Som et kritisk strategisk sjeldent metall finner tellurium viktige bruksområder i solceller, termoelektriske materialer og infrarød deteksjon. Tradisjonelle renseprosesser står overfor utfordringer som lav effektivitet, høyt energiforbruk og begrenset renhetsforbedring. Denne artikkelen introduserer systematisk hvordan kunstig intelligens-teknologier kan optimalisere tellurrensingsprosesser på en omfattende måte.

1. Nåværende status for tellurrensingsteknologi

1.1 Konvensjonelle metoder for tellurrensing og begrensninger

Hovedrensemetoder:

• Vakuumdestillasjon: Egnet for fjerning av urenheter med lavt kokepunkt (f.eks. Se, S)
• Soneraffinering: Spesielt effektiv for fjerning av metalliske urenheter (f.eks. Cu, Fe)
• Elektrolytisk raffinering: Kan fjerne ulike urenheter i dybden
• Kjemisk damptransport: Kan produsere tellur med ultrahøy renhet (6N-kvalitet og høyere)

Viktige utfordringer:

• Prosessparametere er avhengige av erfaring snarere enn systematisk optimalisering
• Effektiviteten ved fjerning av urenheter når flaskehalser (spesielt for ikke-metalliske urenheter som oksygen og karbon)
• Høyt energiforbruk fører til økte produksjonskostnader
• Betydelige variasjoner i renhet fra batch til batch og dårlig stabilitet

1.2 Kritiske parametere for optimalisering av tellurrensing

Kjerneprosessparametermatrise:

2. Rammeverk for AI-applikasjon for rensing av tellur

2.1 Overordnet teknisk arkitektur

Trelags AI-optimaliseringssystem:

1. Prediksjonslag: Maskinlæringsbaserte modeller for prosessutfallsprediksjon
2. Optimaliseringslag: Algoritmer for optimalisering av flermålsparametere
3. Kontrolllag: Sanntids prosesskontrollsystemer

2.2 Datainnsamlings- og behandlingssystem

Løsning for dataintegrasjon med flere kilder:

• Utstyrssensordata: 200+ parametere inkludert temperatur, trykk, strømningshastighet
• Prosessovervåkingsdata: Resultater av online massespektrometri og spektroskopisk analyse
• Laboratorieanalysedata: Offline testresultater fra ICP-MS, GDMS, osv.
• Historiske produksjonsdata: Produksjonsregistreringer fra de siste 5 årene (1000+ partier)

Funksjonsteknikk:

• Utvinning av tidsseriefunksjoner ved hjelp av glidende vindumetode
• Konstruksjon av kinetiske egenskaper ved urenhetsmigrasjon
• Utvikling av prosessparameterinteraksjonsmatriser
• Etablering av material- og energibalansefunksjoner

3. Detaljerte kjerneteknologier for optimalisering av kunstig intelligens

3.1 Dyp læringsbasert prosessparameteroptimalisering

Nevral nettverksarkitektur:

• Inndatalag: 56-dimensjonale prosessparametere (normalisert)
• Skjulte lag: 3 LSTM-lag (256 nevroner) + 2 fullstendig tilkoblede lag
• Utdatalag: 12-dimensjonale kvalitetsindikatorer (renhet, urenhetsinnhold osv.)

Treningsstrategier:

• Overføringslæring: Forhåndstrening ved bruk av rensingsdata for lignende metaller (f.eks. Se)
• Aktiv læring: Optimalisering av eksperimentelle design via D-optimal metodikk
• Forsterkende læring: Etablering av belønningsfunksjoner (forbedring av renhet, reduksjon av energi)

Typiske optimaliseringstilfeller:

• Optimalisering av vakuumdestillasjonstemperaturprofil: 42 % reduksjon i Se-rester
• Optimalisering av soneraffineringshastighet: 35 % forbedring i Cu-fjerning
• Optimalisering av elektrolyttformulering: 28 % økning i strømeffektivitet

3.2 Studier av datastøttede mekanismer for fjerning av urenheter

Molekyldynamiske simuleringer:

• Utvikling av Te-X (X=O,S,Se, etc.) interaksjonspotensialfunksjoner
• Simulering av kinetikken for separasjon av urenheter ved forskjellige temperaturer
• Prediksjon av additiv-urenhetsbindingsenergier

Første prinsippberegninger:

• Beregning av urenhetsdannelsesenergier i tellurgitter
• Prediksjon av optimale chelaterende molekylstrukturer
• Optimalisering av damptransportreaksjonsveier

