Som en kritisk strategisk sällsynt metall finner tellurium viktiga tillämpningar i solceller, termoelektriska material och infraröd detektion. Traditionella reningsprocesser står inför utmaningar som låg effektivitet, hög energiförbrukning och begränsad renhetsförbättring. Denna artikel introducerar systematiskt hur artificiell intelligens-teknik kan optimera tellurreningsprocesser på ett heltäckande sätt.

1. Nuvarande status för tellurreningsteknik

1.1 Konventionella metoder för tellurrening och begränsningar

Huvudsakliga reningsmetoder:

• Vakuumdestillation: Lämplig för att avlägsna föroreningar med låg kokpunkt (t.ex. Se, S)
• Zonraffinering: Särskilt effektiv för att avlägsna metalliska föroreningar (t.ex. Cu, Fe)
• Elektrolytisk raffinering: Kan avlägsna olika föroreningar på djupet
• Kemisk ångtransport: Kan producera tellur med ultrahög renhet (kvalitet 6N och högre)

Viktiga utmaningar:

• Processparametrar är snarare beroende av erfarenhet än systematisk optimering
• Effektiviteten vid borttagning av föroreningar når flaskhalsar (särskilt för icke-metalliska föroreningar som syre och kol)
• Hög energiförbrukning leder till ökade produktionskostnader
• Betydande variationer i renhet från batch till batch och dålig stabilitet

1.2 Kritiska parametrar för optimering av tellurrening

Kärnprocessparametermatris:

2. AI-applikationsramverk för tellurrening

2.1 Övergripande teknisk arkitektur

Trestegs AI-optimeringssystem:

1. Prediktionslager: Maskininlärningsbaserade modeller för processresultatprediktion
2. Optimeringslager: Algoritmer för optimering av flera objektiva parametrar
3. Kontrolllager: Processtyrningssystem i realtid

2.2 Datainsamlings- och bearbetningssystem

Lösning för dataintegration med flera källor:

• Utrustningssensordata: 200+ parametrar inklusive temperatur, tryck, flödeshastighet
• Processövervakningsdata: Resultat från online-masspektrometri och spektroskopiska analyser
• Laboratorieanalysdata: Offline-testresultat från ICP-MS, GDMS, etc.
• Historiska produktionsdata: Produktionsregister från de senaste 5 åren (1000+ batcher)

Funktionsteknik:

• Extraktion av tidsseriefunktioner med hjälp av glidande fönstermetoden
• Konstruktion av kinetiska egenskaper vid föroreningsmigration
• Utveckling av interaktionsmatriser för processparametrar
• Upprättande av material- och energibalansfunktioner

3. Detaljerade kärntekniker för AI-optimering

3.1 Djupinlärningsbaserad processparameteroptimering

Neural nätverksarkitektur:

• Inmatningslager: 56-dimensionella processparametrar (normaliserade)
• Dolda lager: 3 LSTM-lager (256 neuroner) + 2 helt sammankopplade lager
• Utmatningslager: 12-dimensionella kvalitetsindikatorer (renhet, föroreningsinnehåll etc.)

Träningsstrategier:

• Överföringsinlärning: Förträning med reningsdata för liknande metaller (t.ex. Se)
• Aktivt lärande: Optimering av experimentella designer via D-optimal metodik
• Förstärkande lärande: Upprättande av belöningsfunktioner (renhetsförbättring, energireduktion)

Typiska optimeringsfall:

• Optimering av vakuumdestillationstemperaturprofil: 42 % minskning av Se-rester
• Optimering av zonraffineringshastighet: 35 % förbättring av Cu-borttagning
• Optimering av elektrolytformulering: 28 % ökning av strömeffektivitet

3.2 Studier av datorstödda mekanismer för borttagning av föroreningar

Molekyldynamiska simuleringar:

• Utveckling av potentiella interaktionsfunktioner för Te-X (X=O,S,Se, etc.)
• Simulering av föroreningsseparationskinetik vid olika temperaturer
• Förutsägelse av bindningsenergier för additiva föroreningar

Beräkningar enligt första principerna:

• Beräkning av föroreningsbildningsenergier i tellurgitter
• Förutsägelse av optimala kelaterande molekylstrukturer
• Optimering av ångtransportreaktionsvägar

