కీలకమైన వ్యూహాత్మక అరుదైన లోహం అయిన టెల్లూరియం సౌర ఘటాలు, థర్మోఎలెక్ట్రిక్ పదార్థాలు మరియు ఇన్ఫ్రారెడ్ గుర్తింపులో ముఖ్యమైన అనువర్తనాలను కనుగొంటుంది. సాంప్రదాయ శుద్దీకరణ ప్రక్రియలు తక్కువ సామర్థ్యం, ​​అధిక శక్తి వినియోగం మరియు పరిమిత స్వచ్ఛత మెరుగుదల వంటి సవాళ్లను ఎదుర్కొంటాయి. ఈ వ్యాసం కృత్రిమ మేధస్సు సాంకేతికతలు టెల్లూరియం శుద్దీకరణ ప్రక్రియలను సమగ్రంగా ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయగలవో క్రమపద్ధతిలో పరిచయం చేస్తుంది.

1. టెలూరియం ప్యూరిఫికేషన్ టెక్నాలజీ ప్రస్తుత స్థితి

1.1 సాంప్రదాయ టెల్లూరియం శుద్దీకరణ పద్ధతులు మరియు పరిమితులు

ప్రధాన శుద్దీకరణ పద్ధతులు:

• వాక్యూమ్ డిస్టిలేషన్: తక్కువ-మరిగే-పాయింట్ మలినాలను (ఉదా, Se, S) తొలగించడానికి అనుకూలం.
• జోన్ రిఫైనింగ్: ముఖ్యంగా లోహ మలినాలను తొలగించడానికి ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది (ఉదా., Cu, Fe)
• విద్యుద్విశ్లేషణ శుద్ధి: వివిధ మలినాలను లోతుగా తొలగించగల సామర్థ్యం.
• రసాయన ఆవిరి రవాణా: అల్ట్రా-హై-ప్యూరిటీ టెల్లూరియం (6N గ్రేడ్ మరియు అంతకంటే ఎక్కువ) ఉత్పత్తి చేయగలదు.

కీలక సవాళ్లు:

• ప్రాసెస్ పారామితులు క్రమబద్ధమైన ఆప్టిమైజేషన్ కంటే అనుభవంపై ఆధారపడతాయి.
• మలినాలను తొలగించే సామర్థ్యం అడ్డంకులను చేరుకుంటుంది (ముఖ్యంగా ఆక్సిజన్ మరియు కార్బన్ వంటి లోహేతర మలినాలకు)
• అధిక శక్తి వినియోగం ఉత్పత్తి ఖర్చులను పెంచుతుంది
• బ్యాచ్-టు-బ్యాచ్ స్వచ్ఛతలో గణనీయమైన వైవిధ్యాలు మరియు పేలవమైన స్థిరత్వం

1.2 టెల్లూరియం ప్యూరిఫికేషన్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం క్లిష్టమైన పారామితులు

కోర్ ప్రాసెస్ పారామీటర్ మ్యాట్రిక్స్:

2. టెల్లూరియం శుద్దీకరణ కోసం AI అప్లికేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్

2.1 మొత్తం సాంకేతిక నిర్మాణం

త్రీ-టైర్ AI ఆప్టిమైజేషన్ సిస్టమ్:

1. ప్రిడిక్షన్ లేయర్: మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆధారిత ప్రక్రియ ఫలిత అంచనా నమూనాలు
2. ఆప్టిమైజేషన్ లేయర్: బహుళ-ఆబ్జెక్టివ్ పారామీటర్ ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథంలు
3. నియంత్రణ పొర: రియల్-టైమ్ ప్రాసెస్ కంట్రోల్ సిస్టమ్స్

2.2 డేటా సముపార్జన మరియు ప్రాసెసింగ్ వ్యవస్థ

బహుళ-మూల డేటా ఇంటిగ్రేషన్ పరిష్కారం:

