Као критични стратешки ретки метал, телуријум проналази важну примену у соларним ћелијама, термоелектричним материјалима и инфрацрвеној детекцији. Традиционални процеси пречишћавања суочавају се са изазовима као што су ниска ефикасност, висока потрошња енергије и ограничено побољшање чистоће. Овај чланак систематски представља како технологије вештачке интелигенције могу свеобухватно оптимизовати процесе пречишћавања телурума.

1. Тренутни статус технологије пречишћавања телура

1.1 Конвенционалне методе пречишћавања телура и ограничења

Главне методе пречишћавања:

• Вакуумска дестилација: Погодна за уклањање нечистоћа са ниском тачком кључања (нпр. Se, S)
• Зонска рафинација: Посебно ефикасна за уклањање металних нечистоћа (нпр. Cu, Fe)
• Електролитичка рафинација: Способна за дубинско уклањање разних нечистоћа
• Транспорт хемијске паре: Може произвести телуријум ултра високе чистоће (6N разред и више)

Кључни изазови:

• Параметри процеса се ослањају на искуство, а не на систематску оптимизацију
• Ефикасност уклањања нечистоћа достиже уска грла (посебно за неметалне нечистоће попут кисеоника и угљеника)
• Висока потрошња енергије доводи до повећаних трошкова производње
• Значајне варијације чистоће од серије до серије и лоша стабилност

1.2 Критични параметри за оптимизацију пречишћавања телура

Матрица основних параметара процеса:

2. Оквир вештачке интелигенције за пречишћавање телура

2.1 Општа техничка архитектура

Трослојни систем оптимизације вештачке интелигенције:

1. Слој предвиђања: Модели предвиђања исхода процеса засновани на машинском учењу
2. Слој оптимизације: Алгоритми за оптимизацију параметара са више циљева
3. Контролни слој: Системи за управљање процесима у реалном времену

2.2 Систем за прикупљање и обраду података

Решење за интеграцију података из више извора:

• Подаци сензора опреме: 200+ параметара, укључујући температуру, притисак, проток
• Подаци о праћењу процеса: Резултати онлајн масене спектрометрије и спектроскопске анализе
• Подаци лабораторијске анализе: Резултати офлајн тестирања са ICP-MS, GDMS итд.
• Историјски подаци о производњи: Записи о производњи из протеклих 5 година (1000+ серија)

Инжењеринг карактеристика:

• Екстракција карактеристика временских серија коришћењем методе клизног прозора
• Конструкција кинетичких карактеристика миграције нечистоћа
• Развој матрица интеракције параметара процеса
• Успостављање карактеристика материјалног и енергетског биланса

3. Детаљне основне технологије оптимизације вештачке интелигенције

3.1 Оптимизација параметара процеса заснована на дубоком учењу

Архитектура неуронске мреже:

• Улазни слој: 56-димензионални параметри процеса (нормализовани)
• Скривени слојеви: 3 LSTM слоја (256 неурона) + 2 потпуно повезана слоја
• Излазни слој: 12-димензионални индикатори квалитета (чистоћа, садржај нечистоћа итд.)

Стратегије тренинга:

• Трансфер учења: Претходна обука коришћењем података о пречишћавању сличних метала (нпр. Se)
• Активно учење: Оптимизација експерименталних дизајна путем D-оптималне методологије
• Учење појачавањем: Успостављање функција награђивања (побољшање чистоће, смањење енергије)

Типични случајеви оптимизације:

• Оптимизација профила температуре вакуумске дестилације: смањење остатака Se за 42%
• Оптимизација брзине зонског рафинирања: 35% побољшање уклањања бакра
• Оптимизација формулације електролита: повећање струје за 28%

3.2 Студије механизама уклањања нечистоћа помоћу рачунара

Молекуларно-динамске симулације:

• Развој функција потенцијала интеракције Te-X (X=O,S,Se, итд.)
• Симулација кинетике одвајања нечистоћа на различитим температурама
• Предвиђање енергија везивања адитива и нечистоћа

Прорачуни основних принципа:

