Кыргыз Республикасындагы кум кендеринин х имиялык курамы жана гранулометрия- сынын негизинде кремнеземдин тазалыгын алдын ала болжолдоо үчүн машиналык окуу
Ачкыч сөздөр:
технический кремний, кварцевый песок, машинное обучение, моделирование, гранулометрия, примеси, прогнозированиеАннотация
Бул макалада Кыргызстандын ар кандай кендеринин (Таш-Кумыр, Сүлүктү, Озгур) кварц чийки затынын химиялык курамы менен гранулометриялык өзгөчөлүктөрүнүн техникалык кремнийдин тазалыгына тийгизген таасирин математикалык моделдөө ыкмалары жана машиналык окутуунун элементтери аркылуу изилденди. Жүргүзүлгөн элементтик анализ кендердин ортосунда олуттуу айырмачылыктар бар экенин көрсөттү: Таш-Кумыр кварцында SiO₂ үлүшү ~94,3 % түзсө, Сүлүктүдө ал 85 %дан ашпайт жана кошумча түрдө Al₂O₃ жана башка аралашмалардын деңгээли жогору. Иштелип чыккан модель аралашмалардын оксиддеринин (Al₂O₃, Fe₂O₃, MgO, CaO, K₂O) түз таасирин жана бөлүкчөлөрдүн өлчөмүнө болгон квадратикалык көз карандылыкты бириктирип, салмак коэффициенттерин машиналык окутуу алгоритмдеринин негизинде калибрлөө мүмкүнчүлүгүн берет. Моделдөө көрсөткөндөй, бөлүкчөлөрдүн оптималдуу өлчөмү (0,05 мм) эң жогорку тазалыкты камсыз кылат, ал эми четтөөлөр тазалыкты 2–5 % га төмөндөтөт. Прогноздук ийри сызыктар Таш-Көмүр кумунун артыкчылыгын ачып көрсөттү (тазалык 98 % га чейин). Алынган натыйжалар машиналык окутууну интеграциялоо аркылуу божомолдордун тактыгын жогорулатуунун жана кендерди негиздүү тандоонун мүмкүнчүлүгүн далилдейт.
Шилтемелер
Куропаткин, В. Н. Технологические аспекты производства кремния из кварцевого сырья // Химическая промышленность. – 2008. – № 6. – С. 12–17.
Рогов, А. И., & Иванова, Л. П. Влияние примесей в кварцевом сырье на качество получаемого кремния // Металлургия цветных металлов. – 2012. – № 3. – С. 56–62.
Садыков, К. С. Технология получения технического кремния из кварцевого сырья Кыргызстана // Горный вестник Кыргызстана. – 2015. – № 2. – С. 45–51.
Абдраимов, Ж. Т., Касымбеков, Б. Ж., & Жунушалиева, А. С. Очистка кварцевого сырья для получения кремния высокой чистоты // Вестник Кыргызско-Российского Славянского университета. – 2023. – Т. 23, № 4. – С. 88–94.
Liu, P., Chen, X., & Zhao, F. Influence of particle size and impurities on silicon yield during carbothermal reduction // Ceramics International. – 2019. – Vol. 45, No. 8. – P. 11023–11031. DOI:10.1016/j.ceramint.2019.02.110.
Zhang, Q., Liu, J., Wang, H., & Xu, Y. High-purity quartz: a review of current research and future prospects // Journal of Materials Research and Technology. – 2021. – Vol. 12. – P. 1251–1264. DOI:10.1016/j.jmrt.2020.12.087.
Tuncuk, A., Akcil, A., Yigit, S., & Deveci, H. Iron removal in production of purified quartz by hydrometallurgical methods // Hydrometallurgy. – 2016. – Vol. 161. – P. 1–9. DOI: 10.1016/j.hydromet.2016.01.006.
Kim, J., Park, S., & Choi, Y. Machine learning-based prediction of silicon purity from quartz raw material // Applied Sciences. – 2020. – Vol. 10, No. 22. – Article 8086. DOI: 10.3390/app10228086.
Long, H., Li, W., Sun, J., & others. Advanced processing techniques and impurity management for high-purity quartz in diverse industrial applications // Minerals. – 2024. – Vol. 14, No. 6. – Article 571. DOI: 10.3390/min14060571.
Recent advances in the marketing, impurity characterization and purification of quartz //Physicochemical Problems of Mineral Processing. – 2023. – Vol. 59, No. 1. – P. 56–72. DOI: 10.37190/ppmp/158078.
Омурбекова Г. К., Адылова Э. С., Жапаркулов А. М. Исследование фрактальной размерности частиц кварцевых песков Таш-Кумырского и Озгурского месторождений //Известия национальной академии наук Кыргызской Республики. – 2022. – №. 5. – С. 16-22.
