Som et kritisk strategisk sjældent metal finder tellurium vigtige anvendelser i solceller, termoelektriske materialer og infrarød detektion. Traditionelle rensningsprocesser står over for udfordringer som lav effektivitet, højt energiforbrug og begrænset renhedsforbedring. Denne artikel introducerer systematisk, hvordan kunstig intelligens-teknologier kan optimere tellurrensningsprocesser omfattende.

1. Aktuel status for tellurrensningsteknologi

1.1 Konventionelle metoder til rensning af tellurium og begrænsninger

Vigtigste rensningsmetoder:

• Vakuumdestillation: Velegnet til fjernelse af urenheder med lavt kogepunkt (f.eks. Se, S)
• Zoneraffinering: Særligt effektiv til fjernelse af metalliske urenheder (f.eks. Cu, Fe)
• Elektrolytisk raffinering: Kan fjerne forskellige urenheder i dybden
• Kemisk damptransport: Kan producere tellurium med ultrahøj renhed (6N-kvalitet og derover)

Vigtigste udfordringer:

• Procesparametre er afhængige af erfaring snarere end systematisk optimering
• Fjernelse af urenheder når flaskehalse (især for ikke-metalliske urenheder som ilt og kulstof)
• Højt energiforbrug fører til forhøjede produktionsomkostninger
• Betydelige variationer i renhed fra batch til batch og dårlig stabilitet

1.2 Kritiske parametre for optimering af tellurrensning

Kerneprocesparametermatrix:

2. AI-applikationsramme til tellurrensning

2.1 Overordnet teknisk arkitektur

Tre-lags AI-optimeringssystem:

1. Forudsigelseslag: Maskinlæringsbaserede procesresultatforudsigelsesmodeller
2. Optimeringslag: Algoritmer til optimering af flere objektive parametre
3. Kontrollag: Processtyringssystemer i realtid

2.2 Dataindsamlings- og behandlingssystem

Løsning til dataintegration med flere kilder:

• Udstyrssensordata: 200+ parametre inklusive temperatur, tryk, flowhastighed
• Procesovervågningsdata: Resultater af online massespektrometri og spektroskopisk analyse
• Laboratorieanalysedata: Offline testresultater fra ICP-MS, GDMS osv.
• Historiske produktionsdata: Produktionsoptegnelser fra de seneste 5 år (1000+ batcher)

Funktionsteknik:

• Udtrækning af tidsseriefunktioner ved hjælp af glidende vinduesmetode
• Konstruktion af kinetiske egenskaber ved urenhedsmigration
• Udvikling af interaktionsmatricer for procesparametre
• Etablering af materiale- og energibalancefunktioner

3. Detaljerede kerneteknologier til AI-optimering

3.1 Processparameteroptimering baseret på dybdegående læring

Neural netværksarkitektur:

• Inputlag: 56-dimensionelle procesparametre (normaliseret)
• Skjulte lag: 3 LSTM-lag (256 neuroner) + 2 fuldt forbundne lag
• Outputlag: 12-dimensionelle kvalitetsindikatorer (renhed, urenhedsindhold osv.)

Træningsstrategier:

• Transferlæring: Forudgående træning ved hjælp af oprensningsdata for lignende metaller (f.eks. Se)
• Aktiv læring: Optimering af eksperimentelle designs via D-optimal metode
• Forstærkningslæring: Etablering af belønningsfunktioner (forbedring af renhed, reduktion af energi)

Typiske optimeringssager:

• Optimering af vakuumdestillationstemperaturprofil: 42% reduktion af Se-rester
• Optimering af zoneraffineringshastighed: 35% forbedring i Cu-fjernelse
• Optimering af elektrolytformulering: 28% stigning i strømeffektivitet

3.2 Undersøgelser af computerstøttede mekanismer til fjernelse af urenheder

Molekyldynamiske simuleringer:

• Udvikling af Te-X (X=O,S,Se osv.) interaktionspotentialfunktioner
• Simulering af urenhedsseparationskinetik ved forskellige temperaturer
• Forudsigelse af additiv-urenhedsbindingsenergier

Beregninger baseret på første principper:

• Beregning af urenhedsdannelsesenergier i tellurgitter
• Forudsigelse af optimale chelaterende molekylære strukturer
• Optimering af damptransportreaktionsveje

