Uma equipe da Siberian Federal University (SFU) sugeriu um novo método para a análise automática da composição de amostras de eletrólitos de banhos de eletrólise. Proporcionará um controle tecnológico mais preciso e aumentará a eficiência da produção de alumínio. O artigo foi publicado em Cristais .

O alumínio metálico é obtido no decorrer da eletrólise, em que a corrente é passada através de um fundido de criolita de alumina em cerca de 950 °. O principal componente de um fundido é a criolita (um sal contendo sódio, alumínio, e átomos de flúor) aos quais