• పరికరాల సెన్సార్ డేటా: ఉష్ణోగ్రత, పీడనం, ప్రవాహం రేటుతో సహా 200+ పారామితులు
• ప్రాసెస్ మానిటరింగ్ డేటా: ఆన్‌లైన్ మాస్ స్పెక్ట్రోమెట్రీ మరియు స్పెక్ట్రోస్కోపిక్ విశ్లేషణ ఫలితాలు
• ప్రయోగశాల విశ్లేషణ డేటా: ICP-MS, GDMS మొదలైన వాటి నుండి ఆఫ్‌లైన్ పరీక్ష ఫలితాలు.
• చారిత్రక ఉత్పత్తి డేటా: గత 5 సంవత్సరాల నుండి ఉత్పత్తి రికార్డులు (1000+ బ్యాచ్‌లు)

ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్:

• స్లైడింగ్ విండో పద్ధతిని ఉపయోగించి టైమ్-సిరీస్ ఫీచర్ వెలికితీత
• అశుద్ధ వలస గతి లక్షణాల నిర్మాణం
• ప్రాసెస్ పారామితి పరస్పర చర్య మాత్రికల అభివృద్ధి
• పదార్థం మరియు శక్తి సమతుల్య లక్షణాల స్థాపన

3. వివరణాత్మక కోర్ AI ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నాలజీస్

3.1 డీప్ లెర్నింగ్-బేస్డ్ ప్రాసెస్ పారామీటర్ ఆప్టిమైజేషన్

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్:

• ఇన్‌పుట్ లేయర్: 56-డైమెన్షనల్ ప్రాసెస్ పారామితులు (సాధారణీకరించబడ్డాయి)
• దాచిన పొరలు: 3 LSTM పొరలు (256 న్యూరాన్లు) + 2 పూర్తిగా అనుసంధానించబడిన పొరలు
• అవుట్‌పుట్ లేయర్: 12-డైమెన్షనల్ నాణ్యత సూచికలు (స్వచ్ఛత, అశుద్ధత కంటెంట్, మొదలైనవి)

శిక్షణ వ్యూహాలు:

• బదిలీ అభ్యాసం: సారూప్య లోహాల శుద్దీకరణ డేటాను ఉపయోగించి ముందస్తు శిక్షణ (ఉదా. Se)
• క్రియాశీల అభ్యాసం: డి-ఆప్టిమల్ పద్దతి ద్వారా ప్రయోగాత్మక డిజైన్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం
• ఉపబల అభ్యాసం: రివార్డ్ ఫంక్షన్లను స్థాపించడం (స్వచ్ఛత మెరుగుదల, శక్తి తగ్గింపు)

సాధారణ ఆప్టిమైజేషన్ కేసులు:

• వాక్యూమ్ డిస్టిలేషన్ టెంపరేచర్ ప్రొఫైల్ ఆప్టిమైజేషన్: Se అవశేషంలో 42% తగ్గింపు
• జోన్ రిఫైనింగ్ రేటు ఆప్టిమైజేషన్: Cu తొలగింపులో 35% మెరుగుదల
• ఎలక్ట్రోలైట్ ఫార్ములేషన్ ఆప్టిమైజేషన్: ప్రస్తుత సామర్థ్యంలో 28% పెరుగుదల

3.2 కంప్యూటర్-ఎయిడెడ్ ఇంప్యూరిటీ రిమూవల్ మెకానిజం స్టడీస్

మాలిక్యులర్ డైనమిక్స్ సిమ్యులేషన్స్:

• Te-X (X=O,S,Se, మొదలైనవి) పరస్పర సంభావ్య ఫంక్షన్ల అభివృద్ధి
• వివిధ ఉష్ణోగ్రతల వద్ద మలిన విభజన గతిశాస్త్రం యొక్క అనుకరణ
• సంకలిత-అశుద్ధ బంధన శక్తుల అంచనా

మొదటి సూత్రాల లెక్కలు:

• టెల్లూరియం లాటిస్ లో మలిన నిర్మాణ శక్తుల గణన
• సరైన చెలాటింగ్ పరమాణు నిర్మాణాల అంచనా
• ఆవిరి రవాణా ప్రతిచర్య మార్గాల ఆప్టిమైజేషన్

అప్లికేషన్ ఉదాహరణలు:

• ఆక్సిజన్ కంటెంట్‌ను 0.3ppmకి తగ్గించే నవల ఆక్సిజన్ స్కావెంజర్ LaTe₂ యొక్క ఆవిష్కరణ.
• అనుకూలీకరించిన చెలాటింగ్ ఏజెంట్ల రూపకల్పన, కార్బన్ తొలగింపు సామర్థ్యాన్ని 60% మెరుగుపరుస్తుంది.

3.3 డిజిటల్ ట్విన్ మరియు వర్చువల్ ప్రాసెస్ ఆప్టిమైజేషన్

డిజిటల్ ట్విన్ సిస్టమ్ నిర్మాణం:

1. రేఖాగణిత నమూనా: పరికరాల ఖచ్చితమైన 3D పునరుత్పత్తి
2. భౌతిక నమూనా: కపుల్డ్ హీట్ ట్రాన్స్‌ఫర్, మాస్ ట్రాన్స్‌ఫర్ మరియు ఫ్లూయిడ్ డైనమిక్స్
3. రసాయన నమూనా: సమీకృత అశుద్ధ ప్రతిచర్య గతిశాస్త్రం
4. నియంత్రణ నమూనా: అనుకరణ నియంత్రణ వ్యవస్థ ప్రతిస్పందనలు

వర్చువల్ ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ:

• డిజిటల్ స్పేస్‌లో 500+ ప్రాసెస్ కాంబినేషన్‌లను పరీక్షించడం
• కీలకమైన సున్నితమైన పారామితుల గుర్తింపు (CSV విశ్లేషణ)
• సరైన ఆపరేటింగ్ విండోల అంచనా (OWC విశ్లేషణ)
• ప్రాసెస్ దృఢత్వ ధ్రువీకరణ (మోంటే కార్లో సిమ్యులేషన్)

4. పారిశ్రామిక అమలు మార్గం మరియు ప్రయోజన విశ్లేషణ

4.1 దశలవారీ అమలు ప్రణాళిక

దశ I (0-6 నెలలు):

• ప్రాథమిక డేటా సేకరణ వ్యవస్థల విస్తరణ
• ప్రక్రియ డేటాబేస్ ఏర్పాటు
• ప్రాథమిక అంచనా నమూనాల అభివృద్ధి
• కీలక పరామితి పర్యవేక్షణ అమలు

దశ II (6-12 నెలలు):

• డిజిటల్ ట్విన్ సిస్టమ్ పూర్తి
• కోర్ ప్రాసెస్ మాడ్యూల్స్ యొక్క ఆప్టిమైజేషన్
• పైలట్ క్లోజ్డ్-లూప్ నియంత్రణ అమలు
• నాణ్యతను గుర్తించగల వ్యవస్థ అభివృద్ధి

దశ III (12-18 నెలలు):

• పూర్తి-ప్రాసెస్ AI ఆప్టిమైజేషన్
• అనుకూల నియంత్రణ వ్యవస్థలు
• తెలివైన నిర్వహణ వ్యవస్థలు
• నిరంతర అభ్యాస విధానాలు

4.2 ఆశించిన ఆర్థిక ప్రయోజనాలు

50-టన్నుల వార్షిక అధిక-స్వచ్ఛత టెల్లూరియం ఉత్పత్తి యొక్క కేస్ స్టడీ:

5. సాంకేతిక సవాళ్లు మరియు పరిష్కారాలు

5.1 కీలక సాంకేతిక అడ్డంకులు

1. డేటా నాణ్యత సమస్యలు:
   • పారిశ్రామిక డేటా గణనీయమైన శబ్దం మరియు తప్పిపోయిన విలువలను కలిగి ఉంది
   • డేటా మూలాల్లో అస్థిరమైన ప్రమాణాలు
   • అధిక-స్వచ్ఛత విశ్లేషణ డేటా కోసం దీర్ఘ సముపార్జన చక్రాలు
2. నమూనా సాధారణీకరణ:
   • ముడి పదార్థ వైవిధ్యాలు మోడల్ వైఫల్యాలకు కారణమవుతాయి
   • పరికరాల వృద్ధాప్యం ప్రక్రియ స్థిరత్వాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది
   • కొత్త ఉత్పత్తి స్పెసిఫికేషన్లకు మోడల్ పునఃశిక్షణ అవసరం.
3. సిస్టమ్ ఇంటిగ్రేషన్ ఇబ్బందులు:
   • పాత మరియు కొత్త పరికరాల మధ్య అనుకూలత సమస్యలు
   • రియల్-టైమ్ నియంత్రణ ప్రతిస్పందన జాప్యాలు
   • భద్రత మరియు విశ్వసనీయత ధృవీకరణ సవాళ్లు

5.2 వినూత్న పరిష్కారాలు

అనుకూల డేటా మెరుగుదల:

• GAN-ఆధారిత ప్రాసెస్ డేటా జనరేషన్
• డేటా కొరతను భర్తీ చేయడానికి అభ్యసన బదిలీ
• లేబుల్ చేయని డేటాను ఉపయోగించి సెమీ-సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్

హైబ్రిడ్ మోడలింగ్ విధానం:

• భౌతిక శాస్త్ర-నిర్బంధిత డేటా నమూనాలు
• మెకానిజం-గైడెడ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు
• బహుళ-విశ్వసనీయ నమూనా కలయిక

ఎడ్జ్-క్లౌడ్ కొలాబరేటివ్ కంప్యూటింగ్:

• క్లిష్టమైన నియంత్రణ అల్గోరిథంల అంచు విస్తరణ
• సంక్లిష్టమైన ఆప్టిమైజేషన్ పనుల కోసం క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్
• తక్కువ జాప్యం 5G కమ్యూనికేషన్

6. భవిష్యత్తు అభివృద్ధి దిశలు

1. తెలివైన మెటీరియల్ అభివృద్ధి:
   • AI- రూపొందించిన ప్రత్యేక శుద్దీకరణ పదార్థాలు
   • సరైన సంకలిత కలయికల యొక్క అధిక-నిర్గమాంశ స్క్రీనింగ్
   • నవల మలిన సంగ్రహ విధానాల అంచనా
2. పూర్తిగా అటానమస్ ఆప్టిమైజేషన్:
   • స్వీయ-అవగాహన ప్రక్రియ స్థితులు
   • స్వీయ-ఆప్టిమైజింగ్ కార్యాచరణ పారామితులు
   • స్వీయ-సరిదిద్దే క్రమరాహిత్య పరిష్కారం
3. ఆకుపచ్చ శుద్దీకరణ ప్రక్రియలు:
   • కనిష్ట శక్తి మార్గం ఆప్టిమైజేషన్
   • వ్యర్థాల రీసైక్లింగ్ పరిష్కారాలు
   • రియల్-టైమ్ కార్బన్ పాదముద్ర పర్యవేక్షణ

లోతైన AI ఇంటిగ్రేషన్ ద్వారా, టెల్లూరియం శుద్దీకరణ అనుభవం-ఆధారిత నుండి డేటా-ఆధారితంగా, సెగ్మెంటెడ్ ఆప్టిమైజేషన్ నుండి హోలిస్టిక్ ఆప్టిమైజేషన్‌గా విప్లవాత్మక పరివర్తన చెందుతోంది. కంపెనీలు "మాస్టర్ ప్లానింగ్, దశలవారీ అమలు" వ్యూహాన్ని అవలంబించాలని, కీలకమైన ప్రక్రియ దశల్లో పురోగతులకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలని మరియు క్రమంగా సమగ్రమైన తెలివైన శుద్దీకరణ వ్యవస్థలను నిర్మించాలని సూచించారు.