Təhlükəli strateji nadir metal kimi tellur günəş batareyalarında, termoelektrik materiallarda və infraqırmızı aşkarlamada mühüm tətbiqlər tapır. Ənənəvi təmizləmə prosesləri aşağı səmərəlilik, yüksək enerji istehlakı və məhdud təmizliyin təkmilləşdirilməsi kimi problemlərlə üzləşir. Bu məqalə sistematik şəkildə süni intellekt texnologiyalarının tellurun təmizlənməsi proseslərini hərtərəfli optimallaşdıra biləcəyini təqdim edir.

1. Tellurun Təmizləmə Texnologiyasının Hazırkı Vəziyyəti

1.1 Adi Tellur Təmizləmə Metodları və Məhdudiyyətlər

Əsas təmizləmə üsulları:

• Vakuum distilləsi: Aşağı qaynama nöqtəli çirkləri (məsələn, Se, S) təmizləmək üçün uyğundur.
• Zona təmizlənməsi: Xüsusilə metal çirkləri (məsələn, Cu, Fe) təmizləmək üçün effektivdir.
• Elektrolitik təmizləmə: Müxtəlif çirkləri dərindən təmizləməyə qadirdir
• Kimyəvi buxar nəqli: Ultra yüksək təmizlikli tellur istehsal edə bilər (6N və daha yuxarı dərəcəli)

Əsas Çətinliklər:

• Proses parametrləri sistemli optimallaşdırmadan çox təcrübəyə əsaslanır
• Çirklənmənin aradan qaldırılması effektivliyi darboğazlara çatır (xüsusilə oksigen və karbon kimi qeyri-metal çirklər üçün)
• Yüksək enerji istehlakı istehsal xərclərinin artmasına səbəb olur
• Partiyadan partiyaya əhəmiyyətli təmizlik dəyişiklikləri və zəif sabitlik

1.2 Tellurun Təmizlənməsinin Optimallaşdırılması üçün Kritik Parametrlər

Əsas Proses Parametr Matrisi:

2. Tellurium Təmizləmə üçün AI Tətbiq Çərçivəsi

2.1 Ümumi Texniki Memarlıq

Üç səviyyəli süni intellekt optimallaşdırma sistemi:

1. Proqnoz səviyyəsi: Maşın öyrənməsinə əsaslanan proses nəticələrinin proqnozlaşdırılması modelləri
2. Optimallaşdırma səviyyəsi: Çoxməqsədli parametrlərin optimallaşdırılması alqoritmləri
3. Nəzarət təbəqəsi: Real vaxt rejimində proseslərə nəzarət sistemləri

2.2 Məlumatların Alınması və Emalı Sistemi

Çoxmənbəli Məlumat İnteqrasiya Həlli:

• Avadanlıq sensoru məlumatları: temperatur, təzyiq, axın sürəti daxil olmaqla 200+ parametr
• Prosesin monitorinqi məlumatları: Onlayn kütləvi spektrometriya və spektroskopik analiz nəticələri
• Laboratoriya təhlili məlumatları: ICP-MS, GDMS və s.-dən oflayn sınaq nəticələri.
• Tarixi istehsal məlumatları: Son 5 ildə istehsal qeydləri (1000+ partiya)

Xüsusiyyət Mühəndisliyi:

• Sürüşən pəncərə metodundan istifadə edərək zaman seriyası xüsusiyyətlərinin çıxarılması
• Çirkli miqrasiya kinetik xüsusiyyətlərinin qurulması
• Proses parametrlərinin qarşılıqlı təsir matrislərinin işlənməsi
• Maddi və enerji balansı xüsusiyyətlərinin qurulması

3. Təfərrüatlı əsas süni intellekt optimallaşdırma texnologiyaları

3.1 Dərin Öyrənmə Əsaslı Proses Parametrlərinin Optimizasiyası

Neyron Şəbəkə Memarlığı:

• Giriş təbəqəsi: 56 ölçülü proses parametrləri (normallaşdırılmış)
• Gizli təbəqələr: 3 LSTM təbəqəsi (256 neyron) + 2 tam əlaqəli qat
• Çıxış təbəqəsi: 12 ölçülü keyfiyyət göstəriciləri (təmizlik, çirklilik və s.)

Təlim strategiyaları:

• Öyrənmənin ötürülməsi: Oxşar metalların (məsələn, Se) təmizlənmə məlumatlarından istifadə edərək ilkin məşq
• Aktiv öyrənmə: D-optimal metodologiyası vasitəsilə eksperimental dizaynların optimallaşdırılması
• Gücləndirici öyrənmə: Mükafat funksiyalarının qurulması (təmizliyin yaxşılaşdırılması, enerjinin azaldılması)

Tipik optimallaşdırma halları:

• Vakuum distilləsinin temperatur profilinin optimallaşdırılması: Se qalığının 42% azalması
• Zona təmizlənmə dərəcəsinin optimallaşdırılması: Cu aradan qaldırılmasında 35% yaxşılaşma
• Elektrolit formulasının optimallaşdırılması: cari səmərəliliyin 28% artması

3.2 Kompüter Dəstəkli Çirklilik Təmizləmə Mexanizminin Tədqiqatları

Molekulyar Dinamik Simulyasiyalar:

• Te-X (X=O,S,Se və s.) qarşılıqlı təsir potensial funksiyalarının işlənməsi
• Müxtəlif temperaturlarda çirklərin ayrılması kinetikasının simulyasiyası
• Aşqar-çirk bağlayıcı enerjilərin proqnozlaşdırılması

Birinci Prinsiplər üzrə Hesablamalar:

• Tellur şəbəkəsində çirklərin əmələ gəlməsi enerjilərinin hesablanması
• Optimal chelating molekulyar strukturlarının proqnozlaşdırılması
• Buxar daşıma reaksiyalarının yollarının optimallaşdırılması

Tətbiq nümunələri:

• Oksigen miqdarını 0,3 ppm-ə qədər azaldan LaTe₂ yeni oksigen təmizləyicisinin kəşfi
• Fərdi xelatlaşdırıcı maddələrin dizaynı, karbonun çıxarılması effektivliyini 60% artırır

3.3 Rəqəmsal Twin və Virtual Proseslərin Optimizasiyası

Rəqəmsal Twin Sistemin qurulması:

1. Həndəsi model: Avadanlığın dəqiq 3D reproduksiyası
2. Fiziki model: Birləşdirilmiş istilik ötürülməsi, kütlə ötürülməsi və maye dinamikası
3. Kimyəvi model: İnteqrasiya edilmiş çirklənmə reaksiyası kinetikası
4. Nəzarət modeli: Simulyasiya edilmiş idarəetmə sisteminin cavabları

Virtual Optimallaşdırma Prosesi:

• Rəqəmsal məkanda 500-dən çox proses birləşməsinin sınaqdan keçirilməsi
• Kritik həssas parametrlərin müəyyən edilməsi (CSV analizi)
• Optimal əməliyyat pəncərələrinin proqnozlaşdırılması (OWC təhlili)
• Prosesin möhkəmliyinin yoxlanılması (Monte Carlo simulyasiyası)

4. Sənayenin Tətbiq Yolu və Fayda Təhlili

4.1 Mərhələli İcra Planı

Faza I (0-6 ay):

• Əsas məlumatların toplanması sistemlərinin yerləşdirilməsi
• Proses məlumat bazasının yaradılması
• İlkin proqnozlaşdırma modellərinin işlənib hazırlanması
• Əsas parametrlərin monitorinqinin həyata keçirilməsi

II mərhələ (6-12 ay):

• Rəqəmsal əkiz sisteminin tamamlanması
• Əsas proses modullarının optimallaşdırılması
• Pilot qapalı dövrə nəzarətinin həyata keçirilməsi
• Keyfiyyətin izlənməsi sisteminin inkişafı

III mərhələ (12-18 ay):

• Tam proses AI optimallaşdırılması
• Adaptiv idarəetmə sistemləri
• Ağıllı texniki xidmət sistemləri
• Davamlı öyrənmə mexanizmləri

4.2 Gözlənilən İqtisadi Faydalar

50 ton illik yüksək təmizlikli tellur istehsalının nümunəsi:

5. Texniki Problemlər və Həll Yolları

5.1 Əsas Texniki Darboğazlar

1. Data Keyfiyyəti Problemləri:
   • Sənaye məlumatları əhəmiyyətli səs-küy və çatışmayan dəyərləri ehtiva edir
   • Məlumat mənbələri arasında uyğunsuz standartlar
   • Yüksək təmizlikli analiz məlumatları üçün uzun əldə etmə dövrləri
2. Modelin ümumiləşdirilməsi:
   • Xammal dəyişiklikləri modelin uğursuzluğuna səbəb olur
   • Avadanlığın köhnəlməsi prosesin sabitliyinə təsir göstərir
   • Yeni məhsulun spesifikasiyası modelin yenidən hazırlanmasını tələb edir
3. Sistem inteqrasiyası çətinlikləri:
   • Köhnə və yeni avadanlıqlar arasında uyğunluq problemləri
   • Real vaxt nəzarət cavab gecikmələri
   • Təhlükəsizlik və etibarlılığın yoxlanılması problemləri

5.2 İnnovativ Həllər

Adaptiv Məlumat Təkmilləşdirməsi:

• GAN əsaslı proses məlumatlarının yaradılması
• Məlumat çatışmazlığını kompensasiya etmək üçün öyrənməni köçürün
• Etiketsiz məlumatlardan istifadə edərək yarı nəzarətli öyrənmə

Hibrid Modelləşdirmə yanaşması:

• Fiziki məhdudiyyətli məlumat modelləri
• Mexanizmlə idarə olunan neyron şəbəkə arxitekturaları
• Çoxsaylı model birləşməsi

Edge-Cloud Collaborative Computing:

• Kritik nəzarət alqoritmlərinin kənar yerləşdirilməsi
• Mürəkkəb optimallaşdırma tapşırıqları üçün bulud hesablama
• Aşağı gecikmə 5G rabitəsi

6. Gələcək İnkişaf İstiqamətləri

1. Ağıllı Material İnkişafı:
   • AI tərəfindən hazırlanmış xüsusi təmizləyici materiallar
   • Optimal aşqar birləşmələrinin yüksək məhsuldarlıqlı skrininqi
   • Yeni çirkləri tutma mexanizmlərinin proqnozlaşdırılması
2. Tam Avtonom Optimallaşdırma:
   • Özünü tanıyan proses dövlətləri
   • Özünü optimallaşdıran əməliyyat parametrləri
   • Özünü düzəldən anomaliya həlli
3. Yaşıl Təmizləmə Prosesləri:
   • Minimum enerji yolunun optimallaşdırılması
   • Tullantıların təkrar emalı üçün həllər
   • Real vaxtda karbon izi monitorinqi

Dərin süni intellekt inteqrasiyası vasitəsilə tellurun təmizlənməsi təcrübəyə əsaslanandan verilənlərə əsaslanan, seqmentləşdirilmiş optimallaşdırmadan vahid optimallaşdırmaya qədər inqilabi transformasiyadan keçir. Şirkətlərə kritik proses addımlarında irəliləyişləri prioritetləşdirərək və tədricən hərtərəfli intellektual təmizləmə sistemlərini quraraq, “master planlaşdırma, mərhələli həyata keçirmə” strategiyasını qəbul etmək tövsiyə olunur.