As in kritysk strategysk seldsum metaal fynt tellurium wichtige tapassingen yn sinnesellen, termoelektryske materialen en ynfrareaddeteksje. Tradisjonele suveringsprosessen hawwe te krijen mei útdagings lykas lege effisjinsje, heech enerzjyferbrûk en beheinde ferbettering fan 'e suverens. Dit artikel yntrodusearret systematysk hoe't keunstmjittige yntelliginsjetechnologyen tellurium-suveringsprosessen wiidweidich kinne optimalisearje.

1. Hjoeddeiske status fan telluriumsuveringstechnology

1.1 Konvinsjonele metoaden en beheiningen foar it suverjen fan tellurium

Wichtichste suveringsmetoaden:

• Vakuümdestillaasje: Geskikt foar it fuortheljen fan ûnreinheden mei in leech siedpunt (bygelyks Se, S)
• Sôneraffinaazje: Benammen effektyf foar it fuortheljen fan metalen ûnreinheden (bygelyks Cu, Fe)
• Elektrolytyske raffinaazje: Yn steat om ferskate ûnreinheden djip te ferwiderjen
• Gemysk damptransport: Kin ultra-heech-suverens tellurium produsearje (6N-klasse en heger)

Wichtige útdagings:

• Prosesparameters binne ôfhinklik fan ûnderfining ynstee fan systematyske optimalisaasje
• De effisjinsje fan it fuortheljen fan ûnreinheden berikt knelpunten (benammen foar net-metallyske ûnreinheden lykas soerstof en koalstof)
• Heech enerzjyferbrûk liedt ta ferhege produksjekosten
• Signifikante fariaasjes yn suverens fan batch nei batch en minne stabiliteit

1.2 Krityske parameters foar optimalisaasje fan telluriumsuvering

Parametermatrix fan kearnproses:

2. AI-tapassingskader foar telluriumsuvering

2.1 Algemiene technyske arsjitektuer

Trije-laags AI-optimalisaasjesysteem:

1. Foarsizzingslaach: Modellen foar prosesútkomstfoarsizzing basearre op masinelearen
2. Optimalisaasjelaach: Algoritmen foar optimalisaasje fan meardere doelstellingsparameters
3. Kontrôlelaach: Real-time proseskontrôlesystemen

2.2 Systeem foar gegevensakwisysje en ferwurking

Oplossing foar gegevensyntegraasje mei meardere boarnen:

• Sensorgegevens fan apparatuer: 200+ parameters ynklusyf temperatuer, druk, streamsnelheid
• Prosesmonitoringgegevens: Resultaten fan online massaspektrometry en spektroskopyske analyse
• Laboratoariumanalysegegevens: Offline testresultaten fan ICP-MS, GDMS, ensfh.
• Histoaryske produksjegegevens: Produksjegegevens fan 'e ôfrûne 5 jier (1000+ batches)

Funksje-yngenieurswittenskip:

• Tiidsearjefunksje-ekstraksje mei de metoade fan it glidefinster
• Konstruksje fan kinetyske skaaimerken fan ûnreinheidsmigraasje
• Untwikkeling fan ynteraksjematrizen fan prosesparameters
• Fêststelling fan skaaimerken fan materiaal- en enerzjybalâns

3. Detaillearre Core AI-optimalisaasjetechnologyen

3.1 Op djip learen basearre prosesparameteroptimalisaasje

Neurale netwurkarsjitektuer:

• Ynfierlaach: 56-dimensionale prosesparameters (normalisearre)
• Ferburgen lagen: 3 LSTM-lagen (256 neuronen) + 2 folslein ferbûne lagen
• Utfierlaach: 12-dimensionale kwaliteitsindikatoaren (suverens, ûnreinheidsgehalte, ensfh.)

Trainingsstrategyen:

• Oerdrachtlearen: Foartraining mei suveringsgegevens fan ferlykbere metalen (bygelyks Se)
• Aktyf learen: Optimalisearjen fan eksperimintele ûntwerpen fia D-optimale metodyk
• Fersterking fan learen: it fêststellen fan beleanningsfunksjes (suverensferbettering, enerzjyreduksje)

Typyske optimalisaasjegefallen:

• Optimalisaasje fan it temperatuerprofyl fan fakuümdestillaasje: 42% reduksje yn Se-residu
• Optimalisaasje fan sôneraffinaazjesnelheid: 35% ferbettering yn Cu-ferwidering
• Optimalisaasje fan elektrolytformulering: 28% ferheging fan stroomeffisjinsje

3.2 Undersyk nei it meganisme foar it fuortheljen fan ûnreinheden mei help fan kompjûters

Molekulêre Dynamyske Simulaasjes:

• Untwikkeling fan Te-X (X=O,S,Se, ensfh.) ynteraksjepotinsjele funksjes
• Simulaasje fan ûnreinheidsskiedingskinetika by ferskate temperatueren
• Foarsizzing fan additive-ûnreinheidsbindingsenerzjy's

Berekkeningen fan earste prinsipes:

• Berekkening fan ûnreinheidsfoarmingsenerzjy's yn telluurrooster
• Foarsizzing fan optimale chelearjende molekulêre struktueren
• Optimalisaasje fan reaksjepaden foar damptransport