• Израчунавање енергије формирања нечистоћа у решетки телура
• Предвиђање оптималних хелатних молекуларних структура
• Оптимизација путева реакција транспорта паре

Примери примене:

• Откриће новог хватача кисеоника LaTe₂, који смањује садржај кисеоника на 0,3 ppm
• Дизајн прилагођених хелатних средстава, побољшавајући ефикасност уклањања угљеника за 60%

3.3 Дигитални близанац и оптимизација виртуелног процеса

Конструкција система дигиталних близанаца:

1. Геометријски модел: Прецизна 3Д репродукција опреме
2. Физички модел: Спрегнути пренос топлоте, пренос масе и динамика флуида
3. Хемијски модел: Интегрисана кинетика реакције нечистоћа
4. Модел управљања: Симулирани одговори система управљања

Процес виртуелне оптимизације:

• Тестирање преко 500 комбинација процеса у дигиталном простору
• Идентификација критичних осетљивих параметара (CSV анализа)
• Предвиђање оптималних оперативних прозора (OWC анализа)
• Валидација робусности процеса (Монте Карло симулација)

4. Анализа путање и користи индустријске имплементације

4.1 План фазне имплементације

Фаза I (0-6 месеци):

• Распоређивање основних система за прикупљање података
• Успостављање базе података процеса
• Развој прелиминарних модела предвиђања
• Имплементација праћења кључних параметара

Фаза II (6-12 месеци):

• Завршетак система дигиталних близанаца
• Оптимизација основних процесних модула
• Имплементација пилотског пројекта управљања у затвореној петљи
• Развој система следљивости квалитета

Фаза III (12-18 месеци):

• Оптимизација вештачке интелигенције у потпуности
• Адаптивни системи управљања
• Интелигентни системи одржавања
• Механизми континуираног учења

4.2 Очекиване економске користи

Студија случаја производње 50 тона годишње високочистог телура:

5. Технички изазови и решења

5.1 Кључна техничка уска грла

1. Проблеми са квалитетом података:
   • Индустријски подаци садрже значајан шум и недостајуће вредности
   • Недоследни стандарди у различитим изворима података
   • Дуги циклуси аквизиције за податке анализе високе чистоће
2. Генерализација модела:
   • Варијације сировина узрокују кварове модела
   • Старење опреме утиче на стабилност процеса
   • Нове спецификације производа захтевају поновну обуку модела
3. Тешкоће са интеграцијом система:
   • Проблеми компатибилности између старе и нове опреме
   • Кашњења одговора контроле у ​​реалном времену
   • Изазови верификације безбедности и поузданости

5.2 Иновативна решења

Адаптивно побољшање података:

• Генерисање података процеса засновано на GAN-у
• Трансфер учења ради компензације недостатка података
• Полунадгледано учење коришћењем неозначених података

Хибридни приступ моделирању:

• Модели података ограничених физиком
• Архитектуре неуронских мрежа вођених механизмима
• Фузија модела вишеструке верности

Колаборативно рачунарство на рубу облака:

• Примена критичних контролних алгоритама на рубу мреже
• Клауд рачунарство за сложене задатке оптимизације
• 5G комуникација са малом латенцијом

6. Будући правци развоја

1. Интелигентни развој материјала:
   • Специјализовани материјали за пречишћавање дизајнирани од стране вештачке интелигенције
   • Високопропусни скрининг оптималних комбинација адитива
   • Предвиђање нових механизама хватања нечистоћа
2. Потпуно аутономна оптимизација:
   • Самосвесна стања процеса
   • Самооптимизирајући оперативни параметри
   • Самокорективно решавање аномалија
3. Процеси зеленог пречишћавања:
   • Оптимизација путање минималне енергије
   • Решења за рециклажу отпада
   • Праћење угљеничног отиска у реалном времену

Кроз дубоку интеграцију вештачке интелигенције, пречишћавање телура пролази кроз револуционарну трансформацију од искуственог ка подацима, од сегментиране оптимизације до холистичке оптимизације. Компанијама се саветује да усвоје стратегију „главног планирања, фазне имплементације“, дајући приоритет продорима у критичним корацима процеса и постепено градећи свеобухватне интелигентне системе за пречишћавање.