အရေးပါသော မဟာဗျူဟာမြောက် ရှားပါးသတ္တုတစ်ခုအနေဖြင့် tellurium သည် ဆိုလာဆဲလ်များ၊ အပူလျှပ်စစ်ပစ္စည်းများနှင့် အနီအောက်ရောင်ခြည် ထောက်လှမ်းမှုတို့တွင် အရေးကြီးသောအသုံးချမှုများကို တွေ့ရှိသည်။ ရိုးရာသန့်စင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များသည် ထိရောက်မှုနည်းခြင်း၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုမြင့်မားခြင်းနှင့် အကန့်အသတ်ရှိသော သန့်စင်မှုမြှင့်တင်ခြင်းကဲ့သို့သော စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ရသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် ဥာဏ်ရည်တုနည်းပညာများသည် tellurium သန့်စင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလုံးစုံ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို စနစ်တကျ မိတ်ဆက်ပေးထားသည်။

1. Tellurium သန့်စင်မှုနည်းပညာ၏ လက်ရှိအခြေအနေ

1.1 သမားရိုးကျ Tellurium သန့်စင်ခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ

အဓိက သန့်စင်ခြင်းနည်းလမ်းများ

• ဖုန်စုပ်စက် ပေါင်းခံခြင်း- ပွက်ပွက်ဆူနေသော အမှတ်နည်းသော အညစ်အကြေးများကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် သင့်တော်သည် (ဥပမာ၊ Se၊ S)
• ဇုံသန့်စင်ခြင်း- သတ္တုအညစ်အကြေးများ (ဥပမာ Cu၊ Fe) ကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် အထူးထိရောက်သည်
• Electrolytic သန့်စင်ခြင်း- အမျိုးမျိုးသော အညစ်အကြေးများကို နက်ရှိုင်းစွာ ဖယ်ရှားပေးနိုင်သည်။
• ဓာတုအခိုးအငွေ့ သယ်ယူပို့ဆောင်ခြင်း- အလွန်မြင့်မားသော သန့်စင်မှု တယ်လိုရီယမ် (6N အဆင့်နှင့် အထက်) ကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်

အဓိကစိန်ခေါ်မှုများ-

• လုပ်ငန်းစဉ်ဘောင်များသည် စနစ်တကျ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းထက် အတွေ့အကြုံအပေါ် အားကိုးပါသည်။
• အညစ်အကြေး ဖယ်ရှားခြင်း ထိရောက်မှု သည် ပိတ်ဆို့မှုများ (အထူးသဖြင့် အောက်ဆီဂျင်နှင့် ကာဗွန်ကဲ့သို့ သတ္တုမဟုတ်သော အညစ်အကြေးများအတွက်)
• စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု မြင့်မားခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို မြင့်မားစေသည်။
• သိသာထင်ရှားသော သုတ်-တစ်သုတ် သန့်ရှင်းမှု ကွဲပြားမှုများနှင့် တည်ငြိမ်မှု အားနည်းသည်။

1.2 Tellurium သန့်စင်မှု ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အရေးပါသော ကန့်သတ်ချက်များ

Core Process Parameter Matrix-

2. Tellurium သန့်စင်မှုအတွက် AI လျှောက်လွှာဘောင်

2.1 ယေဘုယျနည်းပညာဗိသုကာ

သုံးဆင့် AI Optimization စနစ်-

1. ကြိုတင်ခန့်မှန်းလွှာ- စက်သင်ယူမှုအခြေခံ လုပ်ငန်းစဉ်ရလဒ် ခန့်မှန်းချက် မော်ဒယ်များ
2. ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအလွှာ- ရည်ရွယ်ချက်မျိုးစုံ ပါရာမီတာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း အယ်ဂိုရီသမ်များ
3. ထိန်းချုပ်မှုအလွှာ- အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ငန်းစဉ်ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ

2.2 ဒေတာရယူမှုနှင့် စီမံဆောင်ရွက်မှုစနစ်

အရင်းအမြစ်ပေါင်းစုံ ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်း ဖြေရှင်းချက်-

