Стратегийн чухал ховор металлын хувьд теллур нь нарны зай, дулаан цахилгаан материал, хэт улаан туяаны илрүүлэлт зэрэгт чухал хэрэглээг олдог. Уламжлалт цэвэршүүлэх үйл явц нь үр ашиг багатай, эрчим хүчний өндөр зарцуулалт, хязгаарлагдмал цэвэршилтийг сайжруулах зэрэг сорилтуудтай тулгардаг. Энэхүү нийтлэлд хиймэл оюун ухааны технологи нь теллур цэвэршүүлэх процессыг хэрхэн цогцоор нь оновчтой болгох талаар системтэйгээр танилцуулж байна.

1. Теллур цэвэршүүлэх технологийн өнөөгийн байдал

1.1 Теллурыг цэвэршүүлэх уламжлалт арга ба хязгаарлалт

Цэвэршүүлэх үндсэн аргууд:

• Вакуум нэрэх: Буцлах цэг багатай хольцыг (жишээ нь, Se, S) зайлуулахад тохиромжтой.
• Бүсийн цэвэршүүлэх: Ялангуяа металл хольцыг (жишээ нь Cu, Fe) арилгахад үр дүнтэй байдаг.
• Электролитийн аргаар цэвэршүүлэх: Төрөл бүрийн хольцыг гүн цэвэрлэх чадвартай
• Химийн уурын тээвэрлэлт: Хэт өндөр цэвэршилттэй теллур (6N ба түүнээс дээш зэрэг) гаргаж авах боломжтой.

Гол сорилтууд:

• Үйл явцын параметрүүд нь системчилсэн оновчлолоос илүү туршлага дээр тулгуурладаг
• Бохирдлыг арилгах үр ашиг нь саад бэрхшээлд хүрдэг (ялангуяа хүчилтөрөгч, нүүрстөрөгч зэрэг металл бус хольцуудад)
• Эрчим хүчний өндөр хэрэглээ нь үйлдвэрлэлийн өртөг нэмэгдэхэд хүргэдэг
• Багц хоорондын цэвэршилтийн мэдэгдэхүйц өөрчлөлт, тогтвортой байдал муу

1.2 Теллурын цэвэршүүлэх оновчлолын чухал үзүүлэлтүүд

Үндсэн процессын параметрийн матриц:

2. Теллурын цэвэршүүлэх хиймэл оюун ухааны хэрэглээний хүрээ

2.1 Техникийн ерөнхий архитектур

Гурван шатлалт хиймэл оюун ухааныг оновчтой болгох систем:

1. Урьдчилан таамаглах давхарга: Машины сургалтанд суурилсан үйл явцын үр дүнг таамаглах загварууд
2. Оновчлолын давхарга: Олон зорилготой параметрийн оновчлолын алгоритмууд
3. Хяналтын давхарга: Бодит цагийн үйл явцыг хянах систем

2.2 Мэдээлэл олж авах, боловсруулах систем

Олон эх сурвалжийн өгөгдөл нэгтгэх шийдэл:

• Тоног төхөөрөмжийн мэдрэгчийн өгөгдөл: температур, даралт, урсгалын хурд зэрэг 200+ параметр
• Процессын хяналтын өгөгдөл: Онлайн масс спектрометр ба спектроскопийн шинжилгээний үр дүн
• Лабораторийн шинжилгээний өгөгдөл: ICP-MS, GDMS гэх мэтээс офлайн туршилтын үр дүн.
• Үйлдвэрлэлийн түүхэн өгөгдөл: Сүүлийн 5 жилийн үйлдвэрлэлийн бүртгэл (1000 гаруй багц)

Онцлог инженерчлэл:

• Гулсах цонхны аргыг ашиглан цаг хугацааны цуврал шинж чанарыг задлах
• Бохирдлын шилжилт хөдөлгөөний кинетик шинж чанарыг бий болгох
• Процессын параметрийн харилцан үйлчлэлийн матрицыг боловсруулах
• Материал ба эрчим хүчний тэнцвэрийн шинж чанарыг бий болгох

3. AI оновчтой болгох нарийвчилсан үндсэн технологиуд

3.1 Гүнзгий суралцахад суурилсан үйл явцын параметрүүдийг оновчтой болгох

Мэдрэлийн сүлжээний архитектур:

• Оролтын давхарга: 56 хэмжээст процессын параметрүүд (хэвийн болгосон)
• Далд давхаргууд: 3 LSTM давхарга (256 нейрон) + 2 бүрэн холбогдсон давхарга
• Гаралтын давхарга: 12 хэмжээст чанарын үзүүлэлтүүд (цэвэр байдал, хольцын агууламж гэх мэт)

Сургалтын стратеги:

• Сургалтыг шилжүүлэх: Ижил төрлийн металлын цэвэршүүлсэн өгөгдлийг ашиглан бэлтгэл хийх (жишээ нь, Se)
• Идэвхтэй суралцах: D-optimal аргачлалаар туршилтын загварыг оновчтой болгох
• Сургалтыг бэхжүүлэх: Шагналын функцийг бий болгох (цэвэр байдлыг сайжруулах, эрчим хүчийг бууруулах)

Оновчлолын ердийн тохиолдлууд:

• Вакуум нэрэх температурын профайлыг оновчтой болгох: Se үлдэгдэл 42% -иар буурсан
• Бүсийн цэвэршүүлэх хурдыг оновчтой болгох: Cu-г арилгахад 35% сайжирсан
• Электролитийн бүтцийг оновчтой болгох: Одоогийн үр ашгийг 28% -иар нэмэгдүүлэх

3.2 Компьютерийн тусламжтайгаар бохирдлыг арилгах механизмын судалгаа

Молекулын динамик симуляци:

• Te-X (X=O,S,Se гэх мэт) харилцан үйлчлэлийн боломжит функцүүдийн хөгжил
• Янз бүрийн температурт хольцыг ялгах кинетикийн загварчлал
• Нэмэлт хольцыг холбох энергийн таамаглал

Эхний зарчмуудын тооцоо:

• Теллурын торонд хольц үүсэх энергийн тооцоо
• Хелатын оновчтой молекулын бүтцийг урьдчилан таамаглах
• Уурын тээвэрлэлтийн урвалын замыг оновчтой болгох

Хэрэглээний жишээ:

• Хүчилтөрөгчийн агууламжийг 0.3 ppm хүртэл бууруулах шинэ хүчилтөрөгч шингээгч LaTe₂-ийн нээлт.
• Өөртөө тохируулсан хелат бодисуудын дизайн, нүүрстөрөгчийг зайлуулах үр ашгийг 60% -иар нэмэгдүүлдэг

3.3 Дижитал ихэр ба виртуал процессыг оновчтой болгох

Дижитал ихэр системийн бүтээн байгуулалт:

1. Геометрийн загвар: Тоног төхөөрөмжийг 3D нарийвчлалтай хуулбарлах
2. Физик загвар: Хосолсон дулаан дамжуулалт, масс дамжуулалт, шингэний динамик
3. Химийн загвар: Холимог урвалын нэгдсэн кинетик
4. Хяналтын загвар: Хяналтын системийн хариу үйлдэл

Виртуал оновчтой болгох үйл явц:

• Дижитал орон зайд 500+ процессын хослолыг туршиж байна
• Чухал мэдрэмжтэй параметрүүдийг тодорхойлох (CSV шинжилгээ)
• Үйл ажиллагааны оновчтой цонхнуудын таамаглал (OWC шинжилгээ)
• Процессын бат бөх байдлын баталгаажуулалт (Монте Карлогийн загварчлал)

4. Аж үйлдвэрийн хэрэгжилтийн зам ба үр ашгийн шинжилгээ

4.1 Үе шаттай хэрэгжүүлэх төлөвлөгөө

I үе шат (0-6 сар):

• Мэдээлэл цуглуулах үндсэн системийг нэвтрүүлэх
• Процессын мэдээллийн санг бий болгох
• Урьдчилсан таамаглалын загвар боловсруулах
• Үндсэн параметрийн мониторингийн хэрэгжилт

II үе шат (6-12 сар):

