Критикалык стратегиялык сейрек металл катары теллур күн батареяларында, термоэлектрдик материалдарда жана инфракызыл аныктоодо маанилүү колдонмолорду табат. Салттуу тазалоо процесстери төмөн натыйжалуулук, жогорку энергия керектөө жана чектелген тазалыкты жакшыртуу сыяктуу кыйынчылыктарга туш болушат. Бул макалада жасалма интеллект технологиялары теллурду тазалоо процесстерин комплекстүү оптималдаштыруу кандайча системалуу түрдө киргизилет.

1. Теллурду тазалоо технологиясынын учурдагы абалы

1.1 Кадимки теллурду тазалоо ыкмалары жана чектөөлөрү

Негизги тазалоо ыкмалары:

• Вакуумдук дистилляция: кайноо чекити төмөн болгон кирлерди жок кылуу үчүн ылайыктуу (мисалы, Se, S)
• Аймактарды тазалоо: Металлдык аралашмаларды (мисалы, Cu, Fe) жок кылуу үчүн өзгөчө эффективдүү
• Электролиттик тазалоо: ар кандай аралашмаларды терең тазалоого жөндөмдүү
• Химиялык буу транспорту: ультра жогорку тазалыктагы теллурду чыгара алат (6N класс жана андан жогору)

Негизги чакырыктар:

• Процесстин параметрлери системалуу оптималдаштырууга эмес, тажрыйбага таянат
• Тазасыздыкты кетирүү натыйжалуулугу тоскоолдуктарга жетет (айрыкча кычкылтек жана көмүртек сыяктуу металл эмес аралашмалар үчүн)
• Энергияны көп керектөө өндүрүштүн кымбатташына алып келет
• Партиядан партияга тазалыктын олуттуу өзгөрүшү жана туруктуулугу начар

1.2 Теллурду тазалоону оптималдаштыруу үчүн критикалык параметрлер

Негизги процесстин параметр матрицасы:

2. Теллурду тазалоо үчүн AI Колдонмо негизи

2.1 Жалпы техникалык архитектура

Үч баскычтуу AI оптималдаштыруу системасы:

1. Болжолдоо катмары: Машина үйрөнүү процессинин натыйжаларын болжолдоо моделдери
2. Оптималдаштыруу катмары: Көп максаттуу параметрди оптималдаштыруу алгоритмдери
3. Башкаруу катмары: реалдуу убакыт процессин башкаруу системалары

2.2 Маалыматтарды алуу жана иштетүү системасы

Көп булактуу маалыматтарды интеграциялоо чечими:

• Жабдуу сенсор маалыматтары: температура, басым, агымдын ылдамдыгы, анын ичинде 200+ параметрлери
• Процесс мониторингинин маалыматтары: Онлайн масс-спектрометрия жана спектроскопиялык анализдин натыйжалары
• Лабораториялык анализдин маалыматтары: ICP-MS, GDMS ж.б.дан оффлайн тестирлөөнүн натыйжалары.
• Тарыхый өндүрүш маалыматтары: Акыркы 5 жылдагы өндүрүш жазуулары (1000+ партиялар)

Өзгөчөлүк инженериясы:

• Жылдырма терезе ыкмасын колдонуу менен убакыт сериясынын өзгөчөлүгүн алуу
• Тамаксыздык миграциясынын кинетикалык өзгөчөлүктөрүн куруу
• Процесстин параметрлеринин өз ара аракеттенүү матрицаларын иштеп чыгуу
• Материалдык-энергетикалык баланстын өзгөчөлүктөрүн түзүү

3. Деталдаштырылган негизги AI оптималдаштыруу технологиялары

3.1 Терең үйрөнүүгө негизделген процесстин параметрин оптималдаштыруу

Нейрондук тармак архитектурасы:

• Киргизүү катмары: 56 өлчөмдүү процесстин параметрлери (нормаланган)
• Жашыруун катмарлар: 3 LSTM катмары (256 нейрон) + 2 толук туташтырылган катмар
• Чыгуу катмары: 12 өлчөмдүү сапат көрсөткүчтөрү (тазалык, ыпластыктын курамы, ж.б.)

Окутуу стратегиялары:

• Окууну өткөрүү: Окшош металлдарды тазалоо маалыматтарын колдонуу менен алдын ала машыгуу (мисалы, Se)
• Активдүү окутуу: D-optimal методологиясы аркылуу эксперименталдык долбоорлорду оптималдаштыруу
• Окууну бекемдөө: сыйлык функцияларын түзүү (тазалыкты жакшыртуу, энергияны азайтуу)

Оптималдаштыруунун типтүү учурлары:

• Вакуумдук дистилляциянын температурасы профилин оптималдаштыруу: Se калдыктарын 42% кыскартуу
• Аймактарды тазалоо ылдамдыгын оптималдаштыруу: Cu алып салууда 35% жакшыртуу
• Электролиттин формуласын оптималдаштыруу: учурдагы эффективдүүлүгүн 28% га жогорулатуу

3.2 Компютердик аралашмаларды жок кылуу механизмин изилдөө

Молекулярдык динамикалык симуляциялар:

• Те-Х (X=O,S,Se ж.б.) өз ара аракеттенүү потенциалынын функцияларын иштеп чыгуу
• Ар кандай температурада аралашмаларды бөлүү кинетикасын симуляциялоо
• Кошумча-ыпластык байланыш энергияларын болжолдоо

Биринчи принциптердин эсептөөлөрү:

• Теллур торчолорунда аралашмалардын пайда болуу энергиясын эсептөө
• оптималдуу chelating молекулярдык структураларды болжолдоо
• Бууну ташуу реакциясынын жолдорун оптималдаштыруу

