Si një metal i rrallë strategjik kritik, teluriumi gjen zbatime të rëndësishme në qelizat diellore, materialet termoelektrike dhe zbulimin me infra të kuqe. Proceset tradicionale të pastrimit përballen me sfida të tilla si efikasiteti i ulët, konsumi i lartë i energjisë dhe përmirësimi i kufizuar i pastërtisë. Ky artikull prezanton në mënyrë sistematike se si teknologjitë e inteligjencës artificiale mund të optimizojnë tërësisht proceset e pastrimit të telurit.

1. Statusi aktual i teknologjisë së pastrimit të telurit

1.1 Metodat dhe Kufizimet Konvencionale të Pastrimit të Telurit

Metodat kryesore të pastrimit:

• Distilimi në vakum: I përshtatshëm për heqjen e papastërtive me pikë vlimi të ulët (p.sh., Se, S)
• Rafinimi i zonës: Veçanërisht efektiv për heqjen e papastërtive metalike (p.sh., Cu, Fe)
• Rafinim elektrolitik: I aftë për heqjen e thellë të papastërtive të ndryshme
• Transporti kimik i avujve: Mund të prodhojë telur me pastërti ultra të lartë (gradë 6N dhe më lart)

Sfidat kryesore:

• Parametrat e procesit mbështeten në përvojë dhe jo në optimizimin sistematik
• Efikasiteti i heqjes së papastërtive arrin në pikat e ngushta (veçanërisht për papastërtitë jometalike si oksigjeni dhe karboni)
• Konsumi i lartë i energjisë çon në kosto të larta prodhimi
• Ndryshime të konsiderueshme të pastërtisë nga grupi në grup dhe stabilitet i dobët

1.2 Parametrat kritikë për optimizimin e pastrimit të telurit

Matrica e Parametrave të Procesit Bazë:

2. Korniza e Aplikimit të IA-së për Pastrimin e Telluriumit

2.1 Arkitektura e Përgjithshme Teknike

Sistemi i Optimizimit të IA-së me tre nivele:

1. Shtresa e parashikimit: Modele parashikimi të rezultateve të procesit të bazuara në të mësuarit automatik
2. Shtresa e optimizimit: Algoritmet e optimizimit të parametrave me shumë objektiva
3. Shtresa e kontrollit: Sisteme të kontrollit të procesit në kohë reale

2.2 Sistemi i Mbledhjes dhe Përpunimit të të Dhënave

Zgjidhje për Integrimin e të Dhënave me Burime të Shumëfishta:

• Të dhënat e sensorëve të pajisjeve: mbi 200 parametra duke përfshirë temperaturën, presionin, shkallën e rrjedhjes
• Të dhënat e monitorimit të procesit: Rezultatet e spektrometrisë masive online dhe analizës spektroskopike
• Të dhëna të analizave laboratorike: Rezultate të testimit jashtë linje nga ICP-MS, GDMS, etj.
• Të dhëna historike të prodhimit: Të dhënat e prodhimit nga 5 vitet e fundit (mbi 1000 seri)

Inxhinieri Karakteristikash:

• Nxjerrja e karakteristikave të serive kohore duke përdorur metodën e dritares rrëshqitëse
• Ndërtimi i karakteristikave kinetike të migrimit të papastërtive
• Zhvillimi i matricave të ndërveprimit të parametrave të procesit
• Vendosja e karakteristikave të bilancit të materialit dhe energjisë

3. Teknologjitë thelbësore të detajuara të optimizimit të inteligjencës artificiale

3.1 Optimizimi i parametrave të procesit të bazuar në mësim të thellë

Arkitektura e Rrjetit Neuronal:

• Shtresa hyrëse: parametrat e procesit 56-dimensionalë (të normalizuar)
• Shtresa të fshehura: 3 shtresa LSTM (256 neurone) + 2 shtresa të lidhura plotësisht
• Shtresa e daljes: tregues të cilësisë 12-dimensionale (pastërtia, përmbajtja e papastërtive, etj.)

Strategjitë e Trajnimit:

• Mësim transferimi: Para-trajnim duke përdorur të dhëna pastrimi të metaleve të ngjashme (p.sh., Se)
• Mësimi aktiv: Optimizimi i modeleve eksperimentale nëpërmjet metodologjisë D-optimale
• Mësimi përforcues: Vendosja e funksioneve të shpërblimit (përmirësimi i pastërtisë, ulja e energjisë)

Rastet tipike të optimizimit:

• Optimizimi i profilit të temperaturës së distilimit në vakum: reduktim prej 42% në mbetjen e Se
• Optimizimi i shkallës së rafinimit të zonës: përmirësim 35% në heqjen e Cu
• Optimizimi i formulimit të elektroliteve: rritje prej 28% në efikasitetin e rrymës

3.2 Studime të Mekanizmit të Heqjes së Papastërtive të Ndihmuara nga Kompjuteri

Simulimet e Dinamikës Molekulare:

• Zhvillimi i funksioneve të potencialit të bashkëveprimit Te-X (X=O,S,Se, etj.)
• Simulimi i kinetikës së ndarjes së papastërtive në temperatura të ndryshme
• Parashikimi i energjive të lidhjes së papastërtive shtesë

Llogaritjet e Parimeve të Para:

• Llogaritja e energjive të formimit të papastërtive në rrjetën e telurit
• Parashikimi i strukturave molekulare optimale kelatuese
• Optimizimi i shtigjeve të reagimit të transportit të avullit

Shembuj Aplikimesh:

• Zbulimi i pastruesit të ri të oksigjenit LaTe₂, që zvogëlon përmbajtjen e oksigjenit në 0.3 ppm
• Projektimi i agjentëve kelues të personalizuar, duke përmirësuar efikasitetin e heqjes së karbonit me 60%

3.3 Optimizimi i proceseve binjake dixhitale dhe virtuale

Ndërtimi i Sistemit Dixhital Binjak:

1. Model gjeometrik: Riprodhim i saktë 3D i pajisjeve
2. Modeli fizik: Transferimi i nxehtësisë i çiftëzuar, transferimi i masës dhe dinamika e lëngjeve
3. Modeli kimik: Kinetika e reaksionit të integruar të papastërtive
4. Modeli i kontrollit: Përgjigjet e simuluara të sistemit të kontrollit

Procesi i Optimizimit Virtual:

• Testimi i mbi 500 kombinimeve të proceseve në hapësirën dixhitale
• Identifikimi i parametrave kritikë të ndjeshëm (analiza CSV)
• Parashikimi i dritareve optimale të funksionimit (analiza OWC)
• Validimi i qëndrueshmërisë së procesit (simulimi Monte Carlo)

4. Rruga e Zbatimit Industrial dhe Analiza e Përfitimeve

4.1 Plani i Zbatimit me Faza

Faza I (0-6 muaj):

• Vendosja e sistemeve bazë të mbledhjes së të dhënave
• Krijimi i bazës së të dhënave të proceseve
• Zhvillimi i modeleve paraprake të parashikimit
• Zbatimi i monitorimit të parametrave kryesorë

Faza II (6-12 muaj):

• Përfundimi i sistemit dixhital binjak
• Optimizimi i moduleve kryesore të procesit
• Zbatimi i kontrollit pilot me lak të mbyllur
• Zhvillimi i sistemit të gjurmueshmërisë së cilësisë

Faza III (12-18 muaj):

• Optimizimi i plotë i IA-së
• Sisteme kontrolli adaptive
• Sisteme inteligjente mirëmbajtjeje
• Mekanizmat e të mësuarit të vazhdueshëm

4.2 Përfitimet Ekonomike të Pritura

Studimi i rastit të prodhimit vjetor prej 50 tonësh të telurit me pastërti të lartë:

5. Sfidat dhe Zgjidhjet Teknike

5.1 Pengesa kryesore teknike

1. Probleme me cilësinë e të dhënave:
   • Të dhënat industriale përmbajnë zhurmë të konsiderueshme dhe vlera që mungojnë
   • Standarde të paqëndrueshme në të gjitha burimet e të dhënave
   • Ciklet e gjata të marrjes për të dhëna analize me pastërti të lartë
2. Përgjithësimi i modelit:
   • Ndryshimet e lëndës së parë shkaktojnë dështime të modelit
   • Plakja e pajisjeve ndikon në stabilitetin e procesit
   • Specifikimet e produkteve të reja kërkojnë rikualifikim të modelit
3. Vështirësitë e Integrimit të Sistemit:
   • Probleme me përputhshmërinë midis pajisjeve të vjetra dhe të reja
   • Vonesa në përgjigjen e kontrollit në kohë reale
   • Sfidat e verifikimit të sigurisë dhe besueshmërisë

5.2 Zgjidhje Inovative

Përmirësimi i të Dhënave Adaptive:

• Gjenerimi i të dhënave të procesit bazuar në GAN
• Transferimi i të nxënit për të kompensuar mungesën e të dhënave
• Mësim gjysmë i mbikëqyrur duke përdorur të dhëna të paetiketuara

Qasja e Modelimit Hibrid:

• Modele të të dhënave të kufizuara nga fizika
• Arkitekturat e rrjeteve nervore të udhëhequra nga mekanizmat
• Bashkimi i modelit me shumë besnikëri

Kompjuterizimi Bashkëpunues Edge-Cloud:

• Vendosja në skaje e algoritmeve të kontrollit kritik
• Cloud computing për detyra komplekse optimizimi
• Komunikim 5G me vonesë të ulët

6. Drejtimet e Zhvillimit të Ardhshëm

1. Zhvillimi Inteligjent i Materialeve:
   • Materiale pastrimi të specializuara të dizenjuara nga inteligjenca artificiale
   • Shqyrtim me rendiment të lartë i kombinimeve optimale të aditivëve
   • Parashikimi i mekanizmave të rinj të kapjes së papastërtive
2. Optimizim plotësisht autonom:
   • Gjendjet e procesit të vetëdijes
   • Parametrat operacionalë vetë-optimizues
   • Zgjidhja e anomalive vetë-korrigjuese
3. Proceset e Pastrimit të Gjelbër:
   • Optimizimi i rrugës minimale të energjisë
   • Zgjidhje për riciklimin e mbeturinave
   • Monitorimi i gjurmës së karbonit në kohë reale

Përmes integrimit të thellë të inteligjencës artificiale, pastrimi i telurit po kalon një transformim revolucionar nga i bazuar në përvojë në të bazuar në të dhëna, nga optimizimi i segmentuar në optimizimin holistik. Kompanitë këshillohen të miratojnë një strategji "planifikimi master, zbatimi me faza", duke i dhënë përparësi përparimeve në hapat kritikë të procesit dhe duke ndërtuar gradualisht sisteme gjithëpërfshirëse inteligjente pastrimi.