એક મહત્વપૂર્ણ વ્યૂહાત્મક દુર્લભ ધાતુ તરીકે, ટેલુરિયમ સૌર કોષો, થર્મોઇલેક્ટ્રિક સામગ્રી અને ઇન્ફ્રારેડ શોધમાં મહત્વપૂર્ણ ઉપયોગો શોધે છે. પરંપરાગત શુદ્ધિકરણ પ્રક્રિયાઓ ઓછી કાર્યક્ષમતા, ઉચ્ચ ઉર્જા વપરાશ અને મર્યાદિત શુદ્ધતા સુધારણા જેવા પડકારોનો સામનો કરે છે. આ લેખ વ્યવસ્થિત રીતે રજૂ કરે છે કે કૃત્રિમ બુદ્ધિ તકનીકો ટેલુરિયમ શુદ્ધિકરણ પ્રક્રિયાઓને વ્યાપકપણે કેવી રીતે ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકે છે.

૧. ટેલુરિયમ શુદ્ધિકરણ ટેકનોલોજીની વર્તમાન સ્થિતિ

૧.૧ પરંપરાગત ટેલુરિયમ શુદ્ધિકરણ પદ્ધતિઓ અને મર્યાદાઓ

મુખ્ય શુદ્ધિકરણ પદ્ધતિઓ:

• વેક્યુમ ડિસ્ટિલેશન: ઓછા ઉકળતા બિંદુની અશુદ્ધિઓ (દા.ત., સે, એસ) દૂર કરવા માટે યોગ્ય.
• ઝોન રિફાઇનિંગ: ધાતુની અશુદ્ધિઓ (દા.ત., Cu, Fe) દૂર કરવા માટે ખાસ કરીને અસરકારક.
• ઇલેક્ટ્રોલિટીક રિફાઇનિંગ: વિવિધ અશુદ્ધિઓને ઊંડાણપૂર્વક દૂર કરવામાં સક્ષમ
• રાસાયણિક વરાળ પરિવહન: અતિ-ઉચ્ચ-શુદ્ધતા ટેલુરિયમ (6N ગ્રેડ અને તેથી વધુ) ઉત્પન્ન કરી શકે છે.

મુખ્ય પડકારો:

• પ્રક્રિયા પરિમાણો વ્યવસ્થિત ઑપ્ટિમાઇઝેશનને બદલે અનુભવ પર આધાર રાખે છે.
• અશુદ્ધિ દૂર કરવાની કાર્યક્ષમતા અવરોધો સુધી પહોંચે છે (ખાસ કરીને ઓક્સિજન અને કાર્બન જેવી બિન-ધાતુ અશુદ્ધિઓ માટે)
• ઊંચા ઉર્જા વપરાશને કારણે ઉત્પાદન ખર્ચમાં વધારો થાય છે
• નોંધપાત્ર બેચ-ટુ-બેચ શુદ્ધતા ભિન્નતા અને નબળી સ્થિરતા

૧.૨ ટેલુરિયમ શુદ્ધિકરણ ઑપ્ટિમાઇઝેશન માટે મહત્વપૂર્ણ પરિમાણો

મુખ્ય પ્રક્રિયા પરિમાણ મેટ્રિક્સ:

2. ટેલુરિયમ શુદ્ધિકરણ માટે AI એપ્લિકેશન ફ્રેમવર્ક

૨.૧ એકંદર ટેકનિકલ આર્કિટેક્ચર

થ્રી-ટાયર એઆઈ ઓપ્ટિમાઇઝેશન સિસ્ટમ:

1. આગાહી સ્તર: મશીન લર્નિંગ-આધારિત પ્રક્રિયા પરિણામ આગાહી મોડેલ્સ
2. ઑપ્ટિમાઇઝેશન સ્તર: બહુ-ઉદ્દેશ્ય પરિમાણ ઑપ્ટિમાઇઝેશન અલ્ગોરિધમ્સ
3. નિયંત્રણ સ્તર: રીઅલ-ટાઇમ પ્રક્રિયા નિયંત્રણ સિસ્ટમો

૨.૨ ડેટા એક્વિઝિશન અને પ્રોસેસિંગ સિસ્ટમ

મલ્ટી-સોર્સ ડેટા ઇન્ટિગ્રેશન સોલ્યુશન:

• સાધનો સેન્સર ડેટા: તાપમાન, દબાણ, પ્રવાહ દર સહિત 200+ પરિમાણો
• પ્રક્રિયા દેખરેખ ડેટા: ઓનલાઇન માસ સ્પેક્ટ્રોમેટ્રી અને સ્પેક્ટ્રોસ્કોપિક વિશ્લેષણ પરિણામો
• પ્રયોગશાળા વિશ્લેષણ ડેટા: ICP-MS, GDMS, વગેરેના ઑફલાઇન પરીક્ષણ પરિણામો.
• ઐતિહાસિક ઉત્પાદન ડેટા: છેલ્લા 5 વર્ષના ઉત્પાદન રેકોર્ડ (1000+ બેચ)

ફીચર એન્જિનિયરિંગ:

• સ્લાઇડિંગ વિન્ડો પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને સમય-શ્રેણી સુવિધા નિષ્કર્ષણ
• અશુદ્ધિ સ્થળાંતર ગતિવિષયક લાક્ષણિકતાઓનું નિર્માણ
• પ્રક્રિયા પરિમાણ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા મેટ્રિસિસનો વિકાસ
• સામગ્રી અને ઊર્જા સંતુલન સુવિધાઓની સ્થાપના

૩. વિગતવાર કોર એઆઈ ઓપ્ટિમાઇઝેશન ટેકનોલોજીઓ

૩.૧ ડીપ લર્નિંગ-આધારિત પ્રક્રિયા પરિમાણ ઑપ્ટિમાઇઝેશન

ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર:

• ઇનપુટ સ્તર: 56-પરિમાણીય પ્રક્રિયા પરિમાણો (સામાન્યકૃત)
• છુપાયેલા સ્તરો: 3 LSTM સ્તરો (256 ચેતાકોષો) + 2 સંપૂર્ણપણે જોડાયેલા સ્તરો
• આઉટપુટ સ્તર: ૧૨-પરિમાણીય ગુણવત્તા સૂચકાંકો (શુદ્ધતા, અશુદ્ધતા સામગ્રી, વગેરે)

તાલીમ વ્યૂહરચનાઓ:

• ટ્રાન્સફર લર્નિંગ: સમાન ધાતુઓના શુદ્ધિકરણ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને પૂર્વ-તાલીમ (દા.ત., Se)
• સક્રિય શિક્ષણ: ડી-ઓપ્ટિમલ પદ્ધતિ દ્વારા પ્રાયોગિક ડિઝાઇનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવી
• મજબૂતીકરણ શિક્ષણ: પુરસ્કાર કાર્યો સ્થાપિત કરવા (શુદ્ધતા સુધારણા, ઉર્જા ઘટાડો)

લાક્ષણિક ઑપ્ટિમાઇઝેશન કેસો:

• વેક્યુમ ડિસ્ટિલેશન તાપમાન પ્રોફાઇલ ઑપ્ટિમાઇઝેશન: Se અવશેષમાં 42% ઘટાડો
• ઝોન રિફાઇનિંગ રેટ ઑપ્ટિમાઇઝેશન: Cu દૂર કરવામાં 35% સુધારો
• ઇલેક્ટ્રોલાઇટ ફોર્મ્યુલેશન ઑપ્ટિમાઇઝેશન: વર્તમાન કાર્યક્ષમતામાં 28% વધારો

૩.૨ કમ્પ્યુટર-સહાયિત અશુદ્ધિ દૂર કરવાની પદ્ધતિના અભ્યાસો

મોલેક્યુલર ડાયનેમિક્સ સિમ્યુલેશન્સ:

• Te-X (X=O,S,Se, વગેરે) ક્રિયાપ્રતિક્રિયા સંભવિત કાર્યોનો વિકાસ
• વિવિધ તાપમાને અશુદ્ધિ વિભાજન ગતિશાસ્ત્રનું અનુકરણ
• ઉમેરણ-અશુદ્ધિ બંધનકર્તા ઊર્જાની આગાહી

પ્રથમ સિદ્ધાંતોની ગણતરીઓ:

• ટેલુરિયમ જાળીમાં અશુદ્ધિ રચના ઊર્જાની ગણતરી
• શ્રેષ્ઠ ચેલેટીંગ મોલેક્યુલર રચનાઓની આગાહી
• બાષ્પ પરિવહન પ્રતિક્રિયા માર્ગોનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન

એપ્લિકેશન ઉદાહરણો:

• નવા ઓક્સિજન સ્કેવેન્જર LaTe₂ ની શોધ, ઓક્સિજનનું પ્રમાણ 0.3ppm સુધી ઘટાડ્યું
• કસ્ટમાઇઝ્ડ ચેલેટીંગ એજન્ટોની ડિઝાઇન, કાર્બન દૂર કરવાની કાર્યક્ષમતામાં 60% સુધારો

૩.૩ ડિજિટલ ટ્વીન અને વર્ચ્યુઅલ પ્રક્રિયા ઑપ્ટિમાઇઝેશન

ડિજિટલ ટ્વીન સિસ્ટમ બાંધકામ:

1. ભૌમિતિક મોડેલ: સાધનોનું સચોટ 3D પ્રજનન
2. ભૌતિક મોડેલ: યુગ્મિત ગરમી સ્થાનાંતરણ, સમૂહ સ્થાનાંતરણ, અને પ્રવાહી ગતિશીલતા
3. રાસાયણિક મોડેલ: સંકલિત અશુદ્ધિ પ્રતિક્રિયા ગતિશાસ્ત્ર
4. નિયંત્રણ મોડેલ: સિમ્યુલેટેડ નિયંત્રણ સિસ્ટમ પ્રતિભાવો

વર્ચ્યુઅલ ઑપ્ટિમાઇઝેશન પ્રક્રિયા:

• ડિજિટલ સ્પેસમાં 500+ પ્રક્રિયા સંયોજનોનું પરીક્ષણ
• મહત્વપૂર્ણ સંવેદનશીલ પરિમાણોની ઓળખ (CSV વિશ્લેષણ)
• શ્રેષ્ઠ ઓપરેટિંગ વિન્ડોઝની આગાહી (OWC વિશ્લેષણ)
• પ્રક્રિયા મજબૂતાઈ માન્યતા (મોન્ટે કાર્લો સિમ્યુલેશન)

૪. ઔદ્યોગિક અમલીકરણ માર્ગ અને લાભ વિશ્લેષણ

૪.૧ તબક્કાવાર અમલીકરણ યોજના

તબક્કો I (0-6 મહિના):

• મૂળભૂત ડેટા સંપાદન પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ
• પ્રક્રિયા ડેટાબેઝની સ્થાપના
• પ્રારંભિક આગાહી મોડેલોનો વિકાસ
• મુખ્ય પરિમાણ દેખરેખનું અમલીકરણ

તબક્કો II (6-12 મહિના):

• ડિજિટલ ટ્વીન સિસ્ટમનું પૂર્ણીકરણ
• કોર પ્રોસેસ મોડ્યુલ્સનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન
• પાયલોટ ક્લોઝ્ડ-લૂપ નિયંત્રણ અમલીકરણ
• ગુણવત્તા ટ્રેસેબિલિટી સિસ્ટમ વિકાસ

તબક્કો III (૧૨-૧૮ મહિના):

• પૂર્ણ-પ્રક્રિયા AI ઑપ્ટિમાઇઝેશન
• અનુકૂલનશીલ નિયંત્રણ સિસ્ટમો
• બુદ્ધિશાળી જાળવણી પ્રણાલીઓ
• સતત શીખવાની પદ્ધતિઓ

૪.૨ અપેક્ષિત આર્થિક લાભો

૫૦-ટન વાર્ષિક ઉચ્ચ-શુદ્ધતા ટેલુરિયમ ઉત્પાદનનો કેસ સ્ટડી:

૫. ટેકનિકલ પડકારો અને ઉકેલો

૫.૧ મુખ્ય ટેકનિકલ અવરોધો

1. ડેટા ગુણવત્તા સમસ્યાઓ:
   • ઔદ્યોગિક ડેટામાં નોંધપાત્ર અવાજ અને ખૂટતા મૂલ્યો છે
   • ડેટા સ્ત્રોતોમાં અસંગત ધોરણો
   • ઉચ્ચ-શુદ્ધતા વિશ્લેષણ ડેટા માટે લાંબા સંપાદન ચક્ર
2. મોડેલ સામાન્યીકરણ:
   • કાચા માલની વિવિધતા મોડેલ નિષ્ફળતાઓનું કારણ બને છે
   • સાધનોનું વૃદ્ધત્વ પ્રક્રિયા સ્થિરતાને અસર કરે છે
   • નવા ઉત્પાદન સ્પષ્ટીકરણો માટે મોડેલ પુનઃપ્રશિક્ષણની જરૂર છે
3. સિસ્ટમ એકીકરણ મુશ્કેલીઓ:
   • જૂના અને નવા ઉપકરણો વચ્ચે સુસંગતતા સમસ્યાઓ
   • રીઅલ-ટાઇમ નિયંત્રણ પ્રતિભાવ વિલંબ
   • સલામતી અને વિશ્વસનીયતા ચકાસણી પડકારો

૫.૨ નવીન ઉકેલો

અનુકૂલનશીલ ડેટા વૃદ્ધિ:

• GAN-આધારિત પ્રક્રિયા ડેટા જનરેશન
• ડેટાની અછતને સરભર કરવા માટે શિક્ષણ ટ્રાન્સફર કરો
• લેબલ વગરના ડેટાનો ઉપયોગ કરીને અર્ધ-નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ

હાઇબ્રિડ મોડેલિંગ અભિગમ:

• ભૌતિકશાસ્ત્ર-મર્યાદિત ડેટા મોડેલ્સ
• મિકેનિઝમ-માર્ગદર્શિત ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર્સ
• મલ્ટી-ફિડેલિટી મોડેલ ફ્યુઝન

એજ-ક્લાઉડ સહયોગી કમ્પ્યુટિંગ:

• ક્રિટિકલ કંટ્રોલ અલ્ગોરિધમ્સની એજ ડિપ્લોયમેન્ટ
• જટિલ ઑપ્ટિમાઇઝેશન કાર્યો માટે ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ
• ઓછી વિલંબતા 5G સંચાર

૬. ભવિષ્યના વિકાસ દિશાઓ

1. બુદ્ધિશાળી સામગ્રી વિકાસ:
   • AI-ડિઝાઇન કરેલ વિશિષ્ટ શુદ્ધિકરણ સામગ્રી
   • શ્રેષ્ઠ ઉમેરણ સંયોજનોનું ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રીનીંગ
   • નવીન અશુદ્ધિ કેપ્ચર પદ્ધતિઓની આગાહી
2. સંપૂર્ણપણે સ્વાયત્ત ઑપ્ટિમાઇઝેશન:
   • સ્વ-જાગૃત પ્રક્રિયા સ્થિતિઓ
   • સ્વ-ઑપ્ટિમાઇઝિંગ ઓપરેશનલ પરિમાણો
   • સ્વ-સુધારાત્મક વિસંગતતા નિરાકરણ
3. લીલા શુદ્ધિકરણ પ્રક્રિયાઓ:
   • ન્યૂનતમ ઉર્જા માર્ગ ઑપ્ટિમાઇઝેશન
   • કચરાના રિસાયક્લિંગ ઉકેલો
   • રીઅલ-ટાઇમ કાર્બન ફૂટપ્રિન્ટ મોનિટરિંગ

ઊંડા AI એકીકરણ દ્વારા, ટેલુરિયમ શુદ્ધિકરણ અનુભવ-સંચાલિતથી ડેટા-સંચાલિત, વિભાજિત ઑપ્ટિમાઇઝેશનથી સર્વાંગી ઑપ્ટિમાઇઝેશનમાં ક્રાંતિકારી પરિવર્તનમાંથી પસાર થઈ રહ્યું છે. કંપનીઓને સલાહ આપવામાં આવે છે કે તેઓ "માસ્ટર પ્લાનિંગ, તબક્કાવાર અમલીકરણ" વ્યૂહરચના અપનાવે, મહત્વપૂર્ણ પ્રક્રિયાના પગલાઓમાં સફળતાઓને પ્રાથમિકતા આપે અને ધીમે ધીમે વ્યાપક બુદ્ધિશાળી શુદ્ધિકરણ પ્રણાલીઓનું નિર્માણ કરે.