Un equipo de la Universidad Federal de Siberia (SFU) ha sugerido un nuevo método para el análisis automático de la composición de muestras de electrolitos de baños de electrólisis. Proporcionará un control tecnológico más preciso y aumentará la eficiencia de la producción de aluminio. El artículo ha sido publicado en Cristales .

El aluminio metálico se obtiene en el curso de la electrólisis, en el que la corriente pasa a través de una fusión de alúmina-criolita a alrededor de 950 °. El componente principal de una masa fundida es la criolita (una sal que contiene sodio, aluminio, y átomos de flúor) a los que se añade óxido de aluminio (alúmina). Para mejorar las propiedades tecnológicas del electrolito, fluoruro de aluminio, fluoruro de calcio, ya veces se pueden añadir fluoruro de magnesio y potasio. En el curso de la electrólisis, la composición de la sustancia en los baños cambia, y la proporción de cambios de componentes, así como. La preservación de la composición óptima del baño es un elemento clave de la tecnología de electrólisis.

Para mantener la composición óptima, los técnicos toman y analizan constantemente muestras de electrolitos. El análisis requiere una gran precisión y rapidez. Un método de control rápido utilizado en la industria es el análisis cuantitativo de fase por difracción de rayos X. Se basa en el estudio de imágenes de rayos X formadas por los rayos X reflejados a partir de muestras. En su variante tradicional, dicho análisis tiene una desventaja considerable:requiere una calibración regular utilizando materiales de control con composiciones de fase determinadas con precisión, y tampoco toma en cuenta la estructura cristalina real de las fases. Una opción alternativa se llama método Rietveld. Proporciona un análisis cuantitativo sobre la base de la especificación de la estructura atómica y cristalina de las fases de los componentes sin utilizar muestras de control. Sin embargo, este método es interactivo y difícil de automatizar, ya que requiere configurar manualmente hasta 100 parámetros iniciales del sistema y administrar el orden de su ajuste programado.

Un equipo de SFU modernizó el método Rietveld para hacerlo aplicable al análisis automatizado. Para hacerlo desarrollaron un algoritmo genético evolutivo autoconfigurable que utiliza el principio de selección natural biológica para encontrar valores de parámetros óptimos al modelar una imagen de rayos X. Primero, un algoritmo genético utiliza valores aleatorios, A continuación, optimiza la amplia gama de parámetros de la estructura cristalina de fase e imagen de rayos X, gestionando el ajuste de solo los mejores de ellos utilizando el método de Rietveld. Por lo tanto, el algoritmo es capaz de adaptarse y funcionar sin intervención humana.

"Generalmente, Nuestros resultados cumplen con los criterios tecnológicos para la precisión del análisis de electrolitos que se utilizan en las instalaciones de producción de aluminio. Podemos recomendar nuestro algoritmo genético para expresar el control de la composición de electrolitos. El análisis muestra un error de sistema menor causado por la sobreestimación de la concentración de criolita debido a su cristalización desigual en el curso del muestreo. Antes de que la industria implemente este método, tenemos que eliminar este error y también mejorar la eficiencia del método, "dice Igor Yakimov, el jefe del proyecto, Doctor. en física y matemáticas, y profesor del Instituto de Estudios de Materiales y Metales No Ferrosos de SFU.