Fiind un metal rar strategic critic, telurul își găsește aplicații importante în celulele solare, materialele termoelectrice și detectarea în infraroșu. Procesele tradiționale de purificare se confruntă cu provocări precum eficiența scăzută, consumul ridicat de energie și îmbunătățirea limitată a purității. Acest articol prezintă sistematic modul în care tehnologiile de inteligență artificială pot optimiza în mod cuprinzător procesele de purificare a telurului.

1. Starea actuală a tehnologiei de purificare a telurului

1.1 Metode convenționale de purificare a telurului și limitări

Principalele metode de purificare:

• Distilare în vid: Potrivită pentru îndepărtarea impurităților cu punct de fierbere scăzut (de exemplu, Se, S)
• Rafinare zonală: Deosebit de eficientă pentru îndepărtarea impurităților metalice (de exemplu, Cu, Fe)
• Rafinare electrolitică: Capabilă de îndepărtarea în profunzime a diferitelor impurități
• Transport chimic de vapori: Poate produce telur de puritate ultra-înaltă (grad 6N și peste)

Provocări cheie:

• Parametrii procesului se bazează mai degrabă pe experiență decât pe optimizarea sistematică
• Eficiența de eliminare a impurităților atinge blocaje (în special pentru impuritățile nemetalice precum oxigenul și carbonul)
• Consumul ridicat de energie duce la costuri de producție crescute
• Variații semnificative ale purității de la lot la lot și stabilitate slabă

1.2 Parametri critici pentru optimizarea purificării telurului

Matricea parametrilor procesului principal:

2. Cadrul de aplicații AI pentru purificarea telurului

2.1 Arhitectură tehnică generală

Sistem de optimizare AI pe trei niveluri:

1. Stratul de predicție: Modele de predicție a rezultatelor proceselor bazate pe învățare automată
2. Strat de optimizare: Algoritmi de optimizare a parametrilor multi-obiectiv
3. Stratul de control: Sisteme de control al proceselor în timp real

2.2 Sistem de achiziție și procesare a datelor

Soluție de integrare a datelor multi-sursă:

• Date senzori echipament: peste 200 de parametri, inclusiv temperatură, presiune, debit
• Date de monitorizare a procesului: Rezultate ale spectrometriei de masă online și analizei spectroscopice
• Date de analiză de laborator: Rezultate teste offline de la ICP-MS, GDMS etc.
• Date istorice de producție: Înregistrări de producție din ultimii 5 ani (peste 1000 de loturi)

Inginerie de caracteristici:

• Extragerea caracteristicilor seriilor temporale folosind metoda ferestrei glisante
• Construcția caracteristicilor cinetice ale migrării impurităților
• Dezvoltarea matricelor de interacțiune a parametrilor de proces
• Stabilirea caracteristicilor bilanțului de materie și energie

3. Tehnologii detaliate de optimizare a inteligenței artificiale

3.1 Optimizarea parametrilor de proces bazată pe învățare profundă

Arhitectura rețelei neuronale:

• Strat de intrare: parametri de proces 56-dimensionali (normalizați)
• Straturi ascunse: 3 straturi LSTM (256 neuroni) + 2 straturi complet conectate
• Strat de ieșire: indicatori de calitate în 12 dimensiuni (puritate, conținut de impurități etc.)

Strategii de antrenament:

• Transfer de învățare: Pre-antrenament folosind date de purificare a metalelor similare (de exemplu, Se)
• Învățare activă: Optimizarea designurilor experimentale prin metodologia D-optimală
• Învățare prin consolidare: Stabilirea funcțiilor de recompensă (îmbunătățirea purității, reducerea energiei)

Cazuri tipice de optimizare:

• Optimizarea profilului de temperatură al distilării în vid: reducere cu 42% a reziduurilor de Se
• Optimizarea ratei de rafinare a zonei: îmbunătățire cu 35% a eliminării Cu-ului
• Optimizarea formulării electroliților: creștere cu 28% a eficienței curentului

3.2 Studii privind mecanismele de îndepărtare a impurităților asistate de calculator

Simulări de dinamică moleculară:

• Dezvoltarea funcțiilor potențiale de interacțiune Te-X (X=O,S,Se, etc.)
• Simularea cineticii de separare a impurităților la diferite temperaturi
• Predicția energiilor de legare aditiv-impuritate

Calcule bazate pe principii fundamentale:

