Sebagai logam nadir strategik yang kritikal, tellurium menemui aplikasi penting dalam sel suria, bahan termoelektrik dan pengesanan inframerah. Proses penulenan tradisional menghadapi cabaran seperti kecekapan rendah, penggunaan tenaga yang tinggi dan peningkatan ketulenan terhad. Artikel ini secara sistematik memperkenalkan cara teknologi kecerdasan buatan boleh mengoptimumkan proses penulenan telurium secara menyeluruh.

1. Status Semasa Teknologi Pemurnian Tellurium

1.1 Kaedah Pemurnian Tellurium Konvensional dan Had

Kaedah Pemurnian Utama:

• Penyulingan vakum: Sesuai untuk membuang kekotoran takat didih rendah (cth, Se, S)
• Penapisan zon: Sangat berkesan untuk menghilangkan kekotoran logam (cth, Cu, Fe)
• Penapisan elektrolitik: Mampu membuang pelbagai kekotoran secara mendalam
• Pengangkutan wap kimia: Boleh menghasilkan telurium ketulenan ultra tinggi (gred 6N dan ke atas)

Cabaran Utama:

• Parameter proses bergantung pada pengalaman dan bukannya pengoptimuman sistematik
• Kecekapan penyingkiran bendasing mencapai kesesakan (terutama untuk kekotoran bukan logam seperti oksigen dan karbon)
• Penggunaan tenaga yang tinggi membawa kepada kos pengeluaran yang tinggi
• Variasi ketulenan kelompok ke kelompok yang ketara dan kestabilan yang lemah

1.2 Parameter Kritikal untuk Pengoptimuman Pembersihan Tellurium

Matriks Parameter Proses Teras:

2. Rangka Kerja Aplikasi AI untuk Pembersihan Tellurium

2.1 Seni Bina Teknikal Keseluruhan

Sistem Pengoptimuman AI tiga peringkat:

1. Lapisan ramalan: Model ramalan hasil proses berasaskan pembelajaran mesin
2. Lapisan pengoptimuman: Algoritma pengoptimuman parameter berbilang objektif
3. Lapisan kawalan: Sistem kawalan proses masa nyata

2.2 Sistem Pemerolehan dan Pemprosesan Data

Penyelesaian Penyepaduan Data Berbilang Sumber:

• Data sensor peralatan: 200+ parameter termasuk suhu, tekanan, kadar aliran
• Data pemantauan proses: Spektrometri jisim dalam talian dan keputusan analisis spektroskopi
• Data analisis makmal: Hasil ujian luar talian daripada ICP-MS, GDMS, dsb.
• Data pengeluaran sejarah: Rekod pengeluaran dari 5 tahun yang lalu (1000+ kelompok)

Kejuruteraan Ciri:

• Pengekstrakan ciri siri masa menggunakan kaedah tetingkap gelongsor
• Pembinaan ciri kinetik penghijrahan bendasing
• Pembangunan matriks interaksi parameter proses
• Penubuhan ciri keseimbangan bahan dan tenaga

3. Teknologi Pengoptimuman AI Teras Terperinci

3.1 Pengoptimuman Parameter Proses Berasaskan Pembelajaran Mendalam

Senibina Rangkaian Neural:

• Lapisan input: Parameter proses 56 dimensi (dinormalkan)
• Lapisan tersembunyi: 3 lapisan LSTM (256 neuron) + 2 lapisan bersambung sepenuhnya
• Lapisan keluaran: Penunjuk kualiti 12 dimensi (ketulenan, kandungan kekotoran, dsb.)

Strategi Latihan:

• Memindahkan pembelajaran: Pra-latihan menggunakan data penulenan logam serupa (cth, Se)
• Pembelajaran aktif: Mengoptimumkan reka bentuk eksperimen melalui metodologi D-optimum
• Pembelajaran pengukuhan: Mewujudkan fungsi ganjaran (peningkatan ketulenan, pengurangan tenaga)

Kes Pengoptimuman Biasa:

• Pengoptimuman profil suhu penyulingan vakum: pengurangan 42% dalam sisa Se
• Pengoptimuman kadar penapisan zon: 35% peningkatan dalam penyingkiran Cu
• Pengoptimuman formulasi elektrolit: 28% peningkatan kecekapan semasa

3.2 Kajian Mekanisme Penyingkiran Kekotoran Berbantukan Komputer

Simulasi Dinamik Molekul:

• Pembangunan fungsi potensi interaksi Te-X (X=O,S,Se, dll.).
• Simulasi kinetik pengasingan kekotoran pada suhu yang berbeza
• Ramalan tenaga pengikat aditif-kotoran

Pengiraan Prinsip Pertama:

• Pengiraan tenaga pembentukan kekotoran dalam kekisi tellurium
• Ramalan struktur molekul pengkelat yang optimum
• Pengoptimuman laluan tindak balas pengangkutan wap

