Моделирование и оптимизация процесса переработки золы рисовой шелухи для получения кремния гелиоэнергетического назначения с применением искусственного интеллекта

В рамках данной научной работы проведено углубленное аналитическое исследование комплексных технологических процессов получения кремния высокой степени чистоты (99,999%+) из золы рисовой шелухи, являющейся побочным продуктом сельскохозяйственного производства. С использованием методов машинного обучения (Machine Learning), в частности математического аппарата многофакторного регрессионного анализа, была осуществлена количественная детерминация влияния химических примесей (Na, Mg, Ca, Fe, Al) на структурную целостность кристаллической решетки и качество кремния. На основе предлагаемой четырехэтапной модели рафинирования — кислотного выщелачивания, термического восстановления, процесса Сименса и зонной плавки — обоснованы фундаментальные химико-технологические закономерности трансформации исходной субстанции (шихты) с показателем чистоты 30,1% до категории Solar Grade. В исследовании детально рассмотрены экономические и технические преимущества оптимизации технологического цикла с помощью искусственного интеллекта.