Eksempler på anvendelser:

• Opdagelsen af ​​den nye iltfjerner LaTe₂, der reducerer iltindholdet til 0,3 ppm
• Design af tilpassede chelateringsmidler, der forbedrer effektiviteten af ​​kulstoffjernelse med 60%

3.3 Digitale tvillinger og virtuel procesoptimering

Konstruktion af det digitale tvillingsystem:

1. Geometrisk model: Præcis 3D-gengivelse af udstyr
2. Fysisk model: Koblet varmeoverføring, masseoverføring og fluiddynamik
3. Kemisk model: Integreret urenhedsreaktionskinetik
4. Kontrolmodel: Simulerede kontrolsystemresponser

Virtuel optimeringsproces:

• Test af over 500 proceskombinationer i det digitale rum
• Identifikation af kritiske følsomme parametre (CSV-analyse)
• Forudsigelse af optimale driftsvinduer (OWC-analyse)
• Validering af procesrobusthed (Monte Carlo-simulering)

4. Industriel implementeringsvej og fordelsanalyse

4.1 Faseopdelt implementeringsplan

Fase I (0-6 måneder):

• Implementering af grundlæggende dataindsamlingssystemer
• Oprettelse af procesdatabase
• Udvikling af foreløbige forudsigelsesmodeller
• Implementering af overvågning af nøgleparametre

Fase II (6-12 måneder):

• Færdiggørelse af det digitale tvillingsystem
• Optimering af kerneprocesmoduler
• Pilotimplementering af lukket kredsløbskontrol
• Udvikling af kvalitetssporbarhedssystem

Fase III (12-18 måneder):

• Fuld proces AI-optimering
• Adaptive styresystemer
• Intelligente vedligeholdelsessystemer
• Kontinuerlige læringsmekanismer

4.2 Forventede økonomiske fordele

Casestudie af 50 tons årlig produktion af højrent tellurium:

5. Tekniske udfordringer og løsninger

5.1 Vigtigste tekniske flaskehalse

1. Problemer med datakvalitet:
   • Industrielle data indeholder betydelig støj og manglende værdier
   • Inkonsistente standarder på tværs af datakilder
   • Lange opsamlingscyklusser for analysedata med høj renhed
2. Modelgeneralisering:
   • Variationer i råmaterialer forårsager modelfejl
   • Udstyrsalder påvirker processtabilitet
   • Nye produktspecifikationer kræver modelgenoptræning
3. Vanskeligheder med systemintegration:
   • Kompatibilitetsproblemer mellem gammelt og nyt udstyr
   • Forsinkelser i kontrolrespons i realtid
   • Udfordringer med verifikation af sikkerhed og pålidelighed

5.2 Innovative løsninger

Adaptiv dataforbedring:

• GAN-baseret procesdatagenerering
• Overfør læring for at kompensere for datamangel
• Semi-superviseret læring ved hjælp af umærkede data

Hybrid modelleringstilgang:

• Fysikbegrænsede datamodeller
• Mekanismestyrede neurale netværksarkitekturer
• Multi-fidelity modelfusion

Edge-Cloud Collaborative Computing:

• Kantimplementering af kritiske kontrolalgoritmer
• Cloud computing til komplekse optimeringsopgaver
• 5G-kommunikation med lav latenstid

6. Fremtidige udviklingsretninger

1. Intelligent materialeudvikling:
   • AI-designede specialiserede rensningsmaterialer
   • Højkapacitetsscreening af optimale additivkombinationer
   • Forudsigelse af nye mekanismer til opsamling af urenheder
2. Fuldt autonom optimering:
   • Selvbevidste procestilstande
   • Selvoptimerende driftsparametre
   • Selvkorrigerende anomaliløsning
3. Grønne rensningsprocesser:
   • Optimering af minimal energivej
   • Løsninger til genbrug af affald
   • Overvågning af CO2-aftryk i realtid

Gennem dyb AI-integration gennemgår tellurrensning en revolutionerende transformation fra erfaringsdrevet til datadrevet, fra segmenteret optimering til holistisk optimering. Virksomheder rådes til at anvende en "masterplanlægning, faseopdelt implementering"-strategi, prioritere gennembrud i kritiske procestrin og gradvist opbygge omfattende intelligente rensningssystemer.