• Дижитал ихэр системийг барьж дуусгах
• Үндсэн процессын модулиудыг оновчтой болгох
• Туршилтын хаалттай хүрд хяналтын хэрэгжилт
• Чанарыг хянах тогтолцоог хөгжүүлэх

III үе шат (12-18 сар):

• Бүрэн үйл явцын AI оновчлол
• Дасан зохицох хяналтын системүүд
• Ухаалаг засвар үйлчилгээний систем
• Тасралтгүй суралцах механизмууд

4.2 Эдийн засгийн хүлээгдэж буй үр өгөөж

Жилд 50 тонн өндөр цэвэршилттэй теллурийн үйлдвэрлэлийн жишээ:

5. Техникийн сорилт ба шийдэл

5.1 Техникийн гол бэрхшээлүүд

1. Өгөгдлийн чанарын асуудал:
   • Аж үйлдвэрийн өгөгдөл нь их хэмжээний дуу чимээ, дутуу утгыг агуулдаг
   • Мэдээллийн эх сурвалж дахь үл нийцэх стандартууд
   • Өндөр цэвэршилттэй дүн шинжилгээ хийх өгөгдлийг олж авах урт мөчлөг
2. Загварын ерөнхий ойлголт:
   • Түүхий эдийн өөрчлөлтүүд нь загварын эвдрэлийг үүсгэдэг
   • Тоног төхөөрөмжийн хөгшрөлт нь процессын тогтвортой байдалд нөлөөлдөг
   • Шинэ бүтээгдэхүүний техникийн үзүүлэлтүүд нь загварыг дахин сургах шаардлагатай
3. Системийн интеграцчлалын хүндрэлүүд:
   • Хуучин болон шинэ тоног төхөөрөмжийн нийцтэй байдлын асуудал
   • Бодит цагийн хяналтын хариу саатал
   • Аюулгүй байдал, найдвартай байдлыг шалгах сорилтууд

5.2 Шинэлэг шийдэл

Дасан зохицох өгөгдөл сайжруулах:

• GAN-д суурилсан процессын өгөгдөл үүсгэх
• Өгөгдлийн хомсдолыг нөхөхийн тулд суралцахыг шилжүүлэх
• Шошгогүй өгөгдлийг ашиглан хагас хяналттай сургалт

Гибрид загварчлалын арга:

• Физик хязгаарлагдмал өгөгдлийн загварууд
• Механизмаар удирдуулсан мэдрэлийн сүлжээний архитектурууд
• Олон үнэнч загваруудыг нэгтгэх

Edge-Cloud хамтын тооцоолол:

• Хяналтын чухал алгоритмуудын ирмэгийг байршуулах
• Нарийн төвөгтэй оновчлолын ажлуудад зориулсан үүлэн тооцоолол
• Хоцролт багатай 5G холбоо

6. Ирээдүйн хөгжлийн чиглэл

1. Ухаалаг материалын хөгжил:
   • AI-ийн зохион бүтээсэн тусгай цэвэршүүлэх материал
   • Нэмэлтүүдийн оновчтой хослолыг өндөр хүчин чадалтай скрининг
   • Бохирдлыг барих шинэ механизмын таамаглал
2. Бүрэн бие даасан оновчлол:
   • Өөрийгөө танин мэдэх үйл явцын төлөв байдал
   • Үйл ажиллагааны параметрүүдийг өөрөө оновчтой болгох
   • Өөрийгөө засах аномалийн шийдэл
3. Ногоон цэвэршүүлэх үйл явц:
   • Хамгийн бага эрчим хүчний замыг оновчтой болгох
   • Хог хаягдлыг дахин боловсруулах шийдэл
   • Бодит цагийн нүүрстөрөгчийн ул мөрийг хянах

AI-г гүнзгий интеграцчилснаар теллур цэвэршүүлэх нь туршлагаас өгөгдөлд тулгуурласан, сегментчилсэн оновчлолоос цогц оновчлол руу хувьсгалт өөрчлөлтийг хийж байна. Компаниудад "мастер төлөвлөлт, үе шаттайгаар хэрэгжүүлэх" стратеги баталж, чухал үйл явцын ололт амжилтыг эрэмбэлж, ухаалаг цэвэршүүлэх цогц системийг аажмаар бий болгохыг зөвлөж байна.