Foarbylden fan tapassingen:

• Untdekking fan nije soerstoffanger LaTe₂, dy't it soerstofgehalte ferminderet nei 0,3 ppm
• Untwerp fan oanpaste chelaatfoarmjende aginten, wêrtroch't de effisjinsje fan koalstofferwidering mei 60% ferbettere wurdt

3.3 Digitale Twilling en Firtuele Prosesoptimalisaasje

Konstruksje fan it digitale twillingsysteem:

1. Geometrysk model: Krekte 3D-reproduksje fan apparatuer
2. Fysyk model: Keppele waarmteferfier, massaferfier en floeistofdynamika
3. Gemysk model: Yntegreare ûnreinheidsreaksjekinetika
4. Kontrôlemodel: Simulearre kontrôlesysteemreaksjes

Firtuele optimalisaasjeproses:

• Testen fan mear as 500 proseskombinaasjes yn digitale romte
• Identifikaasje fan krityske gefoelige parameters (CSV-analyze)
• Foarsizzing fan optimale wurkfinsters (OWC-analyze)
• Falidaasje fan prosesrobuustheid (Monte Carlo-simulaasje)

4. Yndustriële ymplemintaasjepaad en foardielenanalyse

4.1 Fasearre ymplemintaasjeplan

Faze I (0-6 moannen):

• Ynset fan basisgegevensakwisysjesystemen
• Oprjochting fan prosesdatabase
• Untwikkeling fan foarriedige foarsizzingsmodellen
• Ymplemintaasje fan monitoring fan wichtige parameters

Faze II (6-12 moannen):

• Foltôging fan digitaal twillingsysteem
• Optimalisaasje fan kearnprosesmodules
• Pilot-ymplemintaasje fan sletten-loopkontrôle
• Untwikkeling fan kwaliteitstraceerberenssysteem

Faze III (12-18 moannen):

• Folsleine proses AI-optimalisaasje
• Adaptive kontrôlesystemen
• Intelligente ûnderhâldssystemen
• Mechanismen foar trochgeande learing

4.2 Ferwachte ekonomyske foardielen

Case Study fan 50-ton jierlikse produksje fan hege suverens tellurium:

5. Technyske útdagings en oplossingen

5.1 Wichtige technyske knelpunten

1. Problemen mei gegevenskwaliteit:
   • Yndustriële gegevens befetsje wichtige rûs en ûntbrekkende wearden
   • Ynkonsistente noarmen oer gegevensboarnen
   • Lange akwisysjesyklusen foar analysegegevens mei hege suverens
2. Modelgeneralisaasje:
   • Fariaasjes yn grûnstoffen feroarsaakje modelfalen
   • Ferâldering fan apparatuer beynfloedet prosesstabiliteit
   • Nije produktspesifikaasjes fereaskje model-opnij training
3. Systeemyntegraasjeproblemen:
   • Kompatibiliteitsproblemen tusken âlde en nije apparatuer
   • Fertragingen yn kontrôleantwurd yn realtime
   • Útdagings foar ferifikaasje fan feiligens en betrouberens

5.2 Ynnovative oplossingen

Adaptive gegevensferbettering:

• GAN-basearre prosesgegevensgeneraasje
• Oerdrage learen om te kompensearjen foar datakrapte
• Semi-begeliede learen mei gebrûk fan net-labelde gegevens

Hybride modellearingsoanpak:

• Natuerkunde-beheinde gegevensmodellen
• Mechanisme-begeliede neurale netwurkarsjitektueren
• Multi-fidelity modelfúzje

Gearwurkjende kompjûtertechnology foar Edge-Cloud:

• Râne-ynset fan krityske kontrôlealgoritmen
• Cloud computing foar komplekse optimalisaasjetaken
• 5G-kommunikaasje mei lege latency

6. Takomstige ûntwikkelingsrjochtingen

1. Intelligente Materiaalûntwikkeling:
   • KI-ûntworpen spesjalisearre suveringsmaterialen
   • Hege-trochput screening fan optimale tafoegingskombinaasjes
   • Foarsizzing fan nije meganismen foar it fangen fan ûnreinheden
2. Folslein autonome optimalisaasje:
   • Selsbewuste prosesstaten
   • Selsoptimalisearjende operasjonele parameters
   • Selskorrigearjende anomalie-oplossing
3. Griene suveringsprosessen:
   • Optimalisaasje fan minimale enerzjypaad
   • Oplossingen foar ôffalrecycling
   • Realtime monitoring fan koalstoffoetôfdruk

Troch djippe AI-yntegraasje ûndergiet telluriumsuvering in revolúsjonêre transformaasje fan ûnderfining-oandreaun nei gegevens-oandreaun, fan segmintearre optimalisaasje nei holistische optimalisaasje. Bedriuwen wurde advisearre om in "masterplanning, fasearre ymplemintaasje"-strategy oan te nimmen, prioriteit te jaan oan trochbraken yn krityske prosesstappen en stadichoan wiidweidige yntelliginte suveringssystemen te bouwen.