Voorbeelden en analyses van kunstmatige intelligentie bij materiaalzuivering

1. Intelligente detectie en optimalisatie in de mineraalverwerking

Op het gebied van ertszuivering introduceerde een mineraalverwerkingsfabriek een ‌op deep learning gebaseerd beeldherkenningssysteem‌ om erts in realtime te analyseren. De AI-algoritmen identificeren nauwkeurig de fysieke kenmerken van erts (bijv. grootte, vorm, kleur) om erts van hoge kwaliteit snel te classificeren en te screenen. Dit systeem verlaagde de foutmarge van traditionele handmatige sortering van 15% naar 3% en verhoogde de verwerkingsefficiëntie met 50%.
‌AnalyseDoor menselijke expertise te vervangen door visuele herkenningstechnologie verlaagt AI niet alleen de arbeidskosten, maar verbetert het ook de zuiverheid van de grondstoffen. Hiermee wordt een stevige basis gelegd voor daaropvolgende zuiveringsstappen.

2. Parametercontrole bij de productie van halfgeleidermaterialen

Intel maakt gebruik van een ‌AI-gestuurd controlesysteem‌ in de productie van halfgeleiderwafers om kritische parameters (bijv. temperatuur, gasstroom) te monitoren in processen zoals chemische dampdepositie (CVD). Machine learning-modellen passen parametercombinaties dynamisch aan, waardoor de hoeveelheid onzuiverheden in de wafer met 22% afneemt en de opbrengst met 18% stijgt.
‌Analyse‌: AI legt niet-lineaire relaties in complexe processen vast door middel van datamodellering, waardoor zuiveringsomstandigheden worden geoptimaliseerd om de retentie van onzuiverheden te minimaliseren en de uiteindelijke zuiverheid van het materiaal te verbeteren.

3. Screening en validatie van lithium-batterij-elektrolyten

Microsoft heeft samengewerkt met het Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) om ‌AI-modellen‌ om 32 miljoen kandidaatmaterialen te screenen en de vaste elektrolyt N2116 te identificeren. Dit materiaal vermindert het lithiummetaalverbruik met 70%, waardoor de veiligheidsrisico's als gevolg van lithiumreactiviteit tijdens de zuivering worden beperkt. AI voltooide de screening in enkele weken – een taak die traditioneel 20 jaar duurde.
‌Analyse‌: AI-gestuurde high-throughput computationele screening versnelt de ontdekking van materialen met een hoge zuiverheidsgraad en vereenvoudigt de zuiveringsvereisten door samenstellingsoptimalisatie, waarbij efficiëntie en veiligheid in evenwicht worden gebracht.

Algemene technische inzichten

• ‌Datagestuurde besluitvorming‌: AI integreert experimentele en simulatiegegevens om relaties tussen materiaaleigenschappen en zuiveringsresultaten in kaart te brengen, waardoor de trial-and-error-cycli drastisch worden verkort.
• ‌Multi-schaal optimalisatie: Van regelingen op atomair niveau (bijv. N2116-screening ⁶ ) tot procesparameters op macroniveau (bijv. halfgeleiderproductie ⁵ ), AI maakt synergie op meerdere schaalniveaus mogelijk.
• ‌Economische impact‌: Deze cases laten kostenbesparingen van 20-40% zien door efficiëntieverbeteringen of minder afval.

Deze voorbeelden illustreren hoe AI technologieën voor materiaalzuivering in meerdere fasen verandert: voorverwerking van grondstoffen, procescontrole en componentontwerp.