Като критичен стратегически рядък метал, телурът намира важни приложения в слънчеви клетки, термоелектрически материали и инфрачервено откриване. Традиционните процеси на пречистване са изправени пред предизвикателства като ниска ефективност, висока консумация на енергия и ограничено подобряване на чистотата. Тази статия систематично представя как технологиите с изкуствен интелект могат цялостно да оптимизират процесите на пречистване на телур.

1. Съвременно състояние на технологията за пречистване на телур

1.1 Конвенционални методи за пречистване на телур и ограничения

Основни методи за пречистване:

• Вакуумна дестилация: Подходяща за отстраняване на примеси с ниска точка на кипене (напр. Se, S)
• Зонно рафиниране: Особено ефективно за отстраняване на метални примеси (напр. Cu, Fe)
• Електролитно рафиниране: Способно за дълбоко отстраняване на различни примеси
• Транспорт на химически пари: Може да произвежда телур с ултрависока чистота (клас 6N и по-висок)

Ключови предизвикателства:

• Параметрите на процеса разчитат на опит, а не на систематична оптимизация
• Ефективността на отстраняване на примеси достига пречки (особено за неметални примеси като кислород и въглерод)
• Високата консумация на енергия води до повишени производствени разходи
• Значителни вариации в чистотата между партидите и лоша стабилност

1.2 Критични параметри за оптимизация на пречистването на телур

Матрица на основните параметри на процеса:

2. Рамка за приложение на изкуствен интелект за пречистване на телур

2.1 Обща техническа архитектура

Тристепенна система за оптимизация с изкуствен интелект:

1. Прогнозен слой: Модели за прогнозиране на резултатите от процесите, базирани на машинно обучение
2. Оптимизационен слой: Многоцелеви алгоритми за оптимизация на параметри
3. Контролен слой: Системи за управление на процеси в реално време

2.2 Система за събиране и обработка на данни

Решение за интеграция на данни от множество източници:

• Данни от сензори за оборудване: 200+ параметъра, включително температура, налягане, дебит
• Данни от мониторинг на процеса: Резултати от онлайн масспектрометрия и спектроскопски анализ
• Данни от лабораторни анализи: Резултати от офлайн тестове от ICP-MS, GDMS и др.
• Исторически данни за производството: Производствени записи от последните 5 години (над 1000 партиди)

Инженеринг на характеристики:

• Извличане на характеристики от времеви серии с помощта на метода на плъзгащия се прозорец
• Конструиране на кинетичните характеристики на миграцията на примеси
• Разработване на матрици за взаимодействие на параметрите на процеса
• Установяване на характеристиките на материалния и енергийния баланс

3. Подробни основни технологии за оптимизация на изкуствения интелект

3.1 Оптимизация на параметрите на процеса, базирана на дълбоко обучение

Архитектура на невронната мрежа:

• Входен слой: 56-мерни параметри на процеса (нормализирани)
• Скрити слоеве: 3 LSTM слоя (256 неврона) + 2 напълно свързани слоя
• Изходен слой: 12-измерни показатели за качество (чистота, съдържание на примеси и др.)

Стратегии за обучение:

• Трансферно обучение: Предварително обучение с използване на данни за пречистване на подобни метали (напр. Se)
• Активно обучение: Оптимизиране на експериментални дизайни чрез D-оптимална методология
• Обучение с подсилване: Установяване на функции за възнаграждение (подобряване на чистотата, намаляване на енергията)

Типични случаи на оптимизация:

• Оптимизация на температурния профил на вакуумна дестилация: 42% намаление на Se остатъка
• Оптимизация на скоростта на рафиниране в зоната: 35% подобрение в отстраняването на мед
• Оптимизация на формулата на електролита: 28% увеличение на токова ефективност

3.2 Компютърно подпомогнати изследвания на механизмите за отстраняване на примеси

Молекулярно-динамични симулации:

• Разработване на функциите на потенциала за взаимодействие Te-X (X=O,S,Se и др.)
• Симулация на кинетиката на отделяне на примеси при различни температури
• Предсказване на енергиите на свързване на адитиви и примеси

Изчисления на базата на първите принципи:

• Изчисляване на енергиите на образуване на примеси в телуровата решетка
• Предсказване на оптимални хелатиращи молекулни структури
• Оптимизиране на пътищата на реакциите за пренос на пари