• Calculul energiilor de formare a impurităților în rețeaua de telur
• Predicția structurilor moleculare chelatoare optime
• Optimizarea căilor de reacție pentru transportul vaporilor

Exemple de aplicații:

• Descoperirea unui nou agent de eliminare a oxigenului LaTe₂, care reduce conținutul de oxigen la 0,3 ppm
• Proiectarea unor agenți de chelare personalizați, care îmbunătățesc eficiența eliminării carbonului cu 60%

3.3 Geamănul digital și optimizarea proceselor virtuale

Construcția sistemului Digital Twin:

1. Model geometric: Reproducere 3D precisă a echipamentului
2. Model fizic: Transfer cuplat de căldură, transfer de masă și dinamica fluidelor
3. Model chimic: Cinetica reacției integrate a impurităților
4. Model de control: Răspunsuri simulate ale sistemului de control

Proces de optimizare virtuală:

• Testarea a peste 500 de combinații de procese în spațiul digital
• Identificarea parametrilor sensibili critici (analiza CSV)
• Predicția ferestrelor de funcționare optime (analiza OWC)
• Validarea robusteții procesului (simulare Monte Carlo)

4. Calea de implementare industrială și analiza beneficiilor

4.1 Plan de implementare pe etape

Faza I (0-6 luni):

• Implementarea sistemelor de achiziție de date de bază
• Crearea bazei de date de procese
• Dezvoltarea modelelor preliminare de predicție
• Implementarea monitorizării parametrilor cheie

Faza II (6-12 luni):

• Finalizarea sistemului geamăn digital
• Optimizarea modulelor de proces de bază
• Implementare pilot a controlului în buclă închisă
• Dezvoltarea sistemului de trasabilitate a calității

Faza III (12-18 luni):

• Optimizare AI pentru întregul proces
• Sisteme de control adaptive
• Sisteme inteligente de întreținere
• Mecanisme de învățare continuă

4.2 Beneficii economice așteptate

Studiu de caz privind producția anuală de telur de înaltă puritate de 50 de tone:

5. Provocări și soluții tehnice

5.1 Blocaje tehnice cheie

1. Probleme legate de calitatea datelor:
   • Datele industriale conțin zgomot semnificativ și valori lipsă
   • Standarde inconsistente între sursele de date
   • Cicluri lungi de achiziție pentru date de analiză de înaltă puritate
2. Generalizarea modelului:
   • Variațiile materiilor prime cauzează defecțiuni ale modelului
   • Îmbătrânirea echipamentelor afectează stabilitatea procesului
   • Noile specificații ale produselor necesită recalificarea modelului
3. Dificultăți de integrare a sistemului:
   • Probleme de compatibilitate între echipamentele vechi și cele noi
   • Întârzieri ale răspunsului controlului în timp real
   • Provocări în verificarea siguranței și fiabilității

5.2 Soluții inovatoare

Îmbunătățirea adaptivă a datelor:

• Generarea datelor de proces bazate pe GAN
• Transferul învățării pentru a compensa deficitul de date
• Învățare semi-supervizată utilizând date neetichetate

Abordarea modelării hibride:

• Modele de date cu constrângeri fizice
• Arhitecturi de rețele neuronale ghidate de mecanisme
• Fuziunea modelului multi-fidel

Calcul colaborativ Edge-Cloud:

• Implementare la margine a algoritmilor critici de control
• Cloud computing pentru sarcini complexe de optimizare
• Comunicare 5G cu latență redusă

6. Direcții de dezvoltare viitoare

1. Dezvoltarea inteligentă a materialelor:
   • Materiale de purificare specializate, proiectate cu inteligență artificială
   • Screening de mare randament al combinațiilor optime de aditivi
   • Predicția unor noi mecanisme de captare a impurităților
2. Optimizare complet autonomă:
   • Stări de proces conștiente de sine
   • Parametri operaționali auto-optimizați
   • Rezolvarea anomaliilor cu autocorecție
3. Procese de purificare ecologice:
   • Optimizarea traseului energetic minim
   • Soluții de reciclare a deșeurilor
   • Monitorizarea amprentei de carbon în timp real

Prin integrarea profundă a inteligenței artificiale, purificarea telurului trece printr-o transformare revoluționară, de la bazată pe experiență la bazată pe date, de la optimizare segmentată la optimizare holistică. Companiile sunt sfătuite să adopte o strategie de „planificare generală, implementare etapizată”, prioritizând progresele în etapele critice ale procesului și construind treptat sisteme inteligente de purificare complete.