• ကိရိယာအာရုံခံကိရိယာဒေတာ- အပူချိန်၊ ဖိအား၊ စီးဆင်းမှုနှုန်းအပါအဝင် ကန့်သတ်ဘောင် ၂၀၀ ကျော်
• လုပ်ငန်းစဉ်စောင့်ကြည့်ခြင်းဒေတာ- အွန်လိုင်းအစုလိုက်အပြုံလိုက်တိုင်းတာမှုနှင့် spectroscopic ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များ
• ဓာတ်ခွဲခန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဒေတာ- ICP-MS၊ GDMS စသည်တို့မှ အော့ဖ်လိုင်းစမ်းသပ်မှုရလဒ်များ။
• သမိုင်းဆိုင်ရာ ထုတ်လုပ်မှုဒေတာ- လွန်ခဲ့သည့် 5 နှစ်အတွင်း ထုတ်လုပ်မှုမှတ်တမ်းများ (1000+ အတွဲများ)

အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ-

• လျှောပြတင်းပေါက်နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ Time-series လုပ်ဆောင်ချက်ကို ထုတ်ယူခြင်း။
• ညစ်ညမ်းသော ရွှေ့ပြောင်းတည်ဆောက်မှု အရွေ့အသွင်အပြင်
• လုပ်ငန်းစဉ် parameter အပြန်အလှန် matrices ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု
• ရုပ်ဝတ္ထုနှင့် စွမ်းအင် ဟန်ချက်ညီစွာ ထူထောင်ခြင်းတို့ ပါရှိပါတယ်။

3. အသေးစိတ် Core AI Optimization နည်းပညာများ

3.1 Deep Learning-Based Process Parameter ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။

Neural Network ဗိသုကာ-

• ထည့်သွင်းလွှာ- 56-ဖက်မြင် လုပ်ငန်းစဉ် ကန့်သတ်ချက်များ (ပုံမှန်ပြုလုပ်ထားသည်)
• ဝှက်ထားသောအလွှာများ- 3 LSTM အလွှာ (256 နျူရွန်) + အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာ 2 ခု
• အထွက်အလွှာ- 12-ဖက်မြင် အရည်အသွေး အညွှန်းများ (သန့်ရှင်းမှု၊ အညစ်အကြေးပါဝင်မှု စသည်)

လေ့ကျင့်ရေးဗျူဟာများ-

• လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်း- အလားတူသတ္တုများ၏ သန့်စင်မှုဒေတာကို အသုံးပြု၍ အကြိုလေ့ကျင့်ခြင်း (ဥပမာ၊ Se)
• Active learning- D-optimal methodology မှတစ်ဆင့် စမ်းသပ်မှုဒီဇိုင်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
• အားဖြည့်သင်ယူခြင်း- ဆုလာဘ်လုပ်ဆောင်ချက်များ ထူထောင်ခြင်း (သန့်ရှင်းစင်ကြယ်ခြင်း၊ စွမ်းအင်လျှော့ချခြင်း)

ပုံမှန် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း ကိစ္စများ-

• ဖုန်စုပ်ပေါင်းခံခြင်း အပူချိန် ပရိုဖိုင်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း- Se residue တွင် 42% လျှော့ချခြင်း။
• ဇုံသန့်စင်မှုနှုန်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း- Cu ဖယ်ရှားခြင်းတွင် 35% တိုးတက်မှု
• Electrolyte ဖော်မြူလာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း- လက်ရှိထိရောက်မှု 28% တိုးလာပါသည်။

3.2 Computer-Aided Impurity Removal Mechanism လေ့လာမှုများ

Molecular Dynamics Simulations-

• Te-X (X=O၊S၊Se စသည်ဖြင့်) အပြန်အလှန်အကျိုးပြုနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖော်ဆောင်ခြင်း။
• မတူညီသော အပူချိန်တွင် အညစ်အကြေး ခွဲခြားခြင်း kinetics ၏ သရုပ်ဖော်ခြင်း။
• ပေါင်းထည့်-အညစ်အကြေး ပေါင်းစပ်စွမ်းအင်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။

ပထမအခြေခံမူများ တွက်ချက်မှုများ-

• Tellurium ရာဇမတ်ကွက်ရှိ အညစ်အကြေးဖွဲ့စည်းခြင်းစွမ်းအင်ကို တွက်ချက်ခြင်း။
• အကောင်းဆုံး chelating မော်လီကျူးဖွဲ့စည်းပုံများ၏ ခန့်မှန်းချက်
• အငွေ့သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးတုံ့ပြန်မှုလမ်းကြောင်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။

လျှောက်လွှာ နမူနာများ-

• အောက်ဆီဂျင်ပါဝင်မှု 0.3ppm အထိ လျှော့ချထားသော ဆန်းသစ်သော အောက်ဆီဂျင် စွန့်ပစ်ပစ္စည်း LaTe₂ ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း။
• စိတ်ကြိုက် chelating အေးဂျင့်များ၏ဒီဇိုင်း၊ ကာဗွန်ဖယ်ရှားခြင်းထိရောက်မှုကို 60% တိုးတက်စေသည်

3.3 ဒစ်ဂျစ်တယ် Twin နှင့် Virtual Process Optimization

ဒစ်ဂျစ်တယ် Twin စနစ်တည်ဆောက်ခြင်း-

1. ဂျီဩမေတြီမော်ဒယ်- စက်ကိရိယာများ၏ တိကျသော 3D မျိုးပွားခြင်း။
2. ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်- အပူလွှဲပြောင်းမှု၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက် လွှဲပြောင်းမှုနှင့် အရည်ဒိုင်းနမစ်တို့ ပေါင်းစပ်ထားသည်။
3. ဓာတုပုံစံ- ပေါင်းစပ်ညစ်ညမ်းမှုတုံ့ပြန်မှု kinetics
4. ထိန်းချုပ်မှုပုံစံ- အသွင်တူထိန်းချုပ်မှုစနစ်တုံ့ပြန်မှုများ

Virtual Optimization လုပ်ငန်းစဉ်-

• ဒစ်ဂျစ်တယ်နေရာလွတ်တွင် လုပ်ငန်းစဉ်ပေါင်း 500+ ကို စမ်းသပ်ခြင်း။
• အရေးကြီးသော ထိလွယ်ရှလွယ် ဘောင်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်း (CSV ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း)
• အကောင်းမွန်ဆုံးသော လည်ပတ်ဝင်းဒိုးများ၏ ခန့်မှန်းချက် (OWC ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု)
• လုပ်ငန်းစဉ် ကြံ့ခိုင်မှု အတည်ပြုခြင်း (Monte Carlo သရုပ်ဖော်မှု)

4. စက်မှုအကောင်အထည်ဖော်ရေးလမ်းကြောင်းနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

4.1 အဆင့်ဆင့် အကောင်အထည်ဖော်ရေး အစီအစဉ်

အဆင့် ၁ (၀-၆ လ)။

• အခြေခံဒေတာရယူခြင်းစနစ်များ ဖြန့်ကျက်ခြင်း။
• လုပ်ငန်းစဉ်ဒေတာဘေ့စ်တည်ထောင်ခြင်း။
• ပဏာမ ခန့်မှန်းချက် မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး
• သော့ပါရာမီတာ စောင့်ကြည့်ခြင်း အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။

အဆင့် II (6-12 လ):

• ဒစ်ဂျစ်တယ် အမွှာစနစ် ပြီးစီးခြင်း။
• core process modules များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
• ရှေ့ပြေးကွင်းပိတ် ထိန်းချုပ်မှု အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
• အရည်အသွေး ခြေရာခံနိုင်မှုစနစ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး

အဆင့် III (12-18 လ):

• လုပ်ငန်းစဉ်အပြည့် AI ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
• အလိုက်သင့်ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ
• အသိဉာဏ်ရှိသော ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုစနစ်များ
• စဉ်ဆက်မပြတ်သင်ယူမှုယန္တရားများ

4.2 မျှော်လင့်ထားသော စီးပွားရေးအကျိုးအမြတ်များ

နှစ်စဉ် တန်ချိန် 50 ရှိသော သန့်စင်မြင့် Telurium ထုတ်လုပ်မှု၏ ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှု-

5. နည်းပညာဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းချက်များ

5.1 သော့နည်းပညာဆိုင်ရာ ပိတ်ဆို့မှုများ

1. ဒေတာ အရည်အသွေး ပြဿနာများ-
   • စက်မှုဒေတာတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆူညံသံများနှင့် ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးများပါရှိသည်။
   • ဒေတာရင်းမြစ်များတစ်လျှောက် စံနှုန်းများ မကိုက်ညီပါ။
   • မြင့်မားသော သန့်စင်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဒေတာအတွက် ရှည်လျားသော ရယူမှုသံသရာ
2. မော်ဒယ် အထွေထွေ ခွဲခြားခြင်း-
   • ကုန်ကြမ်းကွဲလွဲမှုများသည် မော်ဒယ်မအောင်မြင်မှုများကို ဖြစ်စေသည်။
   • ပစ္စည်းအိုမင်းခြင်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်တည်ငြိမ်မှုကို ထိခိုက်စေပါသည်။
   • ထုတ်ကုန်အသစ်သတ်မှတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်ကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သည်။
3. စနစ်ပေါင်းစည်းမှု အခက်အခဲများ-
   • စက်ပစ္စည်းအဟောင်းနှင့် အသစ်အကြား လိုက်ဖက်ညီမှု ပြဿနာများ
   • အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထိန်းချုပ်တုံ့ပြန်မှုနှောင့်နှေးမှုများ
   • ဘေးကင်းရေးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု အတည်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများ

5.2 ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်

လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဒေတာမြှင့်တင်မှု-

• GAN အခြေခံ လုပ်ငန်းစဉ် ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း။
• ဒေတာရှားပါးမှုအတွက် လျော်ကြေးပေးရန် သင်ယူမှုကို လွှဲပြောင်းပါ။
• အညွှန်းမပါသောဒေတာကို အသုံးပြု၍ တစ်ပိုင်းကြီးကြပ်သင်ကြားခြင်း။

Hybrid Modeling ချဉ်းကပ်နည်း-

• ရူပဗေဒ-ကန့်သတ်ဒေတာမော်ဒယ်များ
• ယန္တရား-ပဲ့ပြင် မနောကွန်ရက် ဗိသုကာများ
• Multi-fidelity model ပေါင်းစပ်မှု

Edge-Cloud Collaborative Computing-

• အရေးပါသော ထိန်းချုပ်မှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အနားသတ် ဖြန့်ကျက်ခြင်း။
• ရှုပ်ထွေးသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် Cloud တွက်ချက်ခြင်း။
• Low-latency 5G ဆက်သွယ်ရေး

6. အနာဂတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လမ်းညွှန်ချက်များ

1. Intelligent Material Development-
   • AI-ဒီဇိုင်းထုတ် အထူးပြု သန့်စင်ပစ္စည်းများ
   • အကောင်းမွန်ဆုံးသော ပေါင်းထည့်ပေါင်းစပ်မှုများကို မြင့်မားသော စစ်ဆေးမှု
   • ဝတ္ထုညစ်ညမ်းမှု ဖမ်းယူမှု ယန္တရားများကို ခန့်မှန်းခြင်း။
2. အပြည့်အဝ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း-
   • မိမိကိုယ်ကို သတိပြုမိကြောင်း ဖော်ပြသည်။
   • လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို ကိုယ်တိုင် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။
   • ကွဲလွဲနေသော ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ကိုယ်တိုင်ပြုပြင်ခြင်း။
3. အစိမ်းရောင် သန့်စင်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်များ
   • အနိမ့်ဆုံး စွမ်းအင်လမ်းကြောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။
   • အမှိုက်ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းဖြေရှင်းနည်းများ
   • အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကာဗွန်ခြေရာကို စောင့်ကြည့်ခြင်း။

နက်ရှိုင်းသော AI ပေါင်းစည်းမှုမှတစ်ဆင့် tellurium သန့်စင်မှုသည် အပိုင်းလိုက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းမှ အစုလိုက်ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းသို့ အတွေ့အကြုံ-မောင်းနှင်ခြင်းမှ ဒေတာမောင်းနှင်ခြင်းသို့ တော်လှန်ပြောင်းလဲခြင်းကို လုပ်ဆောင်နေသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် အရေးကြီးသော လုပ်ငန်းစဉ်အဆင့်များတွင် အောင်မြင်မှုများကို ဦးစားပေးပြီး ပြည့်စုံသော အသိဉာဏ်သန့်စင်မှုစနစ်များကို ဖြည်းဖြည်းချင်း တည်ဆောက်ရန် "မဟာစီမံကိန်း၊ အဆင့်လိုက် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း" မဟာဗျူဟာကို ချမှတ်ရန် ကုမ္ပဏီများအား အကြံပြုအပ်ပါသည်။