Como um metal raro estratégico e crítico, o telúrio encontra aplicações importantes em células solares, materiais termoelétricos e detecção infravermelha. Os processos tradicionais de purificação enfrentam desafios como baixa eficiência, alto consumo de energia e melhoria limitada da pureza. Este artigo apresenta sistematicamente como as tecnologias de inteligência artificial podem otimizar de forma abrangente os processos de purificação de telúrio.

1. Situação atual da tecnologia de purificação de telúrio

1.1 Métodos convencionais de purificação de telúrio e limitações

Principais métodos de purificação:

• Destilação a vácuo: adequada para remover impurezas de baixo ponto de ebulição (por exemplo, Se, S)
• Refino de zona: particularmente eficaz para remover impurezas metálicas (por exemplo, Cu, Fe)
• Refino eletrolítico: capaz de remoção profunda de várias impurezas
• Transporte de vapor químico: pode produzir telúrio de pureza ultra-alta (grau 6N e superior)

Principais desafios:

• Os parâmetros do processo dependem da experiência e não da otimização sistemática
• A eficiência da remoção de impurezas atinge gargalos (especialmente para impurezas não metálicas, como oxigênio e carbono)
• Alto consumo de energia leva a custos de produção elevados
• Variações significativas de pureza entre lotes e baixa estabilidade

1.2 Parâmetros Críticos para Otimização da Purificação de Telúrio

Matriz de parâmetros do processo principal:

2. Estrutura de aplicação de IA para purificação de telúrio

2.1 Arquitetura Técnica Geral

Sistema de otimização de IA de três níveis:

1. Camada de previsão: modelos de previsão de resultados de processos baseados em aprendizado de máquina
2. Camada de otimização: algoritmos de otimização de parâmetros multiobjetivo
3. Camada de controle: Sistemas de controle de processo em tempo real

2.2 Sistema de Aquisição e Processamento de Dados

Solução de integração de dados de múltiplas fontes:

• Dados do sensor do equipamento: mais de 200 parâmetros, incluindo temperatura, pressão e vazão
• Dados de monitoramento de processo: resultados de espectrometria de massa e análise espectroscópica on-line
• Dados de análise laboratorial: Resultados de testes offline de ICP-MS, GDMS, etc.
• Dados históricos de produção: registros de produção dos últimos 5 anos (mais de 1.000 lotes)

Engenharia de Recursos:

• Extração de características de séries temporais usando o método de janela deslizante
• Construção de características cinéticas de migração de impurezas
• Desenvolvimento de matrizes de interação de parâmetros de processo
• Estabelecimento de características de balanço de materiais e energia

3. Tecnologias detalhadas de otimização de IA central

3.1 Otimização de Parâmetros de Processo Baseada em Aprendizado Profundo

Arquitetura de Rede Neural:

• Camada de entrada: parâmetros de processo de 56 dimensões (normalizados)
• Camadas ocultas: 3 camadas LSTM (256 neurônios) + 2 camadas totalmente conectadas
• Camada de saída: indicadores de qualidade de 12 dimensões (pureza, teor de impurezas, etc.)

Estratégias de treinamento:

• Aprendizagem de transferência: pré-treinamento usando dados de purificação de metais semelhantes (por exemplo, Se)
• Aprendizagem ativa: Otimizando projetos experimentais por meio da metodologia D-ótima
• Aprendizagem por reforço: Estabelecendo funções de recompensa (melhoria da pureza, redução de energia)

Casos típicos de otimização:

• Otimização do perfil de temperatura de destilação a vácuo: redução de 42% no resíduo de Se
• Otimização da taxa de refino de zona: melhoria de 35% na remoção de Cu
• Otimização da formulação de eletrólitos: aumento de 28% na eficiência de corrente

3.2 Estudos de Mecanismos de Remoção de Impurezas Assistidos por Computador

Simulações de dinâmica molecular:

• Desenvolvimento de funções de potencial de interação Te-X (X=O,S,Se, etc.)
• Simulação da cinética de separação de impurezas em diferentes temperaturas
• Previsão de energias de ligação aditivo-impureza

Cálculos de primeiros princípios:

• Cálculo de energias de formação de impurezas na rede de telúrio
• Previsão de estruturas moleculares quelantes ideais
• Otimização de vias de reação de transporte de vapor

Exemplos de aplicação:

• Descoberta do novo eliminador de oxigênio LaTe₂, que reduz o conteúdo de oxigênio para 0,3 ppm
• Projeto de agentes quelantes personalizados, melhorando a eficiência de remoção de carbono em 60%

3.3 Gêmeo Digital e Otimização de Processos Virtuais

Construção do Sistema Digital Twin:

1. Modelo geométrico: Reprodução 3D precisa do equipamento
2. Modelo físico: Transferência de calor acoplada, transferência de massa e dinâmica de fluidos
3. Modelo químico: Cinética de reação de impurezas integradas
4. Modelo de controle: Respostas simuladas do sistema de controle

Processo de Otimização Virtual:

• Testando mais de 500 combinações de processos no espaço digital
• Identificação de parâmetros críticos sensíveis (análise CSV)
• Previsão de janelas operacionais ótimas (análise OWC)
• Validação da robustez do processo (simulação de Monte Carlo)

4. Análise do caminho de implementação industrial e benefícios

4.1 Plano de implementação em fases

Fase I (0-6 meses):

• Implantação de sistemas básicos de aquisição de dados
• Estabelecimento de banco de dados de processos
• Desenvolvimento de modelos preliminares de previsão
• Implementação de monitoramento de parâmetros-chave

Fase II (6-12 meses):

• Conclusão do sistema gêmeo digital
• Otimização dos módulos principais do processo
• Implementação piloto de controle em malha fechada
• Desenvolvimento de sistema de rastreabilidade de qualidade

Fase III (12-18 meses):

• Otimização de IA de processo completo
• Sistemas de controle adaptativos
• Sistemas de manutenção inteligentes
• Mecanismos de aprendizagem contínua

4.2 Benefícios Econômicos Esperados

Estudo de caso de produção anual de telúrio de alta pureza de 50 toneladas:

5. Desafios e Soluções Técnicas

5.1 Principais gargalos técnicos

1. Problemas de qualidade de dados:
   • Os dados industriais contêm ruído significativo e valores ausentes
   • Padrões inconsistentes entre fontes de dados
   • Longos ciclos de aquisição para dados de análise de alta pureza
2. Generalização do modelo:
   • Variações na matéria-prima causam falhas no modelo
   • O envelhecimento do equipamento afeta a estabilidade do processo
   • Novas especificações de produtos exigem retreinamento do modelo
3. Dificuldades de integração do sistema:
   • Problemas de compatibilidade entre equipamentos antigos e novos
   • Atrasos de resposta de controle em tempo real
   • Desafios de verificação de segurança e confiabilidade

5.2 Soluções Inovadoras

Aprimoramento Adaptativo de Dados:

• Geração de dados de processo baseada em GAN
• Transferência de aprendizagem para compensar a escassez de dados
• Aprendizagem semi-supervisionada utilizando dados não rotulados

Abordagem de modelagem híbrida:

• Modelos de dados com restrições físicas
• Arquiteturas de redes neurais guiadas por mecanismos
• Fusão de modelos multifidelidade

Computação colaborativa Edge-Cloud:

• Implantação de algoritmos de controle crítico na borda
• Computação em nuvem para tarefas complexas de otimização
• Comunicação 5G de baixa latência

6. Direções de desenvolvimento futuro

1. Desenvolvimento Inteligente de Materiais:
   • Materiais de purificação especializados projetados por IA
   • Triagem de alto rendimento de combinações ótimas de aditivos
   • Previsão de novos mecanismos de captura de impurezas
2. Otimização totalmente autônoma:
   • Estados de processo autoconscientes
   • Parâmetros operacionais de auto-otimização
   • Resolução de anomalias autocorretivas
3. Processos de purificação verde:
   • Otimização do caminho de energia mínima
   • Soluções de reciclagem de resíduos
   • Monitoramento da pegada de carbono em tempo real

Por meio da integração profunda de IA, a purificação de telúrio está passando por uma transformação revolucionária, passando de orientada pela experiência para orientada por dados, de otimização segmentada para otimização holística. Recomenda-se que as empresas adotem uma estratégia de "planejamento mestre e implementação em fases", priorizando avanços em etapas críticas do processo e construindo gradualmente sistemas abrangentes de purificação inteligente.