Là một kim loại hiếm chiến lược quan trọng, tellurium có những ứng dụng quan trọng trong pin mặt trời, vật liệu nhiệt điện và phát hiện hồng ngoại. Các quy trình tinh chế truyền thống phải đối mặt với những thách thức như hiệu suất thấp, mức tiêu thụ năng lượng cao và cải thiện độ tinh khiết hạn chế. Bài viết này giới thiệu một cách có hệ thống cách các công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể tối ưu hóa toàn diện các quy trình tinh chế tellurium.

1. Tình hình hiện tại của công nghệ tinh chế Tellurium

1.1 Các phương pháp tinh chế Tellurium thông thường và những hạn chế

Phương pháp thanh lọc chính:

• Chưng cất chân không: Thích hợp để loại bỏ tạp chất có điểm sôi thấp (ví dụ, Se, S)
• Lọc theo vùng: Đặc biệt hiệu quả để loại bỏ tạp chất kim loại (ví dụ, Cu, Fe)
• Tinh chế điện phân: Có khả năng loại bỏ sâu các tạp chất khác nhau
• Vận chuyển hơi hóa học: Có thể sản xuất tellurium có độ tinh khiết cực cao (cấp 6N trở lên)

Những thách thức chính:

• Các thông số quy trình dựa vào kinh nghiệm hơn là tối ưu hóa có hệ thống
• Hiệu quả loại bỏ tạp chất đạt đến mức tắc nghẽn (đặc biệt đối với các tạp chất không phải kim loại như oxy và carbon)
• Tiêu thụ năng lượng cao dẫn đến chi phí sản xuất tăng cao
• Sự thay đổi đáng kể về độ tinh khiết giữa các lô và độ ổn định kém

1.2 Các thông số quan trọng để tối ưu hóa quá trình tinh chế Tellurium

Ma trận tham số quy trình cốt lõi:

2. Khung ứng dụng AI cho quá trình tinh chế Tellurium

2.1 Kiến trúc kỹ thuật tổng thể

Hệ thống tối ưu hóa AI ba tầng:

1. Lớp dự đoán: Mô hình dự đoán kết quả quy trình dựa trên máy học
2. Lớp tối ưu hóa: Thuật toán tối ưu hóa tham số đa mục tiêu
3. Lớp điều khiển: Hệ thống điều khiển quy trình thời gian thực

2.2 Hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu

Giải pháp tích hợp dữ liệu đa nguồn:

• Dữ liệu cảm biến thiết bị: 200+ thông số bao gồm nhiệt độ, áp suất, lưu lượng
• Dữ liệu giám sát quy trình: Kết quả phân tích quang phổ và khối phổ trực tuyến
• Dữ liệu phân tích phòng thí nghiệm: Kết quả thử nghiệm ngoại tuyến từ ICP-MS, GDMS, v.v.
• Dữ liệu sản xuất lịch sử: Hồ sơ sản xuất từ ​​5 năm qua (hơn 1000 lô)

Kỹ thuật tính năng:

• Trích xuất đặc điểm chuỗi thời gian bằng phương pháp cửa sổ trượt
• Xây dựng các đặc điểm động học di chuyển tạp chất
• Phát triển ma trận tương tác tham số quy trình
• Thiết lập các tính năng cân bằng vật chất và năng lượng

3. Công nghệ tối ưu hóa AI cốt lõi chi tiết

3.1 Tối ưu hóa tham số quy trình dựa trên học sâu

Kiến trúc mạng nơ-ron:

• Lớp đầu vào: Tham số quy trình 56 chiều (đã chuẩn hóa)
• Các lớp ẩn: 3 lớp LSTM (256 neuron) + 2 lớp được kết nối đầy đủ
• Lớp đầu ra: Chỉ số chất lượng 12 chiều (độ tinh khiết, hàm lượng tạp chất, v.v.)

Chiến lược đào tạo:

• Chuyển giao học tập: Đào tạo trước bằng cách sử dụng dữ liệu tinh chế của các kim loại tương tự (ví dụ: Se)
• Học tập chủ động: Tối ưu hóa thiết kế thử nghiệm thông qua phương pháp D-optimal
• Học tăng cường: Thiết lập các hàm phần thưởng (cải thiện độ tinh khiết, giảm năng lượng)

Các trường hợp tối ưu hóa điển hình:

• Tối ưu hóa hồ sơ nhiệt độ chưng cất chân không: Giảm 42% lượng Se còn lại
• Tối ưu hóa tốc độ tinh chế vùng: cải thiện 35% khả năng loại bỏ Cu
• Tối ưu hóa công thức điện phân: tăng 28% hiệu suất dòng điện

3.2 Nghiên cứu cơ chế loại bỏ tạp chất hỗ trợ máy tính

Mô phỏng động lực học phân tử:

• Sự phát triển của các hàm thế tương tác Te-X (X=O,S,Se, v.v.)
• Mô phỏng động học tách tạp chất ở các nhiệt độ khác nhau
• Dự đoán năng lượng liên kết tạp chất cộng tính

Tính toán nguyên lý đầu tiên:

• Tính toán năng lượng hình thành tạp chất trong mạng tinh thể tellurium
• Dự đoán cấu trúc phân tử chelating tối ưu
• Tối ưu hóa các con đường phản ứng vận chuyển hơi

Ví dụ ứng dụng:

