As 'n kritieke strategiese seldsame metaal, vind telluur belangrike toepassings in sonselle, termo-elektriese materiale en infrarooi-opsporing. Tradisionele suiweringsprosesse staar uitdagings in die gesig soos lae doeltreffendheid, hoë energieverbruik en beperkte suiwerheidsverbetering. Hierdie artikel stel sistematies bekend hoe kunsmatige intelligensietegnologieë telluur-suiweringsprosesse omvattend kan optimaliseer.

1. Huidige status van telluriumsuiweringstegnologie

1.1 Konvensionele Tellurium Suiweringsmetodes en Beperkings

Hoof Suiweringsmetodes:

• Vakuumdistillasie: Geskik vir die verwydering van onsuiwerhede met lae kookpunt (bv. Se, S)
• Sone-raffinering: Veral effektief vir die verwydering van metaalonreinhede (bv. Cu, Fe)
• Elektrolitiese raffinering: In staat om verskeie onsuiwerhede diep te verwyder
• Chemiese dampvervoer: Kan ultra-hoë suiwerheid tellurium (6N-graad en hoër) produseer

Belangrike Uitdagings:

• Prosesparameters maak staat op ervaring eerder as sistematiese optimalisering
• Die doeltreffendheid van die verwydering van onsuiwerhede bereik knelpunte (veral vir nie-metaalagtige onsuiwerhede soos suurstof en koolstof)
• Hoë energieverbruik lei tot verhoogde produksiekoste
• Beduidende suiwerheidsvariasies van bondel tot bondel en swak stabiliteit

1.2 Kritieke Parameters vir Tellurium Suiwering Optimalisering

Kernprosesparametermatriks:

2. KI-toepassingsraamwerk vir telluriumsuiwering

2.1 Algemene Tegniese Argitektuur

Drie-vlak KI-optimeringstelsel:

1. Voorspellingslaag: Masjienleer-gebaseerde prosesuitkomsvoorspellingsmodelle
2. Optimeringslaag: Multi-doelwit parameter optimaliseringsalgoritmes
3. Beheerlaag: Intydse prosesbeheerstelsels

2.2 Data-insameling en -verwerkingstelsel

Multi-bron data-integrasie oplossing:

• Toerustingsensordata: 200+ parameters, insluitend temperatuur, druk, vloeitempo
• Prosesmoniteringsdata: Aanlyn massaspektrometrie en spektroskopiese analiseresultate
• Laboratoriumanalisedata: Vanlyn toetsresultate van ICP-MS, GDMS, ens.
• Historiese produksiedata: Produksierekords van die afgelope 5 jaar (1000+ bondels)

Funksie-ingenieurswese:

• Tydreeks-kenmerkonttrekking met behulp van die skuifvenstermetode
• Konstruksie van onsuiwerheidsmigrasie kinetiese kenmerke
• Ontwikkeling van prosesparameter-interaksiematrikse
• Vestiging van materiaal- en energiebalanskenmerke

3. Gedetailleerde Kern KI-Optimeringstegnologieë

3.1 Diep leer-gebaseerde prosesparameteroptimalisering

Neurale Netwerkargitektuur:

• Invoerlaag: 56-dimensionele prosesparameters (genormaliseer)
• Versteekte lae: 3 LSTM-lae (256 neurone) + 2 volledig gekoppelde lae
• Uitvoerlaag: 12-dimensionele kwaliteitsaanwysers (suiwerheid, onsuiwerheidsinhoud, ens.)

Opleidingsstrategieë:

• Oordragleer: Vooropleiding met behulp van suiweringsdata van soortgelyke metale (bv. Se)
• Aktiewe leer: Optimalisering van eksperimentele ontwerpe via D-optimale metodologie
• Versterkingsleer: Vestiging van beloningsfunksies (suiwerheidsverbetering, energievermindering)

Tipiese optimaliseringsgevalle:

• Optimalisering van vakuumdistillasietemperatuurprofiel: 42% vermindering in Se-residu
• Optimalisering van sone-raffineringskoers: 35% verbetering in Cu-verwydering
• Optimalisering van elektrolietformulering: 28% toename in stroomdoeltreffendheid

3.2 Studies van rekenaargesteunde meganismes vir die verwydering van onsuiwerhede

Molekulêre Dinamika Simulasies:

• Ontwikkeling van Te-X (X=O,S,Se, ens.) interaksie potensiële funksies
• Simulasie van onsuiwerheidskeidingskinetika by verskillende temperature
• Voorspelling van additiewe-onsuiwerheid bindingsenergieë

Eerste-beginselberekeninge:

• Berekening van onsuiwerheidsvormingsenergieë in telluurrooster
• Voorspelling van optimale chelaatvormende molekulêre strukture
• Optimalisering van damptransportreaksiepaaie

