазна имплементација

Фаза I (0-6 месеци):

• Распоредување на основни системи за собирање податоци
• Воспоставување на база на податоци за процеси
• Развој на прелиминарни модели за предвидување
• Имплементација на следење на клучните параметри

Фаза II (6-12 месеци):

• Завршување на дигиталниот систем за близнаци
• Оптимизација на основните процесни модули
• Пилот имплементација на контрола со затворена јамка
• Развој на систем за следливост на квалитетот

Фаза III (12-18 месеци):

• Целосна оптимизација на вештачката интелигенција
• Адаптивни контролни системи
• Интелигентни системи за одржување
• Механизми за континуирано учење

4.2 Очекувани економски придобивки

Студија на случај за годишно производство на телуриум со висока чистота од 50 тони:

5. Технички предизвици и решенија

5.1 Клучни технички тесни грла

1. Проблеми со квалитетот на податоците:
   • Индустриските податоци содржат значителен шум и недостасувачки вредности
   • Неконзистентни стандарди низ изворите на податоци
   • Долги циклуси на аквизиција за аналитички податоци со висока чистота
2. Генерализација на моделот:
   • Варијациите на суровините предизвикуваат дефекти на моделите
   • Стареењето на опремата влијае на стабилноста на процесот
   • Новите спецификации на производи бараат преквалификација на моделите
3. Тешкотии со системската интеграција:
   • Проблеми со компатибилност помеѓу стара и нова опрема
   • Доцнења во одговорот на контролата во реално време
   • Предизвици за верификација на безбедноста и сигурноста

5.2 Иновативни решенија

Адаптивно подобрување на податоците:

• Генерирање на податоци од процесот базирано на GAN
• Трансфер на учење за да се компензира недостигот на податоци
• Полу-надгледувано учење со користење на необележани податоци

Хибриден пристап за моделирање:

• Физички ограничени модели на податоци
• Архитектури на невронски мрежи водени од механизми
• Фузија на модел со повеќекратна верност

Колаборативно пресметување Edge-Cloud:

• Распоредување на алгоритми за критична контрола на работ
• Облачно пресметување за сложени задачи за оптимизација
• 5G комуникација со мала латентност

6. Насоки за иден развој

1. Развој на интелигентни материјали:
   • Специјализирани материјали за прочистување дизајнирани од вештачка интелигенција
   • Високопропусен скрининг на оптимални комбинации на адитиви
   • Предвидување на нови механизми за заробување на нечистотии
2. Целосно автономна оптимизација:
   • Самосвесни процесни состојби
   • Самооптимизирачки оперативни параметри
   • Решавање на самокорегирачки аномалии
3. Процеси на зелено прочистување:
   • Оптимизација на минималниот енергетски пат
   • Решенија за рециклирање на отпад
   • Мониторинг на јаглеродниот отпечаток во реално време

Преку длабока интеграција со вештачка интелигенција, прочистувањето на телуриум поминува низ револуционерна трансформација од водено од искуство кон водено од податоци, од сегментирана оптимизација кон холистичка оптимизација. На компаниите им се препорачува да усвојат стратегија за „мастер планирање, фазна имплементација“, давајќи приоритет на пробивите во критичните чекори на процесот и постепено градејќи сеопфатни интелигентни системи за прочистување.