Als kritisch strategisch zeldzaam metaal vindt tellurium belangrijke toepassingen in zonnecellen, thermo-elektrische materialen en infrarooddetectie. Traditionele zuiveringsprocessen kampen met uitdagingen zoals een lage efficiëntie, een hoog energieverbruik en beperkte verbetering van de zuiverheid. Dit artikel introduceert systematisch hoe kunstmatige-intelligentietechnologieën telluriumzuiveringsprocessen volledig kunnen optimaliseren.

1. Huidige status van de technologie voor het zuiveren van tellurium

1.1 Conventionele methoden en beperkingen voor de zuivering van tellurium

Belangrijkste zuiveringsmethoden:

• Vacuümdestillatie: Geschikt voor het verwijderen van laagkokende onzuiverheden (bijv. Se, S)
• Zone-raffinage: Bijzonder effectief voor het verwijderen van metaalverontreinigingen (bijv. Cu, Fe)
• Elektrolytische raffinage: Geschikt voor het grondig verwijderen van diverse onzuiverheden
• Chemisch damptransport: Kan tellurium met een ultrahoge zuiverheid produceren (6N-kwaliteit en hoger)

Belangrijkste uitdagingen:

• Procesparameters zijn gebaseerd op ervaring in plaats van op systematische optimalisatie
• De efficiëntie van het verwijderen van onzuiverheden bereikt knelpunten (vooral bij niet-metalen onzuiverheden zoals zuurstof en koolstof)
• Een hoog energieverbruik leidt tot hogere productiekosten
• Aanzienlijke zuiverheidsvariaties van batch tot batch en slechte stabiliteit

1.2 Kritische parameters voor optimalisatie van telluriumzuivering

Kernprocesparametermatrix:

2. AI-toepassingsframework voor telluriumzuivering

2.1 Algemene technische architectuur

Drielaags AI-optimalisatiesysteem:

1. Voorspellingslaag: op machine learning gebaseerde voorspellingsmodellen voor procesresultaten
2. Optimalisatielaag: algoritmen voor parameteroptimalisatie met meerdere doelstellingen
3. Besturingslaag: Realtime procesbesturingssystemen

2.2 Gegevensverwervings- en verwerkingssysteem

Oplossing voor gegevensintegratie uit meerdere bronnen:

• Gegevens van apparatuursensoren: meer dan 200 parameters, waaronder temperatuur, druk en stroomsnelheid
• Procesbewakingsgegevens: resultaten van online massaspectrometrie en spectroscopische analyse
• Laboratoriumanalysegegevens: offline testresultaten van ICP-MS, GDMS, enz.
• Historische productiegegevens: productiegegevens van de afgelopen 5 jaar (meer dan 1000 batches)

Functietechniek:

• Extractie van tijdreekskenmerken met behulp van de schuifvenstermethode
• Constructie van kinetische kenmerken van onzuiverheidsmigratie
• Ontwikkeling van procesparameterinteractiematrices
• Vaststellen van materiaal- en energiebalanskenmerken

3. Gedetailleerde kern-AI-optimalisatietechnologieën

3.1 Op deep learning gebaseerde procesparameteroptimalisatie

Neurale netwerkarchitectuur:

• Invoerlaag: 56-dimensionale procesparameters (genormaliseerd)
• Verborgen lagen: 3 LSTM-lagen (256 neuronen) + 2 volledig verbonden lagen
• Uitvoerlaag: 12-dimensionale kwaliteitsindicatoren (zuiverheid, gehalte aan onzuiverheden, enz.)

Trainingsstrategieën:

• Transfer learning: voortraining met behulp van zuiveringsgegevens van vergelijkbare metalen (bijv. Se)
• Actief leren: experimentele ontwerpen optimaliseren via de D-optimale methodologie
• Reinforcement learning: het vaststellen van beloningsfuncties (verbetering van de zuiverheid, vermindering van energie)

Typische optimalisatiegevallen:

• Optimalisatie van het temperatuurprofiel van vacuümdestillatie: 42% reductie in Se-residu
• Optimalisatie van de zone-raffinagesnelheid: 35% verbetering in Cu-verwijdering
• Optimalisatie van de elektrolytformulering: 28% toename van de stroomefficiëntie

3.2 Studies naar computerondersteunde mechanismen voor het verwijderen van onzuiverheden

Moleculaire Dynamica Simulaties:

• Ontwikkeling van Te-X (X=O,S,Se, etc.) interactiepotentiaalfuncties
• Simulatie van de kinetiek van de scheiding van onzuiverheden bij verschillende temperaturen
• Voorspelling van de bindingsenergieën van additieve onzuiverheden

Berekeningen op basis van de eerste beginselen:

• Berekening van de energieën van de vorming van onzuiverheden in het telluriumrooster
• Voorspelling van optimale chelerende moleculaire structuren
• Optimalisatie van damptransportreactiepaden