Колдонмо мисалдары:

• Кычкылтектин көлөмүн 0,3 ppm чейин азайткан жаңы кычкылтек тазалоочу LaTe₂ ачылышы
• Ыңгайлаштырылган хелаттоочу агенттердин дизайны, көмүртектерди тазалоонун натыйжалуулугун 60% га жогорулатуу

3.3 Digital Twin жана виртуалдык процессти оптималдаштыруу

Санариптик эгиз системанын курулушу:

1. Геометриялык модель: жабдуулардын так 3D репродукциясы
2. Физикалык модель: Кошулган жылуулук өткөрүмдүүлүк, масса өткөрүү жана суюктуктун динамикасы
3. Химиялык модель: Интегралдык аралашма реакциясынын кинетикасы
4. Башкаруу модели: Симуляцияланган башкаруу тутумунун жооптору

Виртуалдык оптималдаштыруу процесси:

• Санариптик мейкиндикте 500+ процесс комбинацияларын сыноо
• Критикалык сезимтал параметрлерди аныктоо (CSV анализи)
• Оптималдуу иштөө терезелерин болжолдоо (OWC анализи)
• Процесстин бекемдигин текшерүү (Монте-Карло симуляциясы)

4. Өнөр жайды ишке ашыруу жолу жана пайданы талдоо

4.1 Ишке ашыруунун этаптуу планы

I этап (0-6 ай):

• Негизги маалыматтарды алуу системаларын жайылтуу
• Процесстердин маалымат базасын түзүү
• Алдын ала болжолдоо моделдерин иштеп чыгуу
• Негизги параметрлердин мониторингин ишке ашыруу

II этап (6-12 ай):

• Санариптик эгиз системаны бүтүрүү
• Негизги процесс модулдарын оптималдаштыруу
• Пилоттук жабык цикл башкарууну ишке ашыруу
• Сапатка көз салуу системасын өнүктүрүү

III этап (12-18 ай):

• Толук процесс AI оптималдаштыруу
• Адаптивдүү башкаруу системалары
• Интеллектуалдык тейлөө системалары
• Үзгүлтүксүз окутуу механизмдери

4.2 Күтүлгөн экономикалык пайдалар

Жыл сайын 50 тонналык жогорку тазалыктагы теллур өндүрүшүнүн мисалында:

5. Техникалык көйгөйлөр жана чечимдер

5.1 Негизги техникалык тоскоолдуктар

1. Берилиштердин сапаты маселелери:
   • Өнөр жай маалыматтарында олуттуу ызы-чуу жана жетишпеген маанилер бар
   • Маалымат булактары боюнча дал келбеген стандарттар
   • Жогорку тазалыктагы талдоо маалыматтары үчүн узак алуу циклдери
2. Моделди жалпылоо:
   • Чийки заттын өзгөрүшү моделдин бузулушуна алып келет
   • Жабдуулардын эскириши процесстин туруктуулугуна таасирин тийгизет
   • Жаңы продукциянын спецификациялары моделди кайра даярдоону талап кылат
3. Системанын интеграциясынын кыйынчылыктары:
   • Эски жана жаңы жабдуулардын шайкештик маселелери
   • Реалдуу убакыт режиминде жооп кайтаруу кечигүүлөрү
   • Коопсуздук жана ишенимдүүлүктү текшерүү кыйынчылыктары

5.2 Инновациялык чечимдер

Адаптивдүү берилиштерди жакшыртуу:

• GAN негизинде процесс маалыматтарын түзүү
• Маалыматтын жетишсиздигинин ордун толтуруу үчүн окутууну өткөрүп берүү
• Белгисиз маалыматтарды колдонуу менен жарым көзөмөлдүк окуу

Гибриддик моделдөө ыкмасы:

• Физика чектелген маалымат моделдери
• Механизм жетектеген нейрон тармактарынын архитектуралары
• Көптөгөн ишенимдүүлүк моделин бириктирүү

Edge-Cloud Collaborative Computing:

• Критикалык башкаруу алгоритмдерин Edge жайылтуу
• Татаал оптималдаштыруу тапшырмалары үчүн булуттагы эсептөө
• Төмөнкү кечигүү 5G байланышы

6. Келечектеги өнүгүү багыттары

1. Акылдуу материалдык өнүктүрүү:
   • AI тарабынан иштелип чыккан атайын тазалоочу материалдар
   • Оптималдуу кошулмалардын комбинацияларынын жогорку өндүрүмдүүлүгүн текшерүү
   • Жаңы ыпластыктарды кармоо механизмдерин болжолдоо
2. Толук автономдуу оптималдаштыруу:
   • Өзүн-өзү таанып билүү процесси
   • Өзүн-өзү оптималдаштыруу операциялык параметрлери
   • Өзүн-өзү оңдоочу аномалияны чечүү
3. Жашыл тазалоо процесстери:
   • Минималдуу энергия жолун оптималдаштыруу
   • Таштандыларды кайра иштетүү чечимдери
   • реалдуу убакытта көмүртек изинин мониторинги

Терең AI интеграциясы аркылуу теллурду тазалоо тажрыйбага негизделгенден маалыматка, сегменттелген оптималдаштыруудан бүтүндөй оптималдаштырууга чейин революциялык трансформациядан өтүп жатат. Компанияларга процесстин маанилүү кадамдарындагы жетишкендиктерге артыкчылык берип, комплекстүү интеллектуалдык тазалоо системаларын акырындык менен куруу, "башкы пландоо, этап-этабы менен ишке ашыруу" стратегиясын кабыл алуу сунушталат.