텔루륨은 핵심 전략적 희소 금속으로서 태양 전지, 열전 소재, 적외선 감지 등에 중요한 응용 분야를 가지고 있습니다. 기존의 정제 공정은 낮은 효율, 높은 에너지 소비, 그리고 제한된 순도 향상과 같은 과제에 직면해 있습니다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 활용하여 텔루륨 정제 공정을 종합적으로 최적화하는 방법을 체계적으로 소개합니다.

1. 텔루륨 정제기술 현황

1.1 기존 텔루륨 정제 방법 및 한계

주요 정화 방법:

• 진공 증류: 저비점 불순물(예: Se, S) 제거에 적합
• 구역정련: 금속불순물(예: Cu, Fe) 제거에 특히 효과적
• 전해정제 : 각종 불순물의 심층제거 가능
• 화학증기 수송: 초고순도 텔루륨(6N급 이상) 생산 가능

주요 과제:

• 프로세스 매개변수는 체계적인 최적화보다는 경험에 의존합니다.
• 불순물 제거 효율이 병목 현상에 도달함(특히 산소 및 탄소와 같은 비금속 불순물의 경우)
• 높은 에너지 소비로 인해 생산 비용이 증가합니다.
• 배치 간 순도 차이가 크고 안정성이 낮음

1.2 텔루륨 정제 최적화를 위한 중요 매개변수

핵심 프로세스 매개변수 매트릭스:

2. 텔루륨 정제를 위한 AI 애플리케이션 프레임워크

2.1 전체 기술 아키텍처

3단계 AI 최적화 시스템:

1. 예측 계층: 머신 러닝 기반 프로세스 결과 예측 모델
2. 최적화 계층: 다목적 매개변수 최적화 알고리즘
3. 제어 계층: 실시간 프로세스 제어 시스템

2.2 데이터 수집 및 처리 시스템

다중 소스 데이터 통합 ​​솔루션:

• 장비 센서 데이터: 온도, 압력, 유량을 포함한 200개 이상의 매개변수
• 프로세스 모니터링 데이터: 온라인 질량 분석 및 분광 분석 결과
• 실험실 분석 데이터: ICP-MS, GDMS 등의 오프라인 테스트 결과
• 과거 생산 데이터: 지난 5년간의 생산 기록(1000개 이상 배치)

특징 엔지니어링:

• 슬라이딩 윈도우 방식을 이용한 시계열 특징 추출
• 불순물 이동 동역학 특성의 구축
• 프로세스 매개변수 상호 작용 행렬 개발
• 물질 및 에너지 균형 특성 확립

3. 세부적인 핵심 AI 최적화 기술

3.1 딥러닝 기반 프로세스 매개변수 최적화

신경망 아키텍처:

• 입력 계층: 56차원 프로세스 매개변수(정규화됨)
• 은닉층: ​​3개의 LSTM층(256개 뉴런) + 2개의 완전 연결층
• 출력 계층: 12차원 품질 지표(순도, 불순물 함량 등)

훈련 전략:

• 전이 학습: 유사한 금속(예: Se)의 정제 데이터를 사용한 사전 학습
• 능동 학습: D-최적 방법론을 통한 실험 설계 최적화
• 강화 학습: 보상 기능 설정(순도 향상, 에너지 감소)

일반적인 최적화 사례:

• 진공 증류 온도 프로파일 최적화: Se 잔류물 42% 감소
• 구역 정제율 최적화: Cu 제거율 35% 향상
• 전해질 조성 최적화: 전류 효율 28% 증가

3.2 컴퓨터 지원 불순물 제거 메커니즘 연구

분자 동역학 시뮬레이션:

• Te-X(X=O,S,Se 등) 상호작용 잠재력 함수 개발
• 다양한 온도에서의 불순물 분리 속도론 시뮬레이션
• 첨가물-불순물 결합 에너지 예측

기본 원칙 계산:

• 텔루륨 격자 내 불순물 형성 에너지 계산
• 최적의 킬레이트 분자 구조 예측
• 증기 수송 반응 경로 최적화

응용 프로그램 예:

• 산소 함량을 0.3ppm까지 감소시키는 새로운 산소 제거제 LaTe₂ 발견
• 맞춤형 킬레이트제 설계로 탄소 제거 효율 60% 향상

3.3 디지털 트윈 및 가상 프로세스 최적화

디지털 트윈 시스템 구축:

1. 기하학적 모델: 장비의 정확한 3D 재현
2. 물리적 모델: 결합된 열전달, 물질전달 및 유체역학
3. 화학 모델: 통합 불순물 반응 속도론
4. 제어 모델: 시뮬레이션된 제어 시스템 응답

가상 최적화 프로세스:

• 디지털 공간에서 500개 이상의 프로세스 조합 테스트
• 중요 민감 매개변수 식별(CSV 분석)
• 최적 운영 기간 예측(OWC 분석)
• 프로세스 견고성 검증(몬테카를로 시뮬레이션)

4. 산업 구현 경로 및 이점 분석

4.1 단계적 구현 계획

1단계(0~6개월):

• 기본 데이터 수집 시스템의 구축
• 프로세스 데이터베이스 구축
• 예비 예측 모델 개발
• 주요 매개변수 모니터링 구현

2단계(6-12개월):

• 디지털 트윈 시스템 완성
• 핵심 프로세스 모듈 최적화
• 파일럿 폐쇄 루프 제어 구현
• 품질 추적 시스템 개발

3단계(12-18개월):

• 전체 프로세스 AI 최적화
• 적응형 제어 시스템
• 지능형 유지 관리 시스템
• 지속적인 학습 메커니즘

4.2 예상 경제적 이익

연간 50톤 고순도 텔루륨 생산 사례 연구:

5. 기술적 과제 및 해결책

5.1 주요 기술적 병목 현상

1. 데이터 품질 문제:
   • 산업 데이터에는 상당한 노이즈와 누락된 값이 포함되어 있습니다.
   • 데이터 소스 간 일관되지 않은 표준
   • 고순도 분석 데이터를 위한 긴 수집 주기
2. 모델 일반화:
   • 원자재 변화로 인해 모델 오류가 발생합니다.
   • 장비 노후화는 공정 안정성에 영향을 미칩니다.
   • 새로운 제품 사양에는 모델 재교육이 필요합니다.
3. 시스템 통합의 어려움:
   • 기존 장비와 신규 장비 간 호환성 문제
   • 실시간 제어 응답 지연
   • 안전성 및 신뢰성 검증 과제

5.2 혁신적인 솔루션

적응형 데이터 향상:

• GAN 기반 프로세스 데이터 생성
• 데이터 부족을 보완하기 위한 전이 학습
• 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용한 반지도 학습

하이브리드 모델링 접근 방식:

• 물리학에 제약된 데이터 모델
• 메커니즘 기반 신경망 아키텍처
• 다중 충실도 모델 융합

에지 클라우드 협업 컴퓨팅:

• 중요 제어 알고리즘의 에지 배포
• 복잡한 최적화 작업을 위한 클라우드 컴퓨팅
• 저지연 5G 통신

6. 향후 개발 방향

1. 지능형 소재 개발:
   • AI가 설계한 특수 정화 소재
   • 최적의 첨가제 조합에 대한 고처리량 스크리닝
   • 새로운 불순물 포집 메커니즘 예측
2. 완전 자율 최적화:
   • 자기 인식 프로세스 상태
   • 자체 최적화 운영 매개변수
   • 자체 수정 이상 현상 해결
3. 녹색 정화 과정:
   • 최소 에너지 경로 최적화
   • 폐기물 재활용 솔루션
   • 실시간 탄소 발자국 모니터링

심층적인 AI 통합을 통해 텔루륨 정제는 경험 중심에서 데이터 중심으로, 세분화된 최적화에서 전체적인 최적화로 혁신적인 변화를 겪고 있습니다. 기업들은 "마스터 플래닝, 단계적 구현" 전략을 채택하고, 핵심 공정 단계의 혁신을 우선시하며, 포괄적인 지능형 정제 시스템을 점진적으로 구축하는 것이 좋습니다.