Eksempler på applikasjoner:

• Oppdagelsen av den nye oksygenfjerneren LaTe₂, som reduserer oksygeninnholdet til 0,3 ppm
• Design av tilpassede chelateringsmidler, som forbedrer karbonfjerningseffektiviteten med 60 %

3.3 Digital tvilling og virtuell prosessoptimalisering

Konstruksjon av digitalt tvillingsystem:

1. Geometrisk modell: Nøyaktig 3D-reproduksjon av utstyr
2. Fysisk modell: Koplet varmeoverføring, masseoverføring og fluiddynamikk
3. Kjemisk modell: Integrert urenhetsreaksjonskinetikk
4. Kontrollmodell: Simulerte kontrollsystemresponser

Virtuell optimaliseringsprosess:

• Testing av over 500 prosesskombinasjoner i det digitale rommet
• Identifisering av kritiske sensitive parametere (CSV-analyse)
• Prediksjon av optimale driftsvinduer (OWC-analyse)
• Validering av prosessrobusthet (Monte Carlo-simulering)

4. Industriell implementeringsvei og fordelsanalyse

4.1 Fasevis implementeringsplan

Fase I (0–6 måneder):

• Implementering av grunnleggende datainnsamlingssystemer
• Etablering av prosessdatabase
• Utvikling av foreløpige prediksjonsmodeller
• Implementering av overvåking av nøkkelparametere

Fase II (6–12 måneder):

• Ferdigstillelse av digitalt tvillingsystem
• Optimalisering av kjerneprosessmoduler
• Pilotimplementering av lukket sløyfekontroll
• Utvikling av kvalitetssporbarhetssystem

Fase III (12–18 måneder):

• Fullprosess AI-optimalisering
• Adaptive kontrollsystemer
• Intelligente vedlikeholdssystemer
• Kontinuerlige læringsmekanismer

4.2 Forventede økonomiske fordeler

Casestudie av 50 tonn årlig produksjon av høyrent tellurium:

5. Tekniske utfordringer og løsninger

5.1 Viktige tekniske flaskehalser

1. Problemer med datakvalitet:
   • Industrielle data inneholder betydelig støy og manglende verdier
   • Inkonsekvente standarder på tvers av datakilder
   • Lange innsamlingssykluser for analysedata med høy renhet
2. Modellgeneralisering:
   • Variasjoner i råmaterialer forårsaker modellfeil
   • Aldring av utstyr påvirker prosessstabilitet
   • Nye produktspesifikasjoner krever modellopplæring
3. Vanskeligheter med systemintegrasjon:
   • Kompatibilitetsproblemer mellom gammelt og nytt utstyr
   • Forsinkelser i kontrollrespons i sanntid
   • Utfordringer med verifisering av sikkerhet og pålitelighet

5.2 Innovative løsninger

Adaptiv dataforbedring:

• GAN-basert prosessdatagenerering
• Overfør læring for å kompensere for datamangel
• Semi-veiledet læring ved bruk av umerkede data

Hybrid modelleringstilnærming:

• Fysikkbegrensede datamodeller
• Mekanismestyrte nevrale nettverksarkitekturer
• Multi-fidelity-modellfusjon

Samarbeidsbasert databehandling i Edge-Cloud:

• Kantdistribusjon av kritiske kontrollalgoritmer
• Skytjenester for komplekse optimaliseringsoppgaver
• 5G-kommunikasjon med lav latens

6. Fremtidige utviklingsretninger

1. Intelligent materialutvikling:
   • AI-designede spesialiserte rensematerialer
   • Høykapasitetsscreening av optimale additivkombinasjoner
   • Prediksjon av nye mekanismer for fangst av urenheter
2. Helt autonom optimalisering:
   • Selvbevisste prosesstilstander
   • Selvoptimaliserende driftsparametere
   • Selvkorrigerende anomaliløsning
3. Grønne renseprosesser:
   • Optimalisering av minimal energibane
   • Løsninger for avfallsgjenvinning
   • Overvåking av karbonavtrykk i sanntid

Gjennom dyp AI-integrasjon gjennomgår tellurrensing en revolusjonerende transformasjon fra erfaringsdrevet til datadrevet, fra segmentert optimalisering til helhetlig optimalisering. Bedrifter rådes til å ta i bruk en strategi for «hovedplanlegging, faset implementering», prioritere gjennombrudd i kritiske prosesstrinn og gradvis bygge omfattende intelligente rensesystemer.