Որպես կարևորագույն ռազմավարական հազվագյուտ մետաղ, թելուրը կարևոր կիրառություն է գտնում արևային մարտկոցներում, ջերմաէլեկտրական նյութերում և ինֆրակարմիր դետեկտորներում: Ավանդական մաքրման գործընթացները բախվում են այնպիսի մարտահրավերների, ինչպիսիք են ցածր արդյունավետությունը, բարձր էներգիայի սպառումը և մաքրության սահմանափակ բարելավումը: Այս հոդվածը համակարգված կերպով ներկայացնում է, թե ինչպես կարող են արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաները համապարփակ օպտիմալացնել թելուրի մաքրման գործընթացները:

1. Թելուրիումի մաքրման տեխնոլոգիայի ներկայիս վիճակը

1.1 Տելուրիումի մաքրման ավանդական մեթոդները և սահմանափակումները

Հիմնական մաքրման մեթոդները.

• Վակուումային թորում. Հարմար է ցածր եռման կետի խառնուրդները (օրինակ՝ Se, S) հեռացնելու համար։
• Գոտային մաքրում. Հատկապես արդյունավետ է մետաղական խառնուրդների (օրինակ՝ Cu, Fe) հեռացման համար։
• Էլեկտրոլիտիկ մաքրում. կարող է խորը հեռացնել տարբեր խառնուրդներ
• Քիմիական գոլորշիների փոխադրում. Կարող է արտադրել գերբարձր մաքրության թելուրիում (6N և ավելի բարձր որակի)

Հիմնական մարտահրավերներ՝

• Գործընթացի պարամետրերը հիմնված են փորձի վրա, այլ ոչ թե համակարգված օպտիմալացման վրա
• Խառնուրդների հեռացման արդյունավետությունը հասնում է նեղ կետերի (հատկապես ոչ մետաղական խառնուրդների, ինչպիսիք են թթվածինը և ածխածինը)
• Բարձր էներգիայի սպառումը հանգեցնում է արտադրության ծախսերի բարձրացմանը
• Խմբաքանակից խմբաքանակ մաքրության զգալի տատանումներ և վատ կայունություն

1.2 Թելուրիումի մաքրման օպտիմալացման կարևորագույն պարամետրեր

Հիմնական գործընթացի պարամետրերի մատրից՝

2. Տելուրիումի մաքրման արհեստական ​​ինտելեկտի կիրառման շրջանակ

2.1 Ընդհանուր տեխնիկական ճարտարապետություն

Եռաստիճան արհեստական ​​բանականության օպտիմիզացման համակարգ.

1. Կանխատեսման շերտ. Մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված գործընթացների արդյունքների կանխատեսման մոդելներ
2. Օպտիմալացման շերտ. Բազմաօբյեկտիվ պարամետրերի օպտիմիզացման ալգորիթմներ
3. Կառավարման շերտ. Իրական ժամանակի գործընթացների կառավարման համակարգեր

2.2 Տվյալների հավաքագրման և մշակման համակարգ

Բազմաղբյուր տվյալների ինտեգրման լուծում.

• Սարքավորման սենսորային տվյալներ՝ 200+ պարամետր, ներառյալ ջերմաստիճանը, ճնշումը, հոսքի արագությունը
• Գործընթացի մոնիթորինգի տվյալներ. առցանց զանգվածային սպեկտրոմետրիայի և սպեկտրոսկոպիկ վերլուծության արդյունքներ
• Լաբորատոր վերլուծության տվյալներ՝ ICP-MS, GDMS և այլնի անցանց թեստավորման արդյունքներ։
• Պատմական արտադրության տվյալներ՝ վերջին 5 տարիների արտադրության գրառումներ (1000+ խմբաքանակ)

Հատկանիշների ճարտարագիտություն.

• Ժամանակային շարքերի հատկանիշների արդյունահանում՝ սահող պատուհանի մեթոդով
• Խառնուրդի միգրացիայի կինետիկ առանձնահատկությունների կառուցում
• Գործընթացի պարամետրերի փոխազդեցության մատրիցների մշակում
• Նյութական և էներգետիկ հաշվեկշռի առանձնահատկությունների սահմանում

3. Արհեստական ​​բանականության օպտիմիզացման մանրամասն հիմնական տեխնոլոգիաներ

3.1 Խորը ուսուցման վրա հիմնված գործընթացի պարամետրերի օպտիմալացում

Նեյրոնային ցանցի ճարտարապետություն.

• Մուտքային շերտ՝ 56-չափանի գործընթացի պարամետրեր (նորմալացված)
• Թաքնված շերտեր՝ 3 LSTM շերտ (256 նեյրոն) + 2 լիովին միացված շերտեր
• Արդյունքային շերտ՝ 12-չափսային որակի ցուցանիշներ (մաքրություն, խառնուրդների պարունակություն և այլն)

Մարզման ռազմավարություններ.

• Փոխանցումային ուսուցում. Նախնական ուսուցում՝ օգտագործելով նմանատիպ մետաղների մաքրման տվյալները (օրինակ՝ Se):
• Ակտիվ ուսուցում. փորձարարական նախագծերի օպտիմալացում D-օպտիմալ մեթոդաբանության միջոցով
• Ուժեղացված ուսուցում. պարգևատրման ֆունկցիաների սահմանում (մաքրության բարելավում, էներգիայի նվազեցում)

Տիպիկ օպտիմիզացման դեպքեր՝

• Վակուումային թորման ջերմաստիճանի պրոֆիլի օպտիմալացում. Se մնացորդի 42% նվազում
• Գոտիային զտման արագության օպտիմալացում. պղնձի հեռացման 35% բարելավում
• Էլեկտրոլիտի ձևակերպման օպտիմալացում. հոսանքի արդյունավետության 28% աճ

3.2 Համակարգչային օժանդակությամբ կեղտաջրերի հեռացման մեխանիզմի ուսումնասիրություններ

Մոլեկուլային դինամիկայի մոդելավորումներ՝

• Te-X (X=O,S,Se և այլն) փոխազդեցության պոտենցիալ ֆունկցիաների մշակումը
• Խառնուրդների բաժանման կինետիկայի մոդելավորում տարբեր ջերմաստիճաններում
• Ադիտիվ-խառնուրդային կապող էներգիաների կանխատեսում

Առաջին սկզբունքների հաշվարկներ.

• Թելուրիումի ցանցում խառնուրդների առաջացման էներգիաների հաշվարկը
• Օպտիմալ քելացնող մոլեկուլային կառուցվածքների կանխատեսում
• Գոլորշիների փոխադրման ռեակցիայի ուղիների օպտիմալացում

Կիրառման օրինակներ՝

• Նոր թթվածնի կլանիչ LaTe₂-ի հայտնաբերումը, որը թթվածնի պարունակությունը նվազեցնում է մինչև 0.3 ppm
• Անհատականացված քելացնող նյութերի նախագծում, որը 60%-ով բարելավում է ածխածնի հեռացման արդյունավետությունը

3.3 Թվային երկվորյակ և վիրտուալ գործընթացների օպտիմալացում

Թվային երկվորյակ համակարգի կառուցում.

1. Երկրաչափական մոդել. Սարքավորումների ճշգրիտ եռաչափ վերարտադրություն
2. Ֆիզիկական մոդել. Զուգակցված ջերմափոխանակում, զանգվածի փոխանցում և հեղուկային դինամիկա
3. Քիմիական մոդել. Ինտեգրված խառնուրդների ռեակցիայի կինետիկա
4. Կառավարման մոդել. Կառավարման համակարգի սիմուլյացված արձագանքներ

Վիրտուալ օպտիմալացման գործընթաց.

• Թվային տարածքում 500+ գործընթացների համակցությունների փորձարկում
• Կրիտիկական զգայուն պարամետրերի նույնականացում (CSV վերլուծություն)
• Օպտիմալ գործառնական պատուհանների կանխատեսում (OWC վերլուծություն)
• Գործընթացի կայունության վավերացում (Մոնտե Կառլո սիմուլյացիա)

4. Արդյունաբերական ներդրման ուղի և օգուտների վերլուծություն

4.1 Փուլային իրականացման ծրագիր

I փուլ (0-6 ամիս):

• Հիմնական տվյալների հավաքագրման համակարգերի տեղակայում
• Գործընթացների տվյալների բազայի ստեղծում
• Նախնական կանխատեսման մոդելների մշակում
• Հիմնական պարամետրերի մոնիթորինգի իրականացում

II փուլ (6-12 ամիս):

• Թվային երկվորյակների համակարգի ավարտը
• Հիմնական գործընթացային մոդուլների օպտիմալացում
• Փորձնական փակ ցիկլի կառավարման ներդրում
• Որակի հետագծելիության համակարգի մշակում

III փուլ (12-18 ամիս):

• Լիարժեք գործընթացային արհեստական ​​բանականության օպտիմալացում
• Ադապտիվ կառավարման համակարգեր
• Խելացի սպասարկման համակարգեր
• Անընդհատ ուսուցման մեխանիզմներ

4.2 Ակնկալվող տնտեսական օգուտներ

50 տոննա տարեկան բարձր մաքրության թելուրիումի արտադրության դեպքի ուսումնասիրություն.

5. Տեխնիկական մարտահրավերներ և լուծումներ

5.1 Հիմնական տեխնիկական խոչընդոտներ

1. Տվյալների որակի հետ կապված խնդիրներ՝
   • Արդյունաբերական տվյալները պարունակում են զգալի աղմուկ և բացակայող արժեքներ
   • Տվյալների աղբյուրների միջև անհամապատասխան չափանիշներ
   • Բարձր մաքրության վերլուծական տվյալների երկար ձեռքբերման ցիկլեր
2. Մոդելի ընդհանրացում.
   • Հումքի տատանումները հանգեցնում են մոդելի ձախողումների
   • Սարքավորումների ծերացումը ազդում է գործընթացի կայունության վրա
   • Նոր արտադրանքի տեխնիկական բնութագրերը պահանջում են մոդելի վերապատրաստում
3. Համակարգի ինտեգրման դժվարություններ.
   • Հին և նոր սարքավորումների համատեղելիության խնդիրներ
   • Իրական ժամանակի կառավարման արձագանքի ուշացումներ
   • Անվտանգության և հուսալիության ստուգման մարտահրավերներ

5.2 Նորարարական լուծումներ

Ադապտիվ տվյալների բարելավում.

• GAN-ի վրա հիմնված գործընթացային տվյալների ստեղծում
• Ուսուցման փոխանցում՝ տվյալների սակավությունը փոխհատուցելու համար
• Կիսահսկվող ուսուցում՝ օգտագործելով չպիտակավորված տվյալներ

Հիբրիդային մոդելավորման մոտեցում.

• Ֆիզիկայի սահմանափակումներով տվյալների մոդելներ
• Մեխանիզմով ուղղորդվող նեյրոնային ցանցերի ճարտարապետություններ
• Բազմակի հավատարմության մոդելի միաձուլում

Edge-Cloud համագործակցային հաշվարկներ.

• Կրիտիկական կառավարման ալգորիթմների եզրային տեղակայում
• Ամպային հաշվարկներ բարդ օպտիմալացման առաջադրանքների համար
• Ցածր լատենտությամբ 5G կապ

6. Ապագա զարգացման ուղղություններ

1. Ինտելեկտուալ նյութերի մշակում.
   • Արհեստական ​​բանականության կողմից մշակված մասնագիտացված մաքրման նյութեր
   • Օպտիմալ հավելանյութերի համակցությունների բարձր արդյունավետության ստուգում
   • Նոր խառնուրդների կլանման մեխանիզմների կանխատեսում
2. Լիովին ինքնավար օպտիմալացում.
   • Ինքնաճանաչման գործընթացային վիճակներ
   • Ինքնաօպտիմալացվող գործառնական պարամետրեր
   • Ինքնաուղղվող անոմալիաների լուծում
3. Կանաչ մաքրման գործընթացներ.
   • Նվազագույն էներգիայի ուղու օպտիմալացում
   • Թափոնների վերամշակման լուծումներ
   • Իրական ժամանակում ածխածնային հետքի մոնիթորինգ

Արհեստական ​​բանականության խորը ինտեգրման միջոցով թելուրի մաքրումը ենթարկվում է հեղափոխական վերափոխման՝ փորձի վրա հիմնվածից դառնալով տվյալների վրա հիմնված, հատվածային օպտիմալացումից՝ ամբողջական օպտիմալացում: Ընկերություններին խորհուրդ է տրվում ընդունել «գլխավոր պլանավորում, փուլային իրականացում» ռազմավարություն՝ առաջնահերթություն տալով կարևորագույն գործընթացային փուլերում առաջընթացին և աստիճանաբար կառուցելով համապարփակ ինտելեկտուալ մաքրման համակարգեր: