Com a metall rar estratègic crític, el tel·luri troba aplicacions importants en cèl·lules solars, materials termoelèctrics i detecció infraroja. Els processos de purificació tradicionals s'enfronten a reptes com ara baixa eficiència, alt consum d'energia i millora limitada de la puresa. Aquest article introdueix sistemàticament com les tecnologies d'intel·ligència artificial poden optimitzar de manera integral els processos de purificació del tel·luri.

1. Estat actual de la tecnologia de purificació de tel·luri

1.1 Mètodes convencionals de purificació de tel·luri i limitacions

Mètodes principals de purificació:

• Destil·lació al buit: adequada per eliminar impureses de baix punt d'ebullició (per exemple, Se, S)
• Refinació de zones: particularment eficaç per eliminar impureses metàl·liques (per exemple, Cu, Fe)
• Refinació electrolítica: capaç d'eliminar en profunditat diverses impureses
• Transport de vapor químic: Pot produir tel·luri d'ultraalta puresa (grau 6N i superior)

Reptes clau:

• Els paràmetres del procés es basen en l'experiència en lloc de l'optimització sistemàtica
• L'eficiència d'eliminació d'impureses arriba a colls d'ampolla (especialment per a impureses no metàl·liques com l'oxigen i el carboni)
• L'alt consum d'energia comporta uns costos de producció elevats
• Variacions significatives de puresa entre lots i poca estabilitat

1.2 Paràmetres crítics per a l'optimització de la purificació de tel·luri

Matriu de paràmetres del procés principal:

2. Marc d'aplicació d'IA per a la purificació de tel·luri

2.1 Arquitectura tècnica general

Sistema d'optimització d'IA de tres nivells:

1. Capa de predicció: Models de predicció de resultats de processos basats en l'aprenentatge automàtic
2. Capa d'optimització: Algoritmes d'optimització de paràmetres multiobjectiu
3. Capa de control: Sistemes de control de processos en temps real

2.2 Sistema d'adquisició i processament de dades

Solució d'integració de dades multifont:

• Dades del sensor de l'equip: més de 200 paràmetres, com ara temperatura, pressió i cabal
• Dades de monitorització de processos: resultats d'espectrometria de masses en línia i anàlisi espectroscòpica
• Dades d'anàlisi de laboratori: resultats de proves fora de línia d'ICP-MS, GDMS, etc.
• Dades històriques de producció: registres de producció dels darrers 5 anys (més de 1000 lots)

Enginyeria de característiques:

• Extracció de característiques de sèries temporals mitjançant el mètode de finestra lliscant
• Construcció de les característiques cinètiques de la migració d'impureses
• Desenvolupament de matrius d'interacció de paràmetres de procés
• Establiment de característiques de balanç de matèria i energia

3. Tecnologies bàsiques d'optimització d'IA detallades

3.1 Optimització de paràmetres de processos basada en l'aprenentatge profund

Arquitectura de xarxes neuronals:

• Capa d'entrada: paràmetres de procés de 56 dimensions (normalitzats)
• Capes ocultes: 3 capes LSTM (256 neurones) + 2 capes completament connectades
• Capa de sortida: indicadors de qualitat de 12 dimensions (puresa, contingut d'impureses, etc.)

Estratègies d'entrenament:

• Aprenentatge per transferència: Preentrenament utilitzant dades de purificació de metalls similars (per exemple, Se)
• Aprenentatge actiu: optimització de dissenys experimentals mitjançant la metodologia D-òptima
• Aprenentatge per reforç: Establiment de funcions de recompensa (millora de la puresa, reducció d'energia)

Casos típics d'optimització:

• Optimització del perfil de temperatura de destil·lació al buit: reducció del 42% en residus de Se
• Optimització de la velocitat de refinació de zones: millora del 35% en l'eliminació de Cu
• Optimització de la formulació d'electròlits: augment del 28% en l'eficiència actual

3.2 Estudis de mecanismes d'eliminació d'impureses assistits per ordinador

Simulacions de dinàmica molecular:

• Desenvolupament de funcions potencials d'interacció Te-X (X=O,S,Se, etc.)
• Simulació de la cinètica de separació d'impureses a diferents temperatures
• Predicció de les energies d'enllaç additives-impureses

Càlculs de primers principis:

• Càlcul de les energies de formació d'impureses en la xarxa de tel·luri
• Predicció d'estructures moleculars quelants òptimes
• Optimització de les vies de reacció de transport de vapor

Exemples d'aplicacions:

• Descobriment del nou eliminador d'oxigen LaTe₂, que redueix el contingut d'oxigen a 0,3 ppm
• Disseny d'agents quelants personalitzats, que milloren l'eficiència d'eliminació de carboni en un 60%

3.3 Bessons digitals i optimització de processos virtuals

Construcció del sistema de bessons digitals:

1. Model geomètric: reproducció 3D precisa de l'equipament
2. Model físic: Transferència acoblada de calor, transferència de massa i dinàmica de fluids
3. Model químic: Cinètica de reacció d'impureses integrada
4. Model de control: Respostes simulades del sistema de control

Procés d'optimització virtual:

• Provant més de 500 combinacions de processos en l'espai digital
• Identificació de paràmetres sensibles crítics (anàlisi CSV)
• Predicció de finestres operatives òptimes (anàlisi OWC)
• Validació de la robustesa del procés (simulació de Monte Carlo)

4. Via d'implementació industrial i anàlisi de beneficis

4.1 Pla d'implementació per fases

Fase I (0-6 mesos):

• Desplegament de sistemes bàsics d'adquisició de dades
• Establiment de la base de dades de processos
• Desenvolupament de models de predicció preliminars
• Implementació del monitoratge de paràmetres clau

Fase II (6-12 mesos):

• Finalització del sistema de bessons digitals
• Optimització dels mòduls de processos bàsics
• Implementació pilot de control de bucle tancat
• Desenvolupament del sistema de traçabilitat de la qualitat

Fase III (12-18 mesos):

• Optimització de tot el procés per IA
• Sistemes de control adaptatius
• Sistemes de manteniment intel·ligents
• Mecanismes d'aprenentatge continu

4.2 Beneficis econòmics esperats

Estudi de cas de producció anual de tel·luri d'alta puresa de 50 tones:

5. Reptes i solucions tècniques

5.1 Colls d'ampolla tècnics clau

1. Problemes de qualitat de les dades:
   • Les dades industrials contenen soroll significatiu i valors perduts
   • Estàndards inconsistents entre fonts de dades
   • Cicles d'adquisició llargs per a dades d'anàlisi d'alta puresa
2. Generalització del model:
   • Les variacions de les matèries primeres provoquen errors en el model
   • L'envelliment dels equips afecta l'estabilitat del procés
   • Les noves especificacions de producte requereixen un nou entrenament del model
3. Dificultats d'integració del sistema:
   • Problemes de compatibilitat entre equips antics i nous
   • Retards de resposta de control en temps real
   • Reptes de verificació de seguretat i fiabilitat

5.2 Solucions innovadores

Millora adaptativa de dades:

• Generació de dades de procés basades en GAN
• Transferència d'aprenentatge per compensar l'escassetat de dades
• Aprenentatge semisupervisat utilitzant dades sense etiquetar

Enfocament de modelització híbrida:

• Models de dades amb restriccions físiques
• Arquitectures de xarxes neuronals guiades per mecanismes
• Fusió de models multifidelitat

Computació col·laborativa Edge-Cloud:

• Desplegament perimetral d'algoritmes de control crític
• Computació en núvol per a tasques d'optimització complexes
• Comunicació 5G de baixa latència

6. Direccions de desenvolupament futur

1. Desenvolupament de materials intel·ligents:
   • Materials de purificació especialitzats dissenyats per IA
   • Cribratge d'alt rendiment de combinacions d'additius òptimes
   • Predicció de nous mecanismes de captura d'impureses
2. Optimització totalment autònoma:
   • Estats de procés autoconscients
   • Paràmetres operatius autooptimitzants
   • Resolució d'anomalies autocorrectiva
3. Processos de purificació ecològica:
   • Optimització del camí energètic mínim
   • Solucions de reciclatge de residus
   • Monitorització de la petjada de carboni en temps real

Mitjançant una integració profunda de la IA, la purificació de tel·luri està experimentant una transformació revolucionària, passant de basar-se en l'experiència a basar-se en dades, de l'optimització segmentada a l'optimització holística. Es recomana a les empreses que adoptin una estratègia de "planificació mestra i implementació per fases", prioritzant els avenços en els passos crítics del procés i construint gradualment sistemes de purificació intel·ligents integrals.