Компьютерное моделирование технологических процессов синтеза технического кремния с применением алгоритмов машинного обучения (ИЗВЕСТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ, 2026)
В статье представлены результаты исследования влияния химического состава и гранулометрических характеристик кварцевого сырья различных месторождений Кыргызстана (Таш-Кумыр, Сулюкта, Озгур) на чистоту технического кремния с использованием методов математического моделирования и элементов машинного обучения. Проведён элементный анализ показал существенные различия между месторождениями: содержание SiO₂ в Таш-Кумыре составляет ~94,3 %, тогда как в Сулюкте оно не превышает 85 %, при заметно более высоком уровне Al₂O₃ и других примесей. Разработанная модель сочетает линейное влияние оксидов-примесей (Al₂O₃, Fe₂O₃, MgO, CaO, K₂O) и квадратичную зависимость от размера частиц с последующей калибровкой весовых коэффициентов на основе алгоритмов машинного обучения. Моделирование подтвердило, что оптимальный размер фракций (0,05 мм) обеспечивает максимальную чистоту, а отклонения снижают её на 2–5 %. Построенные прогнозные кривые выявили преимущество Таш-Кумырского сырья (до 98 % чистоты). Полученные результаты демонстрируют потенциал интеграции машинного обучения для повышения точности прогнозов и обоснованного выбора месторождений.
Keywords: технический кремний, кварцевый песок, машинное обучение, моделирование, гранулометрия, примеси, прогнозирование