Примери за приложение:

• Откриване на нов поглъщател на кислород LaTe₂, намаляващ съдържанието на кислород до 0,3 ppm
• Проектиране на персонализирани хелатиращи агенти, подобряващи ефективността на отстраняване на въглерод с 60%

3.3 Цифров близнак и оптимизация на виртуални процеси

Конструкция на система за цифров близнак:

1. Геометричен модел: Точно 3D възпроизвеждане на оборудването
2. Физически модел: Свързан топлопренос, масопренос и флуидна динамика
3. Химичен модел: Интегрирана кинетика на реакцията на примесите
4. Модел на управление: Симулирани реакции на системата за управление

Процес на виртуална оптимизация:

• Тестване на над 500 комбинации от процеси в дигитално пространство
• Идентифициране на критични чувствителни параметри (CSV анализ)
• Прогнозиране на оптимални оперативни прозорци (OWC анализ)
• Валидиране на устойчивостта на процеса (симулация по метода на Монте Карло)

4. Анализ на пътищата и ползите от внедряването в промишлеността

4.1 План за поетапно внедряване

Фаза I (0-6 месеца):

• Внедряване на основни системи за събиране на данни
• Създаване на база данни за процесите
• Разработване на предварителни модели за прогнозиране
• Внедряване на мониторинг на ключови параметри

Фаза II (6-12 месеца):

• Завършване на системата за цифрови близнаци
• Оптимизация на основните процесни модули
• Внедряване на пилотен затворен контур за управление
• Разработване на система за проследяване на качеството

Фаза III (12-18 месеца):

• Оптимизация на цялостен изкуствен интелект
• Адаптивни системи за управление
• Интелигентни системи за поддръжка
• Механизми за непрекъснато обучение

4.2 Очаквани икономически ползи

Казус за годишно производство на 50 тона телур с висока чистота:

5. Технически предизвикателства и решения

5.1 Ключови технически пречки

1. Проблеми с качеството на данните:
   • Индустриалните данни съдържат значителен шум и липсващи стойности
   • Непоследователни стандарти в различните източници на данни
   • Дълги цикли на събиране на данни за анализ с висока чистота
2. Обобщение на модела:
   • Разликите в суровините причиняват повреди на моделите
   • Стареенето на оборудването влияе върху стабилността на процеса
   • Новите продуктови спецификации изискват преобучение на модела
3. Трудности при системната интеграция:
   • Проблеми със съвместимостта между старо и ново оборудване
   • Закъснения при реакция на контрола в реално време
   • Предизвикателства при проверката на безопасността и надеждността

5.2 Иновативни решения

Адаптивно подобряване на данните:

• Генериране на данни за процеси, базирани на GAN
• Трансфер на знания за компенсиране на недостига на данни
• Полу-контролирано обучение, използващо немаркирани данни

Подход за хибридно моделиране:

• Физически ограничени модели на данни
• Механистично-управлявани невронни мрежи
• Сливане на многофункционални модели

Съвместни изчисления в edge-Cloud:

• Разгръщане на критични алгоритми за управление на периферни системи
• Облачни изчисления за сложни оптимизационни задачи
• 5G комуникация с ниска латентност

6. Насоки за бъдещо развитие

1. Интелигентно разработване на материали:
   • Специализирани пречиствателни материали, проектирани с изкуствен интелект
   • Високопроизводителен скрининг на оптимални комбинации от добавки
   • Предсказване на нови механизми за улавяне на примеси
2. Напълно автономна оптимизация:
   • Самоосъзнати състояния на процесите
   • Самооптимизиращи се оперативни параметри
   • Самокоригиращо се разрешаване на аномалии
3. Процеси на зелено пречистване:
   • Оптимизация на пътя на минималната енергия
   • Решения за рециклиране на отпадъци
   • Мониторинг на въглеродния отпечатък в реално време

Чрез дълбока интеграция с изкуствен интелект, пречистването на телур претърпява революционна трансформация от ориентирано към ориентирано към данни, от сегментирана оптимизация към холистична оптимизация. На компаниите се препоръчва да възприемат стратегия за „генерално планиране, поетапно внедряване“, като приоритизират пробивите в критични етапи от процеса и постепенно изграждат всеобхватни интелигентни системи за пречистване.