Applikationsexempel:

• Upptäckten av den nya syreavfångaren LaTe₂, som reducerar syrehalten till 0,3 ppm
• Design av anpassade kelatbildare, vilket förbättrar effektiviteten av kolborttagning med 60 %

3.3 Digitala tvillingar och virtuell processoptimering

Konstruktion av det digitala tvillingsystemet:

1. Geometrisk modell: Noggrann 3D-återgivning av utrustning
2. Fysisk modell: Kopplad värmeöverföring, massöverföring och fluiddynamik
3. Kemisk modell: Integrerad föroreningsreaktionskinetik
4. Kontrollmodell: Simulerade kontrollsystemsvar

Virtuell optimeringsprocess:

• Testar över 500 processkombinationer i digitala utrymmen
• Identifiering av kritiska känsliga parametrar (CSV-analys)
• Förutsägelse av optimala driftsfönster (OWC-analys)
• Validering av processrobusthet (Monte Carlo-simulering)

4. Industriell implementeringsväg och nyttoanalys

4.1 Etappvis implementeringsplan

Fas I (0–6 månader):

• Implementering av grundläggande datainsamlingssystem
• Upprättande av processdatabas
• Utveckling av preliminära prediktionsmodeller
• Implementering av övervakning av nyckelparametrar

Fas II (6–12 månader):

• Färdigställande av digitalt tvillingsystem
• Optimering av kärnprocessmoduler
• Pilotimplementering av sluten styrning
• Utveckling av kvalitetssystem för spårbarhet

Fas III (12–18 månader):

• Fullständig AI-optimering
• Adaptiva styrsystem
• Intelligenta underhållssystem
• Kontinuerliga inlärningsmekanismer

4.2 Förväntade ekonomiska fördelar

Fallstudie av 50 ton årlig produktion av högrent tellurium:

5. Tekniska utmaningar och lösningar

5.1 Viktiga tekniska flaskhalsar

1. Problem med datakvalitet:
   • Industriell data innehåller betydande brus och saknade värden
   • Inkonsekventa standarder mellan datakällor
   • Långa insamlingscykler för analysdata med hög renhet
2. Modellgeneralisering:
   • Variationer i råmaterial orsakar modellfel
   • Utrustningens åldrande påverkar processstabiliteten
   • Nya produktspecifikationer kräver omskolning av modeller
3. Systemintegrationsproblem:
   • Kompatibilitetsproblem mellan gammal och ny utrustning
   • Fördröjningar i kontrollrespons i realtid
   • Utmaningar för verifiering av säkerhet och tillförlitlighet

5.2 Innovativa lösningar

Adaptiv dataförbättring:

• GAN-baserad processdatagenerering
• Överföra lärande för att kompensera för databrist
• Semiövervakad inlärning med hjälp av omärkt data

Hybridmodelleringsmetod:

• Fysikbegränsade datamodeller
• Mekanismstyrda neurala nätverksarkitekturer
• Multifidelity-modellfusion

Samarbetsbaserad databehandling i edge-molnet:

• Kantdistribution av kritiska kontrollalgoritmer
• Molntjänster för komplexa optimeringsuppgifter
• 5G-kommunikation med låg latens

6. Framtida utvecklingsriktningar

1. Intelligent materialutveckling:
   • AI-designade specialiserade reningsmaterial
   • Högkapacitetsscreening av optimala tillsatskombinationer
   • Förutsägelse av nya mekanismer för infångning av föroreningar
2. Helt autonom optimering:
   • Självmedvetna processtillstånd
   • Självoptimerande driftsparametrar
   • Självkorrigerande avvikelselösning
3. Gröna reningsprocesser:
   • Optimering av minsta energiväg
   • Lösningar för återvinning av avfall
   • Övervakning av koldioxidavtryck i realtid

Genom djup AI-integration genomgår tellurrening en revolutionerande omvandling från erfarenhetsdriven till datadriven, från segmenterad optimering till holistisk optimering. Företag rekommenderas att anta en strategi med "masterplanering, fasimplementering", prioritera genombrott i kritiska processteg och gradvis bygga heltäckande intelligenta reningssystem.