• Phát hiện chất khử oxy mới LaTe₂, giảm hàm lượng oxy xuống 0,3ppm
• Thiết kế các tác nhân tạo phức tùy chỉnh, cải thiện hiệu quả loại bỏ carbon lên 60%

3.3 Bản sao kỹ thuật số và tối ưu hóa quy trình ảo

Xây dựng hệ thống Digital Twin:

1. Mô hình hình học: Tái tạo chính xác thiết bị 3D
2. Mô hình vật lý: Truyền nhiệt kết hợp, truyền khối và động lực học chất lưu
3. Mô hình hóa học: Động học phản ứng tạp chất tích hợp
4. Mô hình điều khiển: Phản ứng của hệ thống điều khiển mô phỏng

Quy trình tối ưu hóa ảo:

• Kiểm tra hơn 500 kết hợp quy trình trong không gian kỹ thuật số
• Xác định các thông số nhạy cảm quan trọng (phân tích CSV)
• Dự đoán cửa sổ hoạt động tối ưu (phân tích OWC)
• Xác thực độ mạnh của quy trình (mô phỏng Monte Carlo)

4. Lộ trình triển khai công nghiệp và phân tích lợi ích

4.1 Kế hoạch triển khai theo từng giai đoạn

Giai đoạn I (0-6 tháng):

• Triển khai hệ thống thu thập dữ liệu cơ bản
• Thiết lập cơ sở dữ liệu quy trình
• Phát triển các mô hình dự đoán sơ bộ
• Thực hiện giám sát các thông số chính

Giai đoạn II (6-12 tháng):

• Hoàn thiện hệ thống song sinh kỹ thuật số
• Tối ưu hóa các mô-đun quy trình cốt lõi
• Triển khai thí điểm điều khiển vòng kín
• Phát triển hệ thống truy xuất nguồn gốc chất lượng

Giai đoạn III (12-18 tháng):

• Tối ưu hóa AI toàn bộ quy trình
• Hệ thống điều khiển thích ứng
• Hệ thống bảo trì thông minh
• Cơ chế học tập liên tục

4.2 Lợi ích kinh tế dự kiến

Nghiên cứu điển hình về sản lượng Tellurium tinh khiết cao hàng năm là 50 tấn:

5. Thách thức và giải pháp kỹ thuật

5.1 Các nút thắt kỹ thuật chính

1. Các vấn đề về chất lượng dữ liệu:
   • Dữ liệu công nghiệp chứa nhiều nhiễu và giá trị bị thiếu
   • Tiêu chuẩn không nhất quán giữa các nguồn dữ liệu
   • Chu kỳ thu thập dài cho dữ liệu phân tích có độ tinh khiết cao
2. Tổng quát hóa mô hình:
   • Sự thay đổi nguyên liệu thô gây ra lỗi mô hình
   • Sự lão hóa của thiết bị ảnh hưởng đến sự ổn định của quy trình
   • Thông số kỹ thuật sản phẩm mới yêu cầu đào tạo lại mô hình
3. Khó khăn trong tích hợp hệ thống:
   • Các vấn đề về khả năng tương thích giữa thiết bị cũ và mới
   • Độ trễ phản hồi kiểm soát thời gian thực
   • Thách thức xác minh độ an toàn và độ tin cậy

5.2 Giải pháp sáng tạo

Cải tiến dữ liệu thích ứng:

• Tạo dữ liệu quy trình dựa trên GAN
• Chuyển giao học tập để bù đắp cho tình trạng thiếu dữ liệu
• Học bán giám sát sử dụng dữ liệu không có nhãn

Phương pháp tiếp cận mô hình lai:

• Mô hình dữ liệu bị hạn chế về mặt vật lý
• Kiến trúc mạng nơ-ron hướng dẫn cơ chế
• Hợp nhất mô hình đa độ trung thực

Điện toán cộng tác Edge-Cloud:

• Triển khai biên các thuật toán điều khiển quan trọng
• Điện toán đám mây cho các tác vụ tối ưu hóa phức tạp
• Truyền thông 5G độ trễ thấp

6. Hướng phát triển trong tương lai

1. Phát triển vật liệu thông minh:
   • Vật liệu thanh lọc chuyên dụng được thiết kế bởi AI
   • Sàng lọc thông lượng cao các kết hợp phụ gia tối ưu
   • Dự đoán các cơ chế bắt giữ tạp chất mới
2. Tối ưu hóa hoàn toàn tự động:
   • Quá trình tự nhận thức trạng thái
   • Tự tối ưu hóa các thông số hoạt động
   • Giải quyết bất thường tự sửa
3. Quy trình thanh lọc xanh:
   • Tối ưu hóa đường dẫn năng lượng tối thiểu
   • Giải pháp tái chế chất thải
   • Theo dõi lượng khí thải carbon theo thời gian thực

Thông qua tích hợp AI sâu, quá trình tinh chế tellurium đang trải qua một cuộc chuyển đổi mang tính cách mạng từ dựa trên kinh nghiệm sang dựa trên dữ liệu, từ tối ưu hóa phân đoạn sang tối ưu hóa toàn diện. Các công ty được khuyên nên áp dụng chiến lược “lập kế hoạch tổng thể, triển khai theo từng giai đoạn”, ưu tiên đột phá trong các bước quy trình quan trọng và dần dần xây dựng các hệ thống tinh chế thông minh toàn diện.