Toepassingsvoorbeelde:

• Ontdekking van die nuwe suurstofvanger LaTe₂, wat die suurstofinhoud tot 0.3 dpm verminder
• Ontwerp van aangepaste chelaatvormers, wat koolstofverwyderingsdoeltreffendheid met 60% verbeter

3.3 Digitale Tweeling en Virtuele Prosesoptimalisering

Konstruksie van die Digitale Tweelingstelsel:

1. Geometriese model: Akkurate 3D-reproduksie van toerusting
2. Fisiese model: Gekoppelde hitte-oordrag, massa-oordrag en vloeistofdinamika
3. Chemiese model: Geïntegreerde onsuiwerheidsreaksiekinetika
4. Beheermodel: Gesimuleerde beheerstelselresponse

Virtuele optimaliseringsproses:

• Toets van meer as 500 proseskombinasies in digitale ruimte
• Identifisering van kritieke sensitiewe parameters (CSV-analise)
• Voorspelling van optimale bedryfsvensters (OWC-analise)
• Prosesrobuustheidsvalidering (Monte Carlo-simulasie)

4. Industriële Implementeringsroete en Voordeelanalise

4.1 Gefaseerde Implementeringsplan

Fase I (0-6 maande):

• Implementering van basiese data-insamelingstelsels
• Vestiging van prosesdatabasis
• Ontwikkeling van voorlopige voorspellingsmodelle
• Implementering van sleutelparametermonitering

Fase II (6-12 maande):

• Voltooiing van digitale tweelingstelsel
• Optimalisering van kernprosesmodules
• Implementering van geslote-lus beheer in 'n loods
• Ontwikkeling van kwaliteit-naspeurbaarheidstelsels

Fase III (12-18 maande):

• Volledige proses KI-optimalisering
• Aanpasbare beheerstelsels
• Intelligente onderhoudstelsels
• Deurlopende leermeganismes

4.2 Verwagte ekonomiese voordele

Gevallestudie van 50-ton jaarlikse hoë-suiwerheid telluriumproduksie:

5. Tegniese Uitdagings en Oplossings

5.1 Belangrike Tegniese Knelpunte

1. Probleme met datakwaliteit:
   • Industriële data bevat beduidende geraas en ontbrekende waardes
   • Inkonsekwente standaarde oor databronne heen
   • Lang verkrygingssiklusse vir hoë-suiwerheid analisedata
2. Modelveralgemening:
   • Variasies in grondstowwe veroorsaak modelfoute
   • Toerustingveroudering beïnvloed prosesstabiliteit
   • Nuwe produkspesifikasies vereis modelheropleiding
3. Probleme met stelselintegrasie:
   • Verenigbaarheidsprobleme tussen ou en nuwe toerusting
   • Vertragings in beheerrespons in reële tyd
   • Uitdagings vir veiligheid en betroubaarheidsverifikasie

5.2 Innoverende Oplossings

Aanpasbare Dataverbetering:

• GAN-gebaseerde prosesdatagenerering
• Oordrag van leer om te vergoed vir data-skaarste
• Semi-toesighoudende leer met behulp van ongeëtiketteerde data

Hibriede Modelleringsbenadering:

• Fisika-beperkte datamodelle
• Meganisme-geleide neurale netwerkargitekture
• Multi-trouheidsmodelfusie

Edge-Wolk Samewerkende Rekenaarkunde:

• Randontplooiing van kritieke beheeralgoritmes
• Wolkrekenaarkunde vir komplekse optimaliseringstake
• Lae-latensie 5G-kommunikasie

6. Toekomstige Ontwikkelingsrigtings

1. Intelligente Materiaalontwikkeling:
   • KI-ontwerpte gespesialiseerde suiweringsmateriale
   • Hoë-deurset sifting van optimale additiewe kombinasies
   • Voorspelling van nuwe onsuiwerheidsvangmeganismes
2. Volledig outonome optimalisering:
   • Selfbewuste prosestoestande
   • Selfoptimaliserende operasionele parameters
   • Selfkorrigerende anomalie-oplossing
3. Groen Suiweringsprosesse:
   • Minimum energiepadoptimalisering
   • Oplossings vir afvalherwinning
   • Monitering van koolstofvoetspoor in reële tyd

Deur diep KI-integrasie ondergaan telluriumsuiwering 'n revolusionêre transformasie van ervaringsgedrewe na datagedrewe, van gesegmenteerde optimalisering na holistiese optimalisering. Maatskappye word aangeraai om 'n "meesterbeplanning, gefaseerde implementering"-strategie aan te neem, deurbrake in kritieke prosesstappe te prioritiseer en geleidelik omvattende intelligente suiweringstelsels te bou.