ໃນຖານະເປັນໂລຫະທີ່ຫາຍາກຍຸດທະສາດທີ່ສໍາຄັນ, tellurium ພົບເຫັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສໍາຄັນໃນຈຸລັງແສງຕາເວັນ, ອຸປະກອນການ thermoelectric, ແລະການກວດສອບ infrared. ຂະບວນການຊໍາລະລ້າງແບບດັ້ງເດີມປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍເຊັ່ນ: ປະສິດທິພາບຕໍ່າ, ການໃຊ້ພະລັງງານສູງ, ແລະການປັບປຸງຄວາມບໍລິສຸດທີ່ຈໍາກັດ. ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ແນະ​ນໍາ​ຢ່າງ​ເປັນ​ລະ​ບົບ​ວິ​ທີ​ການ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ທາງ​ປັນຍາ​ປອມ​ສາ​ມາດ​ປັບ​ປຸງ​ຂະ​ບວນ​ການ​ເຮັດ​ໃຫ້​ບໍ​ລິ tellurium ຢ່າງ​ສົມ​ບູນ​ແບບ.

1. ສະຖານະປັດຈຸບັນຂອງເທກໂນໂລຍີການບໍລິສຸດ Tellurium

1.1 ວິທີທຳຄວາມສະອາດ Tellurium ທຳມະດາ ແລະຂໍ້ຈຳກັດ

ວິທີທຳຄວາມສະອາດຫຼັກ:

• ການກັ່ນສູນຍາກາດ: ເໝາະສຳລັບການກຳຈັດສິ່ງສົກກະປົກທີ່ມີຈຸດຕົ້ມຕ່ຳ (ຕົວຢ່າງ, Se, S)
• ການຫລອມໂລຫະເຂດ: ມີປະສິດຕິຜົນໂດຍສະເພາະໃນການກໍາຈັດສິ່ງເສດເຫຼືອຂອງໂລຫະ (ຕົວຢ່າງ, Cu, Fe)
• ການຫລອມໄຟຟ້າ: ສາມາດກຳຈັດສິ່ງສົກກະປົກຕ່າງໆໄດ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ
• ການຂົນສົ່ງທາງເຄມີ: ສາມາດຜະລິດ tellurium ທີ່ມີຄວາມບໍລິສຸດສູງ (ຊັ້ນ 6N ຂຶ້ນໄປ)

ສິ່ງທ້າທາຍຫຼັກ:

• ຕົວກໍານົດການຂອງຂະບວນການແມ່ນອີງໃສ່ປະສົບການຫຼາຍກວ່າການເພີ່ມປະສິດທິພາບລະບົບ
• ປະສິດທິພາບການກຳຈັດສິ່ງສົກກະປົກເຖິງຄໍຂວດ (ໂດຍສະເພາະແມ່ນສິ່ງປົນເປື້ອນທີ່ບໍ່ແມ່ນໂລຫະເຊັ່ນ: ອົກຊີ ແລະຄາບອນ)
• ການບໍລິໂພກພະລັງງານສູງເຮັດໃຫ້ຕົ້ນທຶນການຜະລິດສູງ
• ການປ່ຽນແປງຄວາມບໍລິສຸດ batch-to-batch ທີ່ສໍາຄັນແລະຄວາມຫມັ້ນຄົງທີ່ບໍ່ດີ

1.2 ຕົວກໍານົດການທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບການບໍລິສຸດ Tellurium

ມາຕຣິກເບື້ອງຂະບວນການຫຼັກ:

2. AI Application Framework ສໍາລັບການ Purification Tellurium

2.1 ສະຖາປັດຕະຍະກຳດ້ານວິຊາການໂດຍລວມ

ລະບົບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI ສາມຊັ້ນ:

1. ຊັ້ນການຄາດເດົາ: ຮູບແບບການຄາດເດົາຜົນໄດ້ຮັບຂອງຂະບວນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
2. ຊັ້ນການເພີ່ມປະສິດທິພາບ: ຂັ້ນຕອນການເພີ່ມປະສິດທິພາບພາລາມິເຕີຫຼາຍຈຸດປະສົງ
3. ຊັ້ນຄວບຄຸມ: ລະບົບການຄວບຄຸມຂະບວນການທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ແທ້ຈິງ

2.2 ລະບົບການເກັບກຳຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະມວນຜົນ

ການແກ້ໄຂການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຫຼາຍແຫຼ່ງ:

• ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີອຸປະກອນ: 200+ ຕົວກໍານົດການລວມທັງອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ອັດຕາການໄຫຼ
• ຂໍ້​ມູນ​ການ​ຕິດ​ຕາມ​ຂະ​ບວນ​ການ​: ຜົນ​ການ​ວິ​ເຄາະ spectrometry ມະ​ຫາ​ຊົນ​ອອນ​ໄລ​ນ​໌​ແລະ spectroscopic​
• ຂໍ້ມູນການວິເຄາະຫ້ອງທົດລອງ: ຜົນການທົດສອບອອບໄລນ໌ຈາກ ICP-MS, GDMS, ແລະອື່ນໆ.
• ຂໍ້ມູນການຜະລິດປະຫວັດສາດ: ບັນທຶກການຜະລິດຈາກ 5 ປີທີ່ຜ່ານມາ (1000+ ຊຸດ)

ວິສະວະກໍາຄຸນສົມບັດ:

• ການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດຂອງຊຸດເວລາໂດຍໃຊ້ວິທີການເລື່ອນປ່ອງຢ້ຽມ
• ການກໍ່ສ້າງຂອງ impurity ການເຄື່ອນຍ້າຍລັກສະນະ kinetic
• ການພັດທະນາ matrices ປະຕິສໍາພັນຕົວກໍານົດການຂະບວນການ
• ການສ້າງຕັ້ງລັກສະນະການດຸ່ນດ່ຽງຂອງວັດສະດຸແລະພະລັງງານ

3. ລາຍລະອຽດເທັກໂນໂລຍີການເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI Core

3.1 ການເພີ່ມປະສິດທິພາບພາລາມິເຕີຂະບວນການໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ

ສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural:

• ຊັ້ນຂໍ້ມູນເຂົ້າ: ຕົວກໍານົດການຂະບວນການ 56 ມິຕິ (ປົກກະຕິ)
• ຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້: 3 ຊັ້ນ LSTM (256 neurons) + 2 ຊັ້ນເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງເຕັມສ່ວນ
• ຊັ້ນຜົນຜະລິດ: ຕົວຊີ້ວັດຄຸນນະພາບ 12 ມິຕິ (ຄວາມບໍລິສຸດ, ເນື້ອໃນ impurity, ແລະອື່ນໆ)

ຍຸດທະສາດການຝຶກອົບຮົມ:

• ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ການ​ໂອນ​: ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ທາງ​ສ່ວນ​ຫນ້າ​ຂອງ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຂໍ້​ມູນ​ການ​ບໍ​ລິ​ສຸດ​ຂອງ​ໂລ​ຫະ​ທີ່​ຄ້າຍ​ຄື​ກັນ (ເຊັ່ນ​, Se​)
• ການຮຽນຮູ້ຢ່າງຫ້າວຫັນ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການອອກແບບການທົດລອງຜ່ານວິທີການ D-optimal
• ການຮຽນຮູ້ເສີມ: ການສ້າງຫນ້າທີ່ໃຫ້ລາງວັນ (ການປັບປຸງຄວາມບໍລິສຸດ, ການຫຼຸດຜ່ອນພະລັງງານ)

ກໍລະນີການເພີ່ມປະສິດທິພາບປົກກະຕິ:

• ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງອຸນຫະພູມການກັ່ນສູນຍາກາດ: ການຫຼຸດຜ່ອນ 42% ໃນ Se residue
• ການ​ປັບ​ປຸງ​ອັດ​ຕາ​ການ​ກັ່ນ​ຕອງ​ເຂດ​: ການ​ປັບ​ປຸງ 35​% ໃນ​ການ​ໂຍກ​ຍ້າຍ Cu​
• ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການສ້າງ Electrolyte: 28% ເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນປະຈຸບັນ

3.2 ການສຶກສາກົນໄກການກຳຈັດຄວາມບໍ່ສະອາດທີ່ຊ່ວຍໃນຄອມພິວເຕີ

ການຈຳລອງໂມເລກຸນໄດນາມິກ:

• ການພັດທະນາຂອງ Te-X (X = O, S, Se, ແລະອື່ນໆ) ຫນ້າທີ່ທ່າແຮງການໂຕ້ຕອບ
• ການຈໍາລອງຂອງ kinetics ການແຍກ impurity ໃນອຸນຫະພູມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
• ການຄາດຄະເນຂອງພະລັງງານການຜູກມັດຂອງສິ່ງເສບຕິດ - impurity

ການ​ຄິດ​ໄລ່​ຫຼັກ​ການ​ທໍາ​ອິດ​:

• ການ​ຄິດ​ໄລ່​ພະ​ລັງ​ງານ​ການ​ກໍ່​ສ້າງ impurity ໃນ​ເສັ້ນ​ດ່າງ tellurium​
• ການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງໂມເລກຸນ chelating ທີ່ດີທີ່ສຸດ
• ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເສັ້ນທາງປະຕິກິລິຢາການຂົນສົ່ງ vapor

ຕົວຢ່າງແອັບພລິເຄຊັນ:

• ການຄົ້ນພົບເຄື່ອງຂູດອອກຊິເຈນແບບໃໝ່ LaTe₂, ຫຼຸດປະລິມານອົກຊີໃຫ້ເຫຼືອ 0.3ppm
• ການ​ອອກ​ແບບ​ຂອງ​ຕົວ​ແທນ chelating ທີ່​ປັບ​ປຸງ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​ການ​ໂຍກ​ຍ້າຍ​ກາກ​ບອນ​ໂດຍ 60​%

3.3 Digital Twin ແລະ Virtual Process Optimization

ການກໍ່ສ້າງລະບົບຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ:

1. ຮູບແບບເລຂາຄະນິດ: ການແຜ່ພັນ 3D ທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງອຸປະກອນ
2. ຮູບແບບທາງກາຍະພາບ: ການຖ່າຍທອດຄວາມຮ້ອນແບບຄູ່, ການຖ່າຍທອດມະຫາຊົນ, ແລະນະໂຍບາຍດ້ານຂອງນ້ໍາ
3. ແບບຈໍາລອງທາງເຄມີ: kinetics ຕິກິຣິຍາ impurity ປະສົມປະສານ
4. ຮູບແບບການຄວບຄຸມ: ການຕອບສະຫນອງຂອງລະບົບການຄວບຄຸມແບບຈໍາລອງ

ຂະບວນການເພີ່ມປະສິດທິພາບ virtual:

• ການທົດສອບ 500+ ຂະບວນການປະສົມໃນພື້ນທີ່ດິຈິຕອນ
• ການກໍານົດຕົວກໍານົດການທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ສໍາຄັນ (ການວິເຄາະ CSV)
• ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຂອງ​ປ່ອງ​ຢ້ຽມ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ທີ່​ດີ​ທີ່​ສຸດ (ວິ​ເຄາະ OWC​)
• ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂະບວນການ (ຈຳລອງ Monte Carlo)

4. ເສັ້ນທາງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດອຸດສາຫະກໍາ ແລະການວິເຄາະຜົນປະໂຫຍດ

4.1 ແຜນຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄລຍະ

ໄລຍະ I (0-6 ເດືອນ):

• ການນຳໃຊ້ລະບົບການຫາຂໍ້ມູນພື້ນຖານ
• ການສ້າງຕັ້ງຖານຂໍ້ມູນຂະບວນການ
• ການພັດທະນາຮູບແບບການຄາດຄະເນເບື້ອງຕົ້ນ
• ການປະຕິບັດການຕິດຕາມຕົວກໍານົດການທີ່ສໍາຄັນ

ໄລຍະ II (6-12 ເດືອນ):

• ການສໍາເລັດຂອງລະບົບຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ
• ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງໂມດູນຂະບວນການຫຼັກ
• ການທົດລອງການປະຕິບັດການຄວບຄຸມປິດວົງ
• ການພັດທະນາລະບົບການຕິດຕາມຄຸນນະພາບ

ໄລຍະ III (12-18 ເດືອນ):

• ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI ເຕັມຂະບວນການ
• ລະບົບຄວບຄຸມການປັບຕົວ
• ລະບົບບໍາລຸງຮັກສາອັດສະລິຍະ
• ກົນໄກການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

4.2 ຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານເສດຖະກິດທີ່ຄາດໄວ້

ກໍລະນີສຶກສາການຜະລິດ Tellurium ທີ່ມີຄວາມບໍລິສຸດສູງປະຈໍາປີ 50 ໂຕນ:

5. ສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານວິຊາການ ແລະການແກ້ໄຂ

5.1 ຂໍ້ບົກຜ່ອງທາງດ້ານວິຊາການທີ່ສໍາຄັນ

1. ບັນຫາຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ:
   • ຂໍ້ມູນອຸດສາຫະກໍາປະກອບດ້ວຍສິ່ງລົບກວນທີ່ສໍາຄັນແລະຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ
   • ມາດຕະຖານທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງໃນທົ່ວແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
   • ຮອບວຽນການຊື້ຍາວສໍາລັບຂໍ້ມູນການວິເຄາະຄວາມບໍລິສຸດສູງ
2. ການສ້າງແບບຈໍາລອງທົ່ວໄປ:
   • ການປ່ຽນແປງຂອງວັດຖຸດິບເຮັດໃຫ້ຕົວແບບລົ້ມເຫລວ
   • ອາຍຸອຸປະກອນຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງຂະບວນການ
   • ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະຂອງຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ
3. ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ:
   • ບັນຫາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ລະຫວ່າງອຸປະກອນເກົ່າແລະໃຫມ່
   • ການຊັກຊ້າການຕອບໂຕ້ການຄວບຄຸມເວລາຈິງ
   • ສິ່ງທ້າທາຍໃນການກວດສອບຄວາມປອດໄພແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື

5.2 ວິທີແກ້ໄຂແບບປະດິດສ້າງ

ການປັບປຸງຂໍ້ມູນແບບປັບຕົວໄດ້:

• ການຜະລິດຂໍ້ມູນຂະບວນການໂດຍອີງໃສ່ GAN
• ໂອນການຮຽນຮູ້ເພື່ອຊົດເຊີຍການຂາດແຄນຂໍ້ມູນ
• ການຮຽນຮູ້ເຄິ່ງຄວບຄຸມໂດຍນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ

ວິທີການສ້າງແບບຈໍາລອງແບບປະສົມ:

• ຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ມີຂໍ້ຈຳກັດທາງຟີຊິກ
• ສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ນໍາພາກົນໄກ
• fusion ຮູບແບບຫຼາຍຄວາມຊື່ສັດ

Edge-Cloud Collaborative Computing:

• ການນຳໃຊ້ຂອບຂອງລະບົບການຄວບຄຸມທີ່ສຳຄັນ
• ຄອມພິວເຕີຄລາວສໍາລັບວຽກງານການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ສັບສົນ
• ການສື່ສານ 5G ທີ່ມີເວລາຕອບສະໜອງຕໍ່າ

6. ທິດທາງການພັດທະນາໃນອະນາຄົດ

1. ການພັດທະນາວັດສະດຸອັດສະລິຍະ:
   • AI-designed ວັດສະດຸທໍາຄວາມສະອາດພິເສດ
   • ການກວດສອບຜ່ານລະດັບສູງຂອງການປະສົມສານເຕີມແຕ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດ
   • ການຄາດຄະເນຂອງກົນໄກການຈັບ impurity ໃຫມ່
2. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມສ່ວນ:
   • ຂະບວນການຮັບຮູ້ຕົນເອງລັດ
   • ຕົວກໍານົດການປະຕິບັດງານການເພີ່ມປະສິດທິພາບຕົນເອງ
   • ການແກ້ໄຂຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຕົນເອງ
3. ຂະບວນການຟອກສີຂຽວ:
   • ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງພະລັງງານຂັ້ນຕ່ໍາ
   • ວິທີແກ້ໄຂການລີໄຊເຄີນສິ່ງເສດເຫຼືອ
   • ການຕິດຕາມຮອຍຄາບອນແບບສົດໆ

ໂດຍຜ່ານການເຊື່ອມໂຍງ AI ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ການຊໍາລະລ້າງ tellurium ກໍາລັງດໍາເນີນການປ່ຽນແປງການປະຕິວັດຈາກປະສົບການທີ່ຂັບເຄື່ອນໄປສູ່ຂໍ້ມູນ, ຈາກການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບແບ່ງສ່ວນໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບລວມ. ບໍລິສັດໄດ້ຖືກແນະນໍາໃຫ້ຮັບຮອງເອົາຍຸດທະສາດ "ການວາງແຜນແມ່ບົດ, ການປະຕິບັດເປັນຂັ້ນຕອນ", ບູລິມະສິດການບຸກທະລຸໃນຂັ້ນຕອນຂະບວນການທີ່ສໍາຄັນແລະຄ່ອຍໆສ້າງລະບົບການຊໍາລະລ້າງອັດສະລິຍະທີ່ສົມບູນແບບ.