Toepassingsvoorbeelden:

• Ontdekking van nieuwe zuurstofvanger LaTe₂, die het zuurstofgehalte terugbrengt tot 0,3 ppm
• Ontwerp van op maat gemaakte chelerende middelen, waardoor de koolstofverwijderingsefficiëntie met 60% wordt verbeterd

3.3 Digitale tweeling en virtuele procesoptimalisatie

Constructie van een digitaal tweelingsysteem:

1. Geometrisch model: Nauwkeurige 3D-weergave van apparatuur
2. Fysisch model: Gekoppelde warmteoverdracht, massaoverdracht en vloeistofdynamica
3. Chemisch model: Geïntegreerde kinetiek van onzuiverheidsreacties
4. Regelmodel: Gesimuleerde reacties van het regelsysteem

Virtueel optimalisatieproces:

• Testen van meer dan 500 procescombinaties in de digitale ruimte
• Identificatie van kritische gevoelige parameters (CSV-analyse)
• Voorspelling van optimale operationele vensters (OWC-analyse)
• Validatie van procesrobuustheid (Monte Carlo-simulatie)

4. Industrieel implementatiepad en voordelenanalyse

4.1 Gefaseerd implementatieplan

Fase I (0-6 maanden):

• Implementatie van basissystemen voor data-acquisitie
• Opzetten van procesdatabase
• Ontwikkeling van voorlopige voorspellingsmodellen
• Implementatie van monitoring van sleutelparameters

Fase II (6-12 maanden):

• Voltooiing van het digitale tweelingsysteem
• Optimalisatie van kernprocesmodules
• Implementatie van pilot-gesloten-lusregeling
• Ontwikkeling van een systeem voor kwaliteitstracering

Fase III (12-18 maanden):

• Volledige AI-optimalisatie
• Adaptieve besturingssystemen
• Intelligente onderhoudssystemen
• Continue leermechanismen

4.2 Verwachte economische voordelen

Casestudy van een jaarlijkse productie van 50 ton hoogzuiver tellurium:

5. Technische uitdagingen en oplossingen

5.1 Belangrijkste technische knelpunten

1. Problemen met de gegevenskwaliteit:
   • Industriële gegevens bevatten aanzienlijke ruis en ontbrekende waarden
   • Inconsistente standaarden in verschillende gegevensbronnen
   • Lange acquisitiecycli voor analysegegevens met een hoge zuiverheid
2. Modelgeneralisatie:
   • Variaties in grondstoffen veroorzaken modelfouten
   • Veroudering van apparatuur heeft invloed op de processtabiliteit
   • Nieuwe productspecificaties vereisen modelherscholing
3. Problemen met systeemintegratie:
   • Compatibiliteitsproblemen tussen oude en nieuwe apparatuur
   • Real-time controle-responsvertragingen
   • Uitdagingen op het gebied van verificatie van veiligheid en betrouwbaarheid

5.2 Innovatieve oplossingen

Adaptieve gegevensverbetering:

• GAN-gebaseerde procesdatageneratie
• Transferleren om dataschaarste te compenseren
• Semi-begeleid leren met behulp van niet-gelabelde gegevens

Hybride modelleringsbenadering:

• Door de fysica beperkte datamodellen
• Mechanismegestuurde neurale netwerkarchitecturen
• Fusie van multi-fidelity-modellen

Edge-Cloud samenwerkend computing:

• Edge-implementatie van kritische besturingsalgoritmen
• Cloud computing voor complexe optimalisatietaken
• 5G-communicatie met lage latentie

6. Toekomstige ontwikkelingsrichtingen

1. Intelligente materiaalontwikkeling:
   • Door AI ontworpen gespecialiseerde zuiveringsmaterialen
   • High-throughput screening van optimale additiefcombinaties
   • Voorspelling van nieuwe mechanismen voor het opvangen van onzuiverheden
2. Volledig autonome optimalisatie:
   • Zelfbewuste procestoestanden
   • Zelfoptimaliserende operationele parameters
   • Zelfcorrigerende anomalie-resolutie
3. Groene zuiveringsprocessen:
   • Optimalisatie van het minimale energiepad
   • Oplossingen voor afvalrecycling
   • Realtime monitoring van de CO2-voetafdruk

Door diepgaande AI-integratie ondergaat telluriumzuivering een revolutionaire transformatie van ervaringsgericht naar datagedreven, van gesegmenteerde optimalisatie naar holistische optimalisatie. Bedrijven wordt geadviseerd een strategie van "masterplanning en gefaseerde implementatie" te hanteren, waarbij prioriteit wordt gegeven aan doorbraken in kritieke processtappen en geleidelijk uitgebreide intelligente zuiveringssystemen worden gebouwd.