Contoh Permohonan:

• Penemuan pemulung oksigen baru LaTe₂, mengurangkan kandungan oksigen kepada 0.3ppm
• Reka bentuk agen pengkelat tersuai, meningkatkan kecekapan penyingkiran karbon sebanyak 60%

3.3 Kembar Digital dan Pengoptimuman Proses Maya

Pembinaan Sistem Berkembar Digital:

1. Model geometri: Pengeluaran semula peralatan 3D yang tepat
2. Model fizikal: Pemindahan haba berganding, pemindahan jisim dan dinamik bendalir
3. Model kimia: Kinetik tindak balas kekotoran bersepadu
4. Model kawalan: Tindak balas sistem kawalan simulasi

Proses Pengoptimuman Maya:

• Menguji 500+ kombinasi proses dalam ruang digital
• Pengenalpastian parameter sensitif kritikal (analisis CSV)
• Ramalan tingkap operasi optimum (analisis OWC)
• Pengesahan kekukuhan proses (simulasi Monte Carlo)

4. Laluan Pelaksanaan Industri dan Analisis Faedah

4.1 Pelan Pelaksanaan Berperingkat

Fasa I (0-6 bulan):

• Penggunaan sistem pemerolehan data asas
• Penubuhan pangkalan data proses
• Pembangunan model ramalan awal
• Pelaksanaan pemantauan parameter utama

Fasa II (6-12 bulan):

• Penyiapan sistem kembar digital
• Pengoptimuman modul proses teras
• Pelaksanaan kawalan gelung tertutup perintis
• Pembangunan sistem kebolehkesanan kualiti

Fasa III (12-18 bulan):

• Pengoptimuman AI proses penuh
• Sistem kawalan penyesuaian
• Sistem penyelenggaraan pintar
• Mekanisme pembelajaran berterusan

4.2 Jangkaan Faedah Ekonomi

Kajian Kes Pengeluaran Tellurium Ketulenan Tinggi Tahunan 50 tan:

5. Cabaran dan Penyelesaian Teknikal

5.1 Kesesakan Teknikal Utama

1. Isu Kualiti Data:
   • Data industri mengandungi hingar yang ketara dan nilai yang tiada
   • Piawaian yang tidak konsisten merentas sumber data
   • Kitaran pemerolehan yang panjang untuk data analisis ketulenan tinggi
2. Generalisasi Model:
   • Variasi bahan mentah menyebabkan kegagalan model
   • Penuaan peralatan menjejaskan kestabilan proses
   • Spesifikasi produk baharu memerlukan latihan semula model
3. Kesukaran Integrasi Sistem:
   • Isu keserasian antara peralatan lama dan baru
   • Kelewatan respons kawalan masa nyata
   • Cabaran pengesahan keselamatan dan kebolehpercayaan

5.2 Penyelesaian Inovatif

Peningkatan Data Adaptif:

• Penjanaan data proses berasaskan GAN
• Memindahkan pembelajaran untuk mengimbangi kekurangan data
• Pembelajaran separa penyeliaan menggunakan data tidak berlabel

Pendekatan Pemodelan Hibrid:

• Model data terhad fizik
• Seni bina rangkaian saraf berpandukan mekanisme
• Gabungan model pelbagai kesetiaan

Pengkomputeran Kolaboratif Edge-Cloud:

• Penggunaan tepi algoritma kawalan kritikal
• Pengkomputeran awan untuk tugas pengoptimuman yang kompleks
• Komunikasi 5G kependaman rendah

6. Hala Tuju Pembangunan Masa Depan

1. Pembangunan Bahan Pintar:
   • Bahan penulenan khusus yang direka oleh AI
   • Penapisan daya pemprosesan tinggi bagi kombinasi aditif optimum
   • Ramalan mekanisme penangkapan kekotoran baru
2. Pengoptimuman Autonomi Sepenuhnya:
   • Proses sedar diri menyatakan
   • Parameter operasi mengoptimumkan sendiri
   • Penyelesaian anomali pembetulan sendiri
3. Proses Pembersihan Hijau:
   • Pengoptimuman laluan tenaga minimum
   • Penyelesaian kitar semula sisa
   • Pemantauan jejak karbon masa nyata

Melalui penyepaduan AI yang mendalam, penulenan telurium sedang mengalami transformasi revolusioner daripada dipacu pengalaman kepada dipacu data, daripada pengoptimuman tersegmen kepada pengoptimuman holistik. Syarikat dinasihatkan untuk menggunakan strategi "perancangan induk, pelaksanaan berperingkat", mengutamakan kejayaan dalam langkah proses kritikal dan secara beransur-ansur membina sistem penulenan pintar yang komprehensif.