एक महत्त्वाचा रणनीतिक दुर्मिळ धातू म्हणून, टेल्युरियमला ​​सौर पेशी, थर्मोइलेक्ट्रिक पदार्थ आणि इन्फ्रारेड शोधण्यात महत्त्वाचे उपयोग आढळतात. पारंपारिक शुद्धीकरण प्रक्रियांना कमी कार्यक्षमता, उच्च ऊर्जा वापर आणि मर्यादित शुद्धता सुधारणा यासारख्या आव्हानांना तोंड द्यावे लागते. हा लेख पद्धतशीरपणे सादर करतो की कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञान टेल्युरियम शुद्धीकरण प्रक्रियांना व्यापकपणे कसे अनुकूलित करू शकते.

१. टेल्युरियम शुद्धीकरण तंत्रज्ञानाची सद्यस्थिती

१.१ पारंपारिक टेल्युरियम शुद्धीकरण पद्धती आणि मर्यादा

मुख्य शुद्धीकरण पद्धती:

• व्हॅक्यूम डिस्टिलेशन: कमी उकळत्या बिंदूच्या अशुद्धता (उदा., Se, S) काढून टाकण्यासाठी योग्य.
• झोन रिफायनिंग: धातूच्या अशुद्धता (उदा., Cu, Fe) काढून टाकण्यासाठी विशेषतः प्रभावी.
• इलेक्ट्रोलाइटिक शुद्धीकरण: विविध अशुद्धता खोलवर काढून टाकण्यास सक्षम
• रासायनिक बाष्प वाहतूक: अति-उच्च-शुद्धता टेल्युरियम (6N ग्रेड आणि त्याहून अधिक) तयार करू शकते.

प्रमुख आव्हाने:

• प्रक्रिया मापदंड पद्धतशीर ऑप्टिमायझेशनपेक्षा अनुभवावर अवलंबून असतात.
• अशुद्धता काढून टाकण्याची कार्यक्षमता अडथळ्यांपर्यंत पोहोचते (विशेषतः ऑक्सिजन आणि कार्बन सारख्या धातू नसलेल्या अशुद्धतेसाठी)
• जास्त ऊर्जेच्या वापरामुळे उत्पादन खर्च वाढतो
• बॅच-टू-बॅच शुद्धतेतील महत्त्वपूर्ण फरक आणि खराब स्थिरता

१.२ टेल्युरियम शुद्धीकरण ऑप्टिमायझेशनसाठी गंभीर पॅरामीटर्स

कोर प्रोसेस पॅरामीटर मॅट्रिक्स:

२. टेल्युरियम शुद्धीकरणासाठी एआय अॅप्लिकेशन फ्रेमवर्क

२.१ एकूण तांत्रिक वास्तुकला

तीन-स्तरीय एआय ऑप्टिमायझेशन सिस्टम:

1. भाकित स्तर: मशीन लर्निंग-आधारित प्रक्रिया परिणाम भाकित मॉडेल्स
2. ऑप्टिमायझेशन लेयर: मल्टी-ऑब्जेक्टिव्ह पॅरामीटर ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदम
3. नियंत्रण स्तर: रिअल-टाइम प्रक्रिया नियंत्रण प्रणाली

२.२ डेटा संपादन आणि प्रक्रिया प्रणाली

बहु-स्रोत डेटा एकत्रीकरण उपाय:

• उपकरण सेन्सर डेटा: तापमान, दाब, प्रवाह दर यासह २००+ पॅरामीटर्स
• प्रक्रिया देखरेख डेटा: ऑनलाइन मास स्पेक्ट्रोमेट्री आणि स्पेक्ट्रोस्कोपिक विश्लेषण निकाल
• प्रयोगशाळेतील विश्लेषण डेटा: ICP-MS, GDMS, इत्यादींकडून ऑफलाइन चाचणी निकाल.
• ऐतिहासिक उत्पादन डेटा: गेल्या ५ वर्षांतील उत्पादन रेकॉर्ड (१०००+ बॅचेस)

वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी:

• स्लाइडिंग विंडो पद्धतीचा वापर करून टाइम-सिरीज वैशिष्ट्य काढणे
• अशुद्धता स्थलांतराच्या गतिज वैशिष्ट्यांचे बांधकाम
• प्रक्रिया पॅरामीटर परस्परसंवाद मॅट्रिक्सचा विकास
• भौतिक आणि ऊर्जा संतुलन वैशिष्ट्यांची स्थापना

३. तपशीलवार कोर एआय ऑप्टिमायझेशन तंत्रज्ञान

३.१ सखोल शिक्षण-आधारित प्रक्रिया पॅरामीटर ऑप्टिमायझेशन

न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर:

• इनपुट लेयर: ५६-आयामी प्रक्रिया पॅरामीटर्स (सामान्यीकृत)
• लपलेले थर: ३ LSTM थर (२५६ न्यूरॉन्स) + २ पूर्णपणे जोडलेले थर
• आउटपुट स्तर: १२-आयामी गुणवत्ता निर्देशक (शुद्धता, अशुद्धता सामग्री इ.)

प्रशिक्षण धोरणे:

• हस्तांतरण शिक्षण: समान धातूंच्या शुद्धीकरण डेटाचा वापर करून पूर्व-प्रशिक्षण (उदा., Se)
• सक्रिय शिक्षण: डी-ऑप्टिमल पद्धतीद्वारे प्रायोगिक डिझाइन्सचे ऑप्टिमायझेशन
• मजबुतीकरण शिक्षण: बक्षीस कार्ये स्थापित करणे (शुद्धता सुधारणा, ऊर्जा कमी करणे)

ठराविक ऑप्टिमायझेशन प्रकरणे:

• व्हॅक्यूम डिस्टिलेशन तापमान प्रोफाइल ऑप्टिमायझेशन: Se अवशेषात ४२% घट
• झोन रिफायनिंग रेट ऑप्टिमायझेशन: क्यू रिमूव्हलमध्ये ३५% सुधारणा
• इलेक्ट्रोलाइट फॉर्म्युलेशन ऑप्टिमायझेशन: वर्तमान कार्यक्षमतेत २८% वाढ

३.२ संगणक-सहाय्यित अशुद्धता काढून टाकण्याच्या यंत्रणेचा अभ्यास

आण्विक गतिमानता सिम्युलेशन:

• Te-X (X=O,S,Se, इ.) परस्परसंवाद संभाव्य कार्यांचा विकास
• वेगवेगळ्या तापमानांवर अशुद्धता पृथक्करण गतीशास्त्राचे अनुकरण
• अ‍ॅडिटीव्ह-अशुद्धता बंधनकारक उर्जेचा अंदाज

प्रथम-तत्त्वे गणना:

• टेल्युरियम जाळीमध्ये अशुद्धता निर्मिती उर्जेची गणना
• इष्टतम चेलेटिंग आण्विक संरचनांचा अंदाज
• बाष्प वाहतूक अभिक्रिया मार्गांचे ऑप्टिमायझेशन

अर्ज उदाहरणे:

• ऑक्सिजनचे प्रमाण ०.३ppm पर्यंत कमी करणाऱ्या नवीन ऑक्सिजन स्कॅव्हेंजर LaTe₂ चा शोध
• कस्टमाइज्ड चेलेटिंग एजंट्सची रचना, कार्बन काढण्याची कार्यक्षमता ६०% ने सुधारते.

३.३ डिजिटल ट्विन आणि व्हर्च्युअल प्रोसेस ऑप्टिमायझेशन

डिजिटल ट्विन सिस्टम बांधकाम:

1. भौमितिक मॉडेल: उपकरणांचे अचूक 3D पुनरुत्पादन
2. भौतिक मॉडेल: संयुक्त उष्णता हस्तांतरण, वस्तुमान हस्तांतरण आणि द्रव गतिमानता
3. रासायनिक मॉडेल: एकात्मिक अशुद्धता अभिक्रिया गतीशास्त्र
4. नियंत्रण मॉडेल: सिम्युलेटेड नियंत्रण प्रणाली प्रतिसाद

व्हर्च्युअल ऑप्टिमायझेशन प्रक्रिया:

• डिजिटल जागेत ५००+ प्रक्रिया संयोजनांची चाचणी घेत आहे
• गंभीर संवेदनशील पॅरामीटर्सची ओळख (CSV विश्लेषण)
• इष्टतम ऑपरेटिंग विंडोजचा अंदाज (OWC विश्लेषण)
• प्रक्रिया मजबूती प्रमाणीकरण (मोंटे कार्लो सिम्युलेशन)

४. औद्योगिक अंमलबजावणी मार्ग आणि लाभ विश्लेषण

४.१ टप्प्याटप्प्याने अंमलबजावणी योजना

पहिला टप्पा (०-६ महिने):

• मूलभूत डेटा संपादन प्रणालींचा वापर
• प्रक्रिया डेटाबेसची स्थापना
• प्राथमिक भाकित मॉडेल्सचा विकास
• प्रमुख पॅरामीटर देखरेखीची अंमलबजावणी

दुसरा टप्पा (६-१२ महिने):

• डिजिटल ट्विन सिस्टमची पूर्तता
• कोर प्रोसेस मॉड्यूल्सचे ऑप्टिमायझेशन
• पायलट क्लोज्ड-लूप नियंत्रण अंमलबजावणी
• गुणवत्ता शोधण्यायोग्यता प्रणाली विकास

तिसरा टप्पा (१२-१८ महिने):

• पूर्ण-प्रक्रिया AI ऑप्टिमायझेशन
• अनुकूली नियंत्रण प्रणाली
• बुद्धिमान देखभाल प्रणाली
• सतत शिकण्याच्या यंत्रणा

४.२ अपेक्षित आर्थिक फायदे

५०-टन वार्षिक उच्च-शुद्धता टेल्युरियम उत्पादनाचा केस स्टडी:

५. तांत्रिक आव्हाने आणि उपाय

५.१ प्रमुख तांत्रिक अडथळे

1. डेटा गुणवत्तेच्या समस्या:
   • औद्योगिक डेटामध्ये लक्षणीय आवाज आणि गहाळ मूल्ये आहेत.
   • डेटा स्रोतांमध्ये विसंगत मानके
   • उच्च-शुद्धता विश्लेषण डेटासाठी दीर्घ संपादन चक्र
2. मॉडेल सामान्यीकरण:
   • कच्च्या मालातील फरकांमुळे मॉडेल अपयशी ठरतात
   • उपकरणांचे वय वाढल्याने प्रक्रियेच्या स्थिरतेवर परिणाम होतो
   • नवीन उत्पादन वैशिष्ट्यांसाठी मॉडेल पुन्हा प्रशिक्षण आवश्यक आहे
3. सिस्टम इंटिग्रेशनमधील अडचणी:
   • जुन्या आणि नवीन उपकरणांमधील सुसंगतता समस्या
   • रिअल-टाइम नियंत्रण प्रतिसाद विलंब
   • सुरक्षितता आणि विश्वासार्हता पडताळणी आव्हाने

५.२ नाविन्यपूर्ण उपाय

अनुकूल डेटा वर्धन:

• GAN-आधारित प्रक्रिया डेटा निर्मिती
• डेटा टंचाई भरून काढण्यासाठी शिक्षण हस्तांतरित करा
• लेबल नसलेल्या डेटाचा वापर करून अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण

हायब्रिड मॉडेलिंग दृष्टिकोन:

• भौतिकशास्त्र-प्रतिबंधित डेटा मॉडेल्स
• यंत्रणा-मार्गदर्शित न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर्स
• मल्टी-फिडेलिटी मॉडेल फ्यूजन

एज-क्लाउड सहयोगी संगणन:

• क्रिटिकल कंट्रोल अल्गोरिदमची एज डिप्लॉयमेंट
• जटिल ऑप्टिमायझेशन कार्यांसाठी क्लाउड संगणन
• कमी-विलंब 5G कम्युनिकेशन

६. भविष्यातील विकासाच्या दिशानिर्देश

1. बुद्धिमान साहित्य विकास:
   • एआय-डिझाइन केलेले विशेष शुद्धीकरण साहित्य
   • इष्टतम अ‍ॅडिटीव्ह कॉम्बिनेशनचे हाय-थ्रूपुट स्क्रीनिंग
   • नवीन अशुद्धता कॅप्चर यंत्रणेचा अंदाज
2. पूर्णपणे स्वायत्त ऑप्टिमायझेशन:
   • स्वतःला जागरूक करणाऱ्या प्रक्रिया अवस्था
   • स्वयं-ऑप्टिमायझिंग ऑपरेशनल पॅरामीटर्स
   • स्वतःहून सुधारणा करणारे विसंगती निराकरण
3. हिरव्या शुद्धीकरण प्रक्रिया:
   • किमान ऊर्जा मार्ग ऑप्टिमायझेशन
   • कचरा पुनर्वापर उपाय
   • रिअल-टाइम कार्बन फूटप्रिंट मॉनिटरिंग

सखोल एआय एकत्रीकरणाद्वारे, टेल्युरियम शुद्धीकरण अनुभव-चालित ते डेटा-चालित, सेगमेंटेड ऑप्टिमायझेशन ते होलिस्टिक ऑप्टिमायझेशन असे क्रांतिकारी परिवर्तन घडवून आणत आहे. कंपन्यांना "मास्टर प्लॅनिंग, टप्प्याटप्प्याने अंमलबजावणी" धोरण स्वीकारण्याचा सल्ला देण्यात येत आहे, ज्यामध्ये महत्त्वपूर्ण प्रक्रियेच्या टप्प्यांमध्ये प्रगतीला प्राधान्य दिले जाते आणि हळूहळू व्यापक बुद्धिमान शुद्धीकरण प्रणाली तयार केल्या जातात.