ഒരു നിർണായക തന്ത്രപ്രധാനമായ അപൂർവ ലോഹമെന്ന നിലയിൽ, ടെല്ലൂറിയം സോളാർ സെല്ലുകൾ, തെർമോഇലക്ട്രിക് വസ്തുക്കൾ, ഇൻഫ്രാറെഡ് കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയിൽ പ്രധാന പ്രയോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. പരമ്പരാഗത ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയകൾ കുറഞ്ഞ കാര്യക്ഷമത, ഉയർന്ന ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം, പരിമിതമായ പരിശുദ്ധി മെച്ചപ്പെടുത്തൽ തുടങ്ങിയ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടുന്നു. കൃത്രിമബുദ്ധി സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് ടെല്ലൂറിയം ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയകളെ സമഗ്രമായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതെങ്ങനെയെന്ന് ഈ ലേഖനം വ്യവസ്ഥാപിതമായി പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു.

1. ടെല്ലൂറിയം ശുദ്ധീകരണ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ നിലവിലെ സ്ഥിതി

1.1 പരമ്പരാഗത ടെല്ലൂറിയം ശുദ്ധീകരണ രീതികളും പരിമിതികളും

പ്രധാന ശുദ്ധീകരണ രീതികൾ:

• വാക്വം ഡിസ്റ്റിലേഷൻ: കുറഞ്ഞ തിളനിലയിലുള്ള മാലിന്യങ്ങൾ (ഉദാ. Se, S) നീക്കം ചെയ്യാൻ അനുയോജ്യം.
• സോൺ റിഫൈനിംഗ്: ലോഹ മാലിന്യങ്ങൾ (ഉദാ: Cu, Fe) നീക്കം ചെയ്യുന്നതിന് പ്രത്യേകിച്ചും ഫലപ്രദമാണ്.
• ഇലക്ട്രോലൈറ്റിക് ശുദ്ധീകരണം: വിവിധ മാലിന്യങ്ങൾ ആഴത്തിൽ നീക്കം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ളത്.
• രാസ നീരാവി ഗതാഗതം: അൾട്രാ-ഹൈ-പ്യുരിറ്റി ടെല്ലൂറിയം (6N ഗ്രേഡും അതിനുമുകളിലും) ഉത്പാദിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ:

• പ്രക്രിയാ പാരാമീറ്ററുകൾ വ്യവസ്ഥാപിത ഒപ്റ്റിമൈസേഷനെക്കാൾ അനുഭവത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
• മാലിന്യ നീക്കം ചെയ്യൽ കാര്യക്ഷമത തടസ്സങ്ങളിൽ എത്തുന്നു (പ്രത്യേകിച്ച് ഓക്സിജൻ, കാർബൺ പോലുള്ള ലോഹേതര മാലിന്യങ്ങൾക്ക്)
• ഉയർന്ന ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം ഉൽപാദനച്ചെലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു
• ബാച്ച് മുതൽ ബാച്ച് വരെയുള്ള പരിശുദ്ധിയിലെ കാര്യമായ വ്യത്യാസങ്ങളും മോശം സ്ഥിരതയും

1.2 ടെല്ലൂറിയം ശുദ്ധീകരണ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുള്ള നിർണായക പാരാമീറ്ററുകൾ

കോർ പ്രോസസ് പാരാമീറ്റർ മാട്രിക്സ്:

2. ടെല്ലൂറിയം ശുദ്ധീകരണത്തിനായുള്ള AI ആപ്ലിക്കേഷൻ ചട്ടക്കൂട്

2.1 മൊത്തത്തിലുള്ള സാങ്കേതിക വാസ്തുവിദ്യ

ത്രീ-ടയർ AI ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സിസ്റ്റം:

1. പ്രവചന പാളി: മെഷീൻ ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രക്രിയ ഫല പ്രവചന മോഡലുകൾ
2. ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ലെയർ: മൾട്ടി-ഒബ്ജക്റ്റീവ് പാരാമീറ്റർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ
3. നിയന്ത്രണ പാളി: തത്സമയ പ്രക്രിയ നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങൾ

2.2 ഡാറ്റ അക്വിസിഷൻ ആൻഡ് പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റം

മൾട്ടി-സോഴ്‌സ് ഡാറ്റ ഇന്റഗ്രേഷൻ സൊല്യൂഷൻ:

• ഉപകരണ സെൻസർ ഡാറ്റ: താപനില, മർദ്ദം, ഒഴുക്ക് നിരക്ക് എന്നിവയുൾപ്പെടെ 200+ പാരാമീറ്ററുകൾ
• പ്രോസസ് മോണിറ്ററിംഗ് ഡാറ്റ: ഓൺലൈൻ മാസ് സ്പെക്ട്രോമെട്രി, സ്പെക്ട്രോസ്കോപ്പിക് വിശകലന ഫലങ്ങൾ
• ലബോറട്ടറി വിശകലന ഡാറ്റ: ICP-MS, GDMS മുതലായവയിൽ നിന്നുള്ള ഓഫ്‌ലൈൻ പരിശോധനാ ഫലങ്ങൾ.
• ചരിത്രപരമായ ഉൽ‌പാദന ഡാറ്റ: കഴിഞ്ഞ 5 വർഷത്തെ ഉൽ‌പാദന രേഖകൾ (1000+ ബാച്ചുകൾ)

ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ്:

• സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോ രീതി ഉപയോഗിച്ച് ടൈം-സീരീസ് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ
• മാലിന്യ കുടിയേറ്റ ചലനാത്മക സവിശേഷതകളുടെ നിർമ്മാണം
• പ്രോസസ് പാരാമീറ്റർ ഇന്ററാക്ഷൻ മാട്രിക്സുകളുടെ വികസനം
• മെറ്റീരിയൽ, എനർജി ബാലൻസ് സവിശേഷതകൾ സ്ഥാപിക്കൽ

3. വിശദമായ കോർ AI ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നോളജീസ്

3.1 ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രക്രിയ പാരാമീറ്റർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ:

• ഇൻപുട്ട് ലെയർ: 56-ഡൈമൻഷണൽ പ്രോസസ് പാരാമീറ്ററുകൾ (നോർമലൈസ് ചെയ്തത്)
• മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ: 3 LSTM പാളികൾ (256 ന്യൂറോണുകൾ) + 2 പൂർണ്ണമായി ബന്ധിപ്പിച്ച പാളികൾ
• ഔട്ട്‌പുട്ട് ലെയർ: 12-ഡൈമൻഷണൽ ഗുണനിലവാര സൂചകങ്ങൾ (പരിശുദ്ധി, മാലിന്യ ഉള്ളടക്കം മുതലായവ)

പരിശീലന തന്ത്രങ്ങൾ:

• ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ്: സമാന ലോഹങ്ങളുടെ ശുദ്ധീകരണ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രീ-പരിശീലനം (ഉദാ. സെ)
• സജീവ പഠനം: ഡി-ഒപ്റ്റിമൽ രീതിശാസ്ത്രം വഴി പരീക്ഷണാത്മക രൂപകൽപ്പനകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു.
• ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം: പ്രതിഫല പ്രവർത്തനങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കൽ (ശുദ്ധി മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, ഊർജ്ജ കുറവ്)

സാധാരണ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ കേസുകൾ:

• വാക്വം ഡിസ്റ്റിലേഷൻ താപനില പ്രൊഫൈൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: Se അവശിഷ്ടത്തിൽ 42% കുറവ്.
• സോൺ റിഫൈനിംഗ് റേറ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: Cu നീക്കം ചെയ്യുന്നതിൽ 35% പുരോഗതി.
• ഇലക്ട്രോലൈറ്റ് ഫോർമുലേഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: കറന്റ് കാര്യക്ഷമതയിൽ 28% വർദ്ധനവ്.

3.2 കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള മാലിന്യ നീക്കം ചെയ്യൽ സംവിധാന പഠനങ്ങൾ

മോളിക്യുലാർ ഡൈനാമിക്സ് സിമുലേഷനുകൾ:

• Te-X (X=O,S,Se, മുതലായവ) പ്രതിപ്രവർത്തന സാധ്യതാ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വികസനം.
• വ്യത്യസ്ത താപനിലകളിൽ മാലിന്യ വേർതിരിക്കൽ ഗതികത്തിന്റെ സിമുലേഷൻ
• സങ്കലന-ശുദ്ധി ബന്ധന ഊർജ്ജങ്ങളുടെ പ്രവചനം

ആദ്യ-തത്ത്വ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ:

