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  • 包括的なAI最適化テルル精製プロセス

    重要な戦略的希少金属であるテルルは、太陽電池、熱電材料、赤外線検出などに重要な用途があります。従来の精製プロセスは、効率の低さ、エネルギー消費量の高さ、純度向上の限界といった課題を抱えています。本稿では、テルルの純度向上の限界を体系的に考察します。
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  • セレンの真空蒸留精製における酸素含有量を低減する方法と技術

    重要な半導体材料および工業原料であるセレンは、その性能が純度に直接影響されます。真空蒸留精製プロセスにおいて、酸素不純物はセレンの純度に影響を与える主な要因の一つです。この記事では、セレンの純度に影響を与える酸素不純物について詳細に説明します。
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  • 粗アンチモン精製におけるヒ素除去方法

    1. はじめに アンチモンは重要な非鉄金属として、難燃剤、合金、半導体などの分野で広く使用されています。しかし、天然のアンチモン鉱石はしばしばヒ素と共存するため、粗アンチモン中のヒ素含有量が高く、製品の性能や安全性に重大な影響を与えます。
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  • テルル化亜鉛(ZnTe)の合成プロセス

    1. はじめに テルル化亜鉛(ZnTe)は、直接遷移型バンドギャップ構造を有する重要なII-VI族半導体材料です。室温でのバンドギャップは約2.26eVで、光電子デバイス、太陽電池、放射線検出器などの幅広い用途に用いられています。これは…
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  • ヒ素の蒸留および精製プロセス

    ヒ素の蒸留精製プロセスは、ヒ素とその化合物の揮発性の差を利用して分離・精製する方法であり、特にヒ素中の硫黄、セレン、テルルなどの不純物を除去するのに適しています。主な手順と考慮事項は次のとおりです。
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  • テルル化亜鉛:現代技術における新たな用途

    テルル化亜鉛:現代技術における新たな応用 四川景頂科技有限公司が開発・製造するテルル化亜鉛は、現代科学技術分野において徐々に台頭しつつあります。テルル化亜鉛は、先進的なワイドバンドギャップ半導体材料として、優れた性能を示してきました。
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  • セレン化亜鉛の物理的合成プロセスは、主に以下の技術的ルートと詳細なパラメータを含む。

    1. ソルボサーマル合成 1. 原料比 亜鉛粉末とセレン粉末を1:1のモル比で混合し、溶媒として脱イオン水またはエチレングリコールを加えます。 35. 2. 反応条件 o 反応温度: 180〜220°C o 反応時間: 12〜24時間 o 圧力: 反応容器内で一定時間保持 o 反応時間: 12〜24時間 o 反応圧力: 1MPa 30〜40MPa o 反応時間: 1〜20分 ...時間: 1〜20分 o 反応圧力: 1MPa 30〜4
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  • カドミウムプロセスの手順とパラメータ

    I. 原料の前処理と一次精製 高純度カドミウム原料の準備 酸洗浄:工業用カドミウムインゴットを5%~10%の硝酸溶液に40~60℃で1~2時間浸漬し、表面の酸化物と金属不純物を除去します。脱イオン水で…
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  • 詳細なパラメータを備えた6N超高純度硫黄蒸留および精製プロセス

    6N(純度99.9999%以上)の超高純度硫黄の製造には、多段蒸留、深層吸着、そして超高純度ろ過により微量金属、有機不純物、微粒子を除去する必要があります。以下は、真空蒸留、マイクロ波支援蒸留、そして…を統合した工業規模のプロセスです。
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  • 物質精製における人工知能の具体的な役割

    I. ‌原材料の選別と前処理の最適化‌ ‌高精度鉱石等級分け‌:ディープラーニングベースの画像認識システムは、鉱石の物理的特性(粒径、色、質感など)をリアルタイムで分析し、手作業による選別に比べて80%以上のエラー削減を実現します。‌高精度...
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  • 材料精製における人工知能の事例と分析

    材料精製における人工知能の事例と分析

    1. 鉱石処理におけるインテリジェントな検出と最適化 鉱石精製の分野では、ある選鉱工場がディープラーニングベースの画像認識システムを導入し、鉱石をリアルタイムで分析しました。AIアルゴリズムは、鉱石の物理的特性(サイズなど)を正確に特定し、選鉱プロセスにおける最適な状態を予測します。
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  • ゾーン溶融技術の新開発

    1. 高純度材料製造におけるブレークスルー ‌ シリコンベース材料‌: 浮遊ゾーン (FZ) 法を使用することで、シリコン単結晶の純度が ‌13N (99.9999999999%)‌ を超え、高出力半導体デバイス (IGBT など) や先進的な半導体製品の性能が大幅に向上しました。
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