Como metal raro estratéxico fundamental, o telurio atopa aplicacións importantes en células solares, materiais termoeléctricos e detección infravermella. Os procesos de purificación tradicionais enfróntanse a desafíos como a baixa eficiencia, o alto consumo de enerxía e a mellora limitada da pureza. Este artigo presenta sistematicamente como as tecnoloxías de intelixencia artificial poden optimizar de forma exhaustiva os procesos de purificación do telurio.

1. Estado actual da tecnoloxía de purificación de telurio

1.1 Métodos convencionais de purificación de telurio e limitacións

Principais métodos de purificación:

• Destilación ao baleiro: axeitada para eliminar impurezas de baixo punto de ebulición (por exemplo, Se, S)
• Refinación por zonas: Particularmente eficaz para eliminar impurezas metálicas (por exemplo, Cu, Fe)
• Refinación electrolítica: Capaz de eliminar en profundidade diversas impurezas
• Transporte químico de vapor: Pode producir teluro de pureza ultra alta (grao 6N e superior)

Desafíos clave:

• Os parámetros do proceso dependen da experiencia en lugar da optimización sistemática
• A eficiencia de eliminación de impurezas chega a puntos de estrangulamento (especialmente para impurezas non metálicas como o osíxeno e o carbono)
• O alto consumo de enerxía leva a uns custos de produción elevados
• Variacións significativas de pureza entre lotes e mala estabilidade

1.2 Parámetros críticos para a optimización da purificación de teluro

Matriz de parámetros do proceso principal:

2. Marco de aplicacións de IA para a purificación de teluro

2.1 Arquitectura técnica xeral

Sistema de optimización de IA de tres niveis:

1. Capa de predición: modelos de predición de resultados de procesos baseados na aprendizaxe automática
2. Capa de optimización: algoritmos de optimización de parámetros multiobxectivo
3. Capa de control: Sistemas de control de procesos en tempo real

2.2 Sistema de adquisición e procesamento de datos

Solución de integración de datos multifonte:

• Datos do sensor do equipo: máis de 200 parámetros, incluíndo temperatura, presión e caudal
• Datos de monitorización de procesos: resultados de espectrometría de masas en liña e análise espectroscópica
• Datos de análise de laboratorio: resultados de probas fóra de liña de ICP-MS, GDMS, etc.
• Datos históricos de produción: rexistros de produción dos últimos 5 anos (máis de 1000 lotes)

Enxeñaría de características:

• Extracción de características de series temporais mediante o método da xanela deslizante
• Construción das características cinéticas da migración de impurezas
• Desenvolvemento de matrices de interacción de parámetros de proceso
• Establecemento de características de balance de materia e enerxía

3. Tecnoloxías básicas detalladas de optimización da IA

3.1 Optimización de parámetros de procesos baseada na aprendizaxe profunda

Arquitectura de redes neuronais:

• Capa de entrada: parámetros de proceso de 56 dimensións (normalizados)
• Capas ocultas: 3 capas LSTM (256 neuronas) + 2 capas totalmente conectadas
• Capa de saída: indicadores de calidade de 12 dimensións (pureza, contido de impurezas, etc.)

Estratexias de adestramento:

• Aprendizaxe por transferencia: adestramento previo usando datos de purificación de metais similares (por exemplo, Se)
• Aprendizaxe activa: optimización de deseños experimentais mediante a metodoloxía D-óptima
• Aprendizaxe por reforzo: establecemento de funcións de recompensa (mellora da pureza, redución da enerxía)

Casos típicos de optimización:

• Optimización do perfil de temperatura de destilación ao baleiro: redución do 42 % nos residuos de Se
• Optimización da taxa de refinación por zonas: mellora do 35 % na eliminación de Cu
• Optimización da formulación de electrólitos: aumento do 28 % na eficiencia actual

3.2 Estudos de mecanismos de eliminación de impurezas asistidos por ordenador

Simulacións de dinámica molecular:

• Desenvolvemento das funcións potenciais de interacción Te-X (X=O,S,Se, etc.)
• Simulación da cinética de separación de impurezas a diferentes temperaturas
• Predición das enerxías de enlace aditivas-impurezas

Cálculos de Primeiros Principios:

• Cálculo das enerxías de formación de impurezas na rede de teluro
• Predición de estruturas moleculares quelantes óptimas
• Optimización das vías de reacción de transporte de vapor

Exemplos de aplicacións:

• Descubrimento do novo captador de osíxeno LaTe₂, que reduce o contido de osíxeno a 0,3 ppm
• Deseño de axentes quelantes personalizados, que melloran a eficiencia de eliminación de carbono nun 60 %

3.3 Xemelgos dixitais e optimización de procesos virtuais

Construción do sistema xemelgo dixital:

1. Modelo xeométrico: reprodución 3D precisa do equipamento
2. Modelo físico: Transferencia de calor acoplada, transferencia de masa e dinámica de fluídos
3. Modelo químico: cinética de reacción de impurezas integradas
4. Modelo de control: Respostas simuladas do sistema de control

Proceso de optimización virtual:

• Probando máis de 500 combinacións de procesos no espazo dixital
• Identificación de parámetros sensibles críticos (análise CSV)
• Predición das fiestras de funcionamento óptimas (análise OWC)
• Validación da robustez do proceso (simulación de Monte Carlo)

4. Vía de implementación industrial e análise de beneficios

4.1 Plan de implementación por fases

Fase I (0-6 meses):

• Implementación de sistemas básicos de adquisición de datos
• Establecemento da base de datos de procesos
• Desenvolvemento de modelos de predición preliminares
• Implementación da monitorización de parámetros clave

Fase II (6-12 meses):

• Finalización do sistema de xemelgos dixitais
• Optimización dos módulos de procesos principais
• Implementación piloto de control en bucle pechado
• Desenvolvemento do sistema de trazabilidade da calidade

Fase III (12-18 meses):

• Optimización de procesos completos con IA
• Sistemas de control adaptativos
• Sistemas de mantemento intelixentes
• Mecanismos de aprendizaxe continua

4.2 Beneficios económicos esperados

Estudo de caso da produción anual de telurio de alta pureza de 50 toneladas:

5. Desafíos e solucións técnicas

5.1 Principais obstáculos técnicos

1. Problemas de calidade dos datos:
   • Os datos industriais conteñen ruído significativo e valores faltantes
   • Estándares inconsistentes entre as fontes de datos
   • Ciclos de adquisición longos para datos de análise de alta pureza
2. Xeneralización do modelo:
   • As variacións nas materias primas provocan fallos no modelo
   • O envellecemento dos equipos afecta á estabilidade do proceso
   • As novas especificacións de produtos requiren un reaxuste do modelo
3. Dificultades de integración do sistema:
   • Problemas de compatibilidade entre equipos antigos e novos
   • Retardos de resposta de control en tempo real
   • Desafíos de verificación de seguridade e fiabilidade

5.2 Solucións innovadoras

Mellora adaptativa de datos:

• Xeración de datos de procesos baseada en GAN
• Aprendizaxe por transferencia para compensar a escaseza de datos
• Aprendizaxe semisupervisada utilizando datos non etiquetados

Enfoque de modelado híbrido:

• Modelos de datos con restricións físicas
• Arquitecturas de redes neuronais guiadas por mecanismos
• Fusión de modelos multifidelidade

Computación colaborativa na nube perimetral:

• Implementación perimetral de algoritmos de control críticos
• Computación na nube para tarefas de optimización complexas
• Comunicación 5G de baixa latencia

6. Direccións de desenvolvemento futuro

1. Desenvolvemento de materiais intelixentes:
   • Materiais de purificación especializados deseñados por IA
   • Cribado de alto rendemento de combinacións óptimas de aditivos
   • Predición de novos mecanismos de captura de impurezas
2. Optimización totalmente autónoma:
   • Estados de proceso autoconscientes
   • Parámetros operativos autooptimizantes
   • Resolución de anomalías autocorrectiva
3. Procesos de purificación ecolóxica:
   • Optimización da ruta de enerxía mínima
   • Solucións de reciclaxe de residuos
   • Monitorización da pegada de carbono en tempo real

Mediante unha profunda integración da IA, a purificación do telurio está a experimentar unha transformación revolucionaria, pasando de estar baseada na experiencia a estar baseada nos datos, de optimización segmentada a optimización holística. Aconséllase ás empresas que adopten unha estratexia de "planificación mestra e implementación por fases", priorizando os avances nos pasos críticos do proceso e construíndo gradualmente sistemas de purificación intelixentes e completos.