• ടെല്ലൂറിയം ലാറ്റിസിലെ മാലിന്യ രൂപീകരണ ഊർജ്ജത്തിന്റെ കണക്കുകൂട്ടൽ
• ഒപ്റ്റിമൽ ചേലേറ്റിംഗ് തന്മാത്രാ ഘടനകളുടെ പ്രവചനം
• നീരാവി ഗതാഗത പ്രതികരണ പാതകളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• ഓക്സിജന്റെ അളവ് 0.3ppm ആയി കുറയ്ക്കുന്ന, നൂതനമായ ഓക്സിജൻ സ്കാവെഞ്ചർ LaTe₂ ന്റെ കണ്ടെത്തൽ.
• കാർബൺ നീക്കം ചെയ്യൽ കാര്യക്ഷമത 60% മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയ ചേലേറ്റിംഗ് ഏജന്റുകളുടെ രൂപകൽപ്പന.

3.3 ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻ, വെർച്വൽ പ്രോസസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻ സിസ്റ്റം നിർമ്മാണം:

1. ജ്യാമിതീയ മാതൃക: ഉപകരണങ്ങളുടെ കൃത്യമായ 3D പുനർനിർമ്മാണം.
2. ഭൗതിക മാതൃക: കപ്പിൾഡ് താപ കൈമാറ്റം, മാസ് ട്രാൻസ്ഫർ, ദ്രാവക ചലനാത്മകത
3. രാസ മാതൃക: സംയോജിത മാലിന്യ പ്രതിപ്രവർത്തന ഗതിശാസ്ത്രം
4. നിയന്ത്രണ മാതൃക: സിമുലേറ്റഡ് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റം പ്രതികരണങ്ങൾ

വെർച്വൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയ:

• ഡിജിറ്റൽ സ്ഥലത്ത് 500+ പ്രോസസ് കോമ്പിനേഷനുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നു.
• നിർണായക സെൻസിറ്റീവ് പാരാമീറ്ററുകളുടെ തിരിച്ചറിയൽ (CSV വിശകലനം)
• ഒപ്റ്റിമൽ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് വിൻഡോകളുടെ പ്രവചനം (OWC വിശകലനം)
• പ്രോസസ് റോബസ്റ്റ്‌നെസ് വാലിഡേഷൻ (മോണ്ടെ കാർലോ സിമുലേഷൻ)

4. വ്യാവസായിക നടപ്പാക്കൽ പാതയും ആനുകൂല്യ വിശകലനവും

4.1 ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നിർവ്വഹണ പദ്ധതി

ഘട്ടം I (0-6 മാസം):

• അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ ശേഖരണ സംവിധാനങ്ങളുടെ വിന്യാസം
• പ്രക്രിയ ഡാറ്റാബേസിന്റെ സ്ഥാപനം
• പ്രാഥമിക പ്രവചന മാതൃകകളുടെ വികസനം
• കീ പാരാമീറ്റർ നിരീക്ഷണം നടപ്പിലാക്കൽ

രണ്ടാം ഘട്ടം (6-12 മാസം):

• ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പൂർത്തീകരണം
• കോർ പ്രോസസ് മൊഡ്യൂളുകളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
• പൈലറ്റ് ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് നിയന്ത്രണ നടപ്പിലാക്കൽ
• ഗുണനിലവാര കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം വികസനം

ഘട്ടം III (12-18 മാസം):

• പൂർണ്ണ-പ്രോസസ് AI ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
• അഡാപ്റ്റീവ് നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങൾ
• ഇന്റലിജന്റ് മെയിന്റനൻസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ
• തുടർച്ചയായ പഠന സംവിധാനങ്ങൾ

4.2 പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന സാമ്പത്തിക നേട്ടങ്ങൾ

50 ടൺ വാർഷിക ഉയർന്ന ശുദ്ധിയുള്ള ടെല്ലൂറിയം ഉൽപാദനത്തിന്റെ കേസ് പഠനം:

5. സാങ്കേതിക വെല്ലുവിളികളും പരിഹാരങ്ങളും

5.1 പ്രധാന സാങ്കേതിക തടസ്സങ്ങൾ

1. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ:
   • വ്യാവസായിക ഡാറ്റയിൽ കാര്യമായ ശബ്ദവും നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
   • ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളിലുടനീളം പൊരുത്തമില്ലാത്ത മാനദണ്ഡങ്ങൾ
   • ഉയർന്ന പരിശുദ്ധി വിശകലന ഡാറ്റയ്‌ക്കായുള്ള നീണ്ട ഏറ്റെടുക്കൽ ചക്രങ്ങൾ
2. മാതൃകാ പൊതുവൽക്കരണം:
   • അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളുടെ വ്യതിയാനങ്ങൾ മോഡൽ പരാജയങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു
   • ഉപകരണങ്ങളുടെ പഴക്കം പ്രക്രിയ സ്ഥിരതയെ ബാധിക്കുന്നു
   • പുതിയ ഉൽപ്പന്ന സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾക്ക് മോഡൽ പുനർപരിശീലനം ആവശ്യമാണ്.
3. സിസ്റ്റം സംയോജനത്തിലെ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ:
   • പഴയതും പുതിയതുമായ ഉപകരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള അനുയോജ്യതാ പ്രശ്നങ്ങൾ
   • തത്സമയ നിയന്ത്രണ പ്രതികരണ കാലതാമസങ്ങൾ
   • സുരക്ഷയും വിശ്വാസ്യതയും പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികൾ

5.2 നൂതനമായ പരിഹാരങ്ങൾ

അഡാപ്റ്റീവ് ഡാറ്റ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ:

• GAN-അധിഷ്ഠിത പ്രോസസ് ഡാറ്റ ജനറേഷൻ
• ഡാറ്റാ ദൗർലഭ്യം നികത്താൻ പഠനം കൈമാറുക
• ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചുള്ള സെമി-സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ്

ഹൈബ്രിഡ് മോഡലിംഗ് സമീപനം:

• ഭൗതികശാസ്ത്ര-പരിമിത ഡാറ്റ മോഡലുകൾ
• മെക്കാനിസം-ഗൈഡഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ
• മൾട്ടി-ഫിഡിലിറ്റി മോഡൽ ഫ്യൂഷൻ

എഡ്ജ്-ക്ലൗഡ് കൊളാബറേറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്:

• ക്രിട്ടിക്കൽ കൺട്രോൾ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ എഡ്ജ് വിന്യാസം
• സങ്കീർണ്ണമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ജോലികൾക്കായുള്ള ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്
• കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി 5G ആശയവിനിമയം

6. ഭാവി വികസന നിർദ്ദേശങ്ങൾ

1. ഇന്റലിജന്റ് മെറ്റീരിയൽ വികസനം:
   • AI- രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പ്രത്യേക ശുദ്ധീകരണ വസ്തുക്കൾ
   • ഒപ്റ്റിമൽ അഡിറ്റീവ് കോമ്പിനേഷനുകളുടെ ഹൈ-ത്രൂപുട്ട് സ്ക്രീനിംഗ്
   • നൂതനമായ മാലിന്യ പിടിച്ചെടുക്കൽ സംവിധാനങ്ങളുടെ പ്രവചനം
2. പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ:
   • സ്വയം അവബോധ പ്രക്രിയയുടെ അവസ്ഥകൾ
   • സ്വയം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്ന പ്രവർത്തന പാരാമീറ്ററുകൾ
   • സ്വയം തിരുത്തൽ അപാകത പരിഹാരം
3. പച്ച ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയകൾ:
   • മിനിമം എനർജി പാത്ത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
   • മാലിന്യ പുനരുപയോഗ പരിഹാരങ്ങൾ
   • തത്സമയ കാർബൺ കാൽപ്പാട് നിരീക്ഷണം

ആഴത്തിലുള്ള AI സംയോജനത്തിലൂടെ, അനുഭവാധിഷ്ഠിതമായതിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമായതിലേക്കും, സെഗ്മെന്റഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ നിന്ന് ഹോളിസ്റ്റിക് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലേക്കും ടെല്ലൂറിയം ശുദ്ധീകരണം വിപ്ലവകരമായ പരിവർത്തനത്തിന് വിധേയമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. നിർണായക പ്രക്രിയ ഘട്ടങ്ങളിലെ മുന്നേറ്റങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകിക്കൊണ്ട്, സമഗ്രമായ ബുദ്ധിപരമായ ശുദ്ധീകരണ സംവിധാനങ്ങൾ ക്രമേണ നിർമ്മിക്കുന്നതിലൂടെ, "മാസ്റ്റർ പ്ലാനിംഗ്, ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നടപ്പാക്കൽ" തന്ത്രം സ്വീകരിക്കാൻ കമ്പനികൾക്ക് നിർദ്ദേശമുണ്ട്.