როგორც კრიტიკული სტრატეგიული იშვიათი ლითონი, ტელურიუმი მნიშვნელოვან გამოყენებას პოულობს მზის უჯრედებში, თერმოელექტრულ მასალებსა და ინფრაწითელ დეტექციაში. ტრადიციული გამწმენდი პროცესები ისეთი გამოწვევების წინაშე დგას, როგორიცაა დაბალი ეფექტურობა, მაღალი ენერგიის მოხმარება და სისუფთავის შეზღუდული გაუმჯობესება. ეს სტატია სისტემატურად წარმოგვიდგენს, თუ როგორ შეუძლიათ ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებს ტელურიუმის გამწმენდი პროცესების ყოვლისმომცველი ოპტიმიზაცია.

1. ტელურიუმის გაწმენდის ტექნოლოგიის ამჟამინდელი მდგომარეობა

1.1 ტელურიუმის გაწმენდის ტრადიციული მეთოდები და შეზღუდვები

ძირითადი გამწმენდი მეთოდები:

• ვაკუუმური დისტილაცია: შესაფერისია დაბალი დუღილის წერტილის მინარევების (მაგ., Se, S) მოსაშორებლად.
• ზონური რაფინირება: განსაკუთრებით ეფექტურია მეტალური მინარევების (მაგ., Cu, Fe) მოსაშორებლად.
• ელექტროლიტური რაფინირება: სხვადასხვა მინარევების ღრმად მოცილების უნარი
• ქიმიური ორთქლის ტრანსპორტირება: შეუძლია ულტრამაღალი სისუფთავის ტელურიუმის (6N და მეტი კლასის) წარმოება.

ძირითადი გამოწვევები:

• პროცესის პარამეტრები გამოცდილებაზეა დამოკიდებული და არა სისტემატურ ოპტიმიზაციაზე
• მინარევების მოცილების ეფექტურობა აღწევს შემაფერხებელ წერტილებს (განსაკუთრებით არამეტალური მინარევების, როგორიცაა ჟანგბადი და ნახშირბადი)
• მაღალი ენერგომოხმარება იწვევს წარმოების ხარჯების ზრდას
• სისუფთავის მნიშვნელოვანი ვარიაციები პარტიებს შორის და ცუდი სტაბილურობა

1.2 ტელურიუმის გაწმენდის ოპტიმიზაციის კრიტიკული პარამეტრები

ძირითადი პროცესის პარამეტრების მატრიცა:

2. ტელურიუმის გაწმენდის ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების ჩარჩო

2.1 ზოგადი ტექნიკური არქიტექტურა

სამსაფეხურიანი ხელოვნური ინტელექტის ოპტიმიზაციის სისტემა:

1. პროგნოზირების ფენა: მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული პროცესის შედეგების პროგნოზირების მოდელები
2. ოპტიმიზაციის ფენა: მრავალმიზნობრივი პარამეტრის ოპტიმიზაციის ალგორითმები
3. კონტროლის ფენა: რეალურ დროში პროცესის კონტროლის სისტემები

2.2 მონაცემთა შეგროვებისა და დამუშავების სისტემა

მრავალწყაროიანი მონაცემთა ინტეგრაციის გადაწყვეტა:

• აღჭურვილობის სენსორის მონაცემები: 200+ პარამეტრი, მათ შორის ტემპერატურა, წნევა, ნაკადის სიჩქარე
• პროცესის მონიტორინგის მონაცემები: ონლაინ მას-სპექტრომეტრიისა და სპექტროსკოპიული ანალიზის შედეგები
• ლაბორატორიული ანალიზის მონაცემები: ICP-MS-ის, GDMS-ის და ა.შ. ოფლაინ ტესტირების შედეგები.
• ისტორიული წარმოების მონაცემები: ბოლო 5 წლის წარმოების ჩანაწერები (1000+ პარტია)

მახასიათებლების ინჟინერია:

• დროის სერიების მახასიათებლების ამოღება მოცურების ფანჯრის მეთოდის გამოყენებით
• მინარევების მიგრაციის კინეტიკური მახასიათებლების აგება
• პროცესის პარამეტრების ურთიერთქმედების მატრიცების შემუშავება
• მატერიალური და ენერგეტიკული ბალანსის მახასიათებლების დადგენა

3. დეტალური ძირითადი ხელოვნური ინტელექტის ოპტიმიზაციის ტექნოლოგიები

3.1 ღრმა სწავლებაზე დაფუძნებული პროცესის პარამეტრების ოპტიმიზაცია

ნეირონული ქსელის არქიტექტურა:

• შეყვანის ფენა: 56-განზომილებიანი პროცესის პარამეტრები (ნორმალიზებული)
• დამალული ფენები: 3 LSTM ფენა (256 ნეირონი) + 2 სრულად დაკავშირებული ფენა
• გამომავალი ფენა: 12-განზომილებიანი ხარისხის ინდიკატორები (სიწმინდე, მინარევების შემცველობა და ა.შ.)

ტრენინგის სტრატეგიები:

• ტრანსფერული სწავლება: მსგავსი ლითონების (მაგ., Se) გაწმენდის მონაცემების გამოყენებით წინასწარი ტრენინგი
• აქტიური სწავლება: ექსპერიმენტული დიზაინის ოპტიმიზაცია D-ოპტიმალური მეთოდოლოგიის გამოყენებით
• გაძლიერებული სწავლება: ჯილდოს ფუნქციების დადგენა (სიწმინდის გაუმჯობესება, ენერგიის შემცირება)

ოპტიმიზაციის ტიპური შემთხვევები:

• ვაკუუმური დისტილაციის ტემპერატურის პროფილის ოპტიმიზაცია: Se ნარჩენის 42%-ით შემცირება
• ზონის რაფინირების სიჩქარის ოპტიმიზაცია: სპილენძის მოცილების 35%-იანი გაუმჯობესება
• ელექტროლიტების ფორმულირების ოპტიმიზაცია: დენის ეფექტურობის 28%-იანი ზრდა

3.2 კომპიუტერული მეთოდებით ჩატარებული მინარევების მოცილების მექანიზმის კვლევები

მოლეკულური დინამიკის სიმულაციები:

• Te-X (X=O,S,Se და ა.შ.) ურთიერთქმედების პოტენციური ფუნქციების განვითარება
• მინარევების გამოყოფის კინეტიკის სიმულაცია სხვადასხვა ტემპერატურაზე
• დანამატ-მინარევების შეკავშირების ენერგიების პროგნოზირება

პირველი პრინციპების გამოთვლები:

• ტელურიუმის ბადეში მინარევების წარმოქმნის ენერგიების გაანგარიშება
• ოპტიმალური ხელატური მოლეკულური სტრუქტურების პროგნოზირება
• ორთქლის ტრანსპორტირების რეაქციის გზების ოპტიმიზაცია

გამოყენების მაგალითები:

• ახალი ჟანგბადის შემგროვებელი LaTe₂-ის აღმოჩენა, რომელიც ჟანგბადის შემცველობას 0.3 ppm-მდე ამცირებს.
• ინდივიდუალური ჩელატური აგენტების დიზაინი, რომელიც ნახშირბადის მოცილების ეფექტურობას 60%-ით აუმჯობესებს

3.3 ციფრული ტყუპისცალი და ვირტუალური პროცესის ოპტიმიზაცია

ციფრული ტყუპი სისტემის კონსტრუქცია:

1. გეომეტრიული მოდელი: აღჭურვილობის ზუსტი 3D რეპროდუქცია
2. ფიზიკური მოდელი: შეწყვილებული სითბოს გადაცემა, მასის გადაცემა და სითხის დინამიკა
3. ქიმიური მოდელი: ინტეგრირებული მინარევებით რეაქციის კინეტიკა
4. მართვის მოდელი: მართვის სისტემის სიმულირებული რეაქციები

ვირტუალური ოპტიმიზაციის პროცესი:

• ციფრულ სივრცეში 500+ პროცესის კომბინაციის ტესტირება
• კრიტიკულად მგრძნობიარე პარამეტრების იდენტიფიცირება (CSV ანალიზი)
• ოპტიმალური ოპერაციული ფანჯრების პროგნოზირება (OWC ანალიზი)
• პროცესის მდგრადობის ვალიდაცია (მონტე კარლოს სიმულაცია)

4. სამრეწველო დანერგვის გზა და სარგებლის ანალიზი

4.1 ეტაპობრივი განხორციელების გეგმა

ფაზა I (0-6 თვე):

• მონაცემთა შეგროვების საბაზისო სისტემების განლაგება
• პროცესების მონაცემთა ბაზის შექმნა
• წინასწარი პროგნოზირების მოდელების შემუშავება
• ძირითადი პარამეტრების მონიტორინგის განხორციელება

II ფაზა (6-12 თვე):

• ციფრული ტყუპების სისტემის დასრულება
• ძირითადი პროცესის მოდულების ოპტიმიზაცია
• დახურული ციკლის მართვის პილოტური დანერგვა
• ხარისხის მიკვლევადობის სისტემის შემუშავება

III ფაზა (12-18 თვე):

• სრული პროცესის ხელოვნური ინტელექტის ოპტიმიზაცია
• ადაპტური მართვის სისტემები
• ინტელექტუალური ტექნიკური მომსახურების სისტემები
• უწყვეტი სწავლის მექანიზმები

4.2 მოსალოდნელი ეკონომიკური სარგებელი

50 ტონიანი მაღალი სისუფთავის ტელურიუმის წლიური წარმოების შემთხვევის შესწავლა:

5. ტექნიკური გამოწვევები და გადაწყვეტილებები

5.1 ძირითადი ტექნიკური შეფერხებები

1. მონაცემთა ხარისხის პრობლემები:
   • სამრეწველო მონაცემები შეიცავს მნიშვნელოვან ხმაურს და გამოტოვებულ მნიშვნელობებს
   • მონაცემთა წყაროებში შეუსაბამო სტანდარტები
   • მაღალი სისუფთავის ანალიზის მონაცემების ხანგრძლივი შეგროვების ციკლები
2. მოდელის განზოგადება:
   • ნედლეულის ვარიაციები მოდელის ჩავარდნებს იწვევს
   • აღჭურვილობის დაბერება გავლენას ახდენს პროცესის სტაბილურობაზე
   • ახალი პროდუქტის სპეციფიკაციები მოითხოვს მოდელის გადამზადებას
3. სისტემური ინტეგრაციის სირთულეები:
   • თავსებადობის პრობლემები ძველ და ახალ მოწყობილობებს შორის
   • რეალურ დროში კონტროლის რეაგირების შეფერხებები
   • უსაფრთხოებისა და საიმედოობის შემოწმების გამოწვევები

5.2 ინოვაციური გადაწყვეტილებები

ადაპტური მონაცემების გაუმჯობესება:

• GAN-ზე დაფუძნებული პროცესის მონაცემების გენერირება
• მონაცემთა სიმწირის კომპენსირებისთვის სწავლის გადაცემა
• ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება არაეტიკეტირებული მონაცემების გამოყენებით

ჰიბრიდული მოდელირების მიდგომა:

• ფიზიკით შეზღუდული მონაცემთა მოდელები
• მექანიზმით მართული ნეირონული ქსელის არქიტექტურები
• მრავალჯერადი ერთგულების მოდელის შერწყმა

Edge-Cloud-ის კოლაბორაციული გამოთვლები:

• კრიტიკული კონტროლის ალგორითმების კიდეების განლაგება
• ღრუბლოვანი ტექნოლოგიები რთული ოპტიმიზაციის ამოცანებისთვის
• დაბალი ლატენტობის 5G კომუნიკაცია

6. მომავალი განვითარების მიმართულებები

1. ინტელექტუალური მასალების შემუშავება:
   • ხელოვნური ინტელექტით შექმნილი სპეციალიზებული გამწმენდი მასალები
   • ოპტიმალური დანამატების კომბინაციების მაღალი გამტარუნარიანობის სკრინინგი
   • მინარევების შეკავების ახალი მექანიზმების პროგნოზირება
2. სრულად ავტონომიური ოპტიმიზაცია:
   • თვითშემეცნების პროცესის მდგომარეობები
   • თვითოპტიმიზაციადი ოპერაციული პარამეტრები
   • თვითკორექტირებადი ანომალიების გარჩევადობა
3. მწვანე გაწმენდის პროცესები:
   • მინიმალური ენერგიის გზის ოპტიმიზაცია
   • ნარჩენების გადამუშავების გადაწყვეტილებები
   • ნახშირბადის კვალის რეალურ დროში მონიტორინგი

ხელოვნური ინტელექტის ღრმა ინტეგრაციის გზით, ტელურიუმის გაწმენდა განიცდის რევოლუციურ ტრანსფორმაციას გამოცდილებაზე დაფუძნებულიდან მონაცემებზე დაფუძნებულზე, სეგმენტირებული ოპტიმიზაციისგან ჰოლისტურ ოპტიმიზაციაზე. კომპანიებს ურჩევენ, მიიღონ „გენერალური დაგეგმვის, ეტაპობრივი განხორციელების“ სტრატეგია, პრიორიტეტად დაასახელონ კრიტიკული პროცესის ეტაპების მიღწევა და თანდათანობით შექმნან ყოვლისმომცველი ინტელექტუალური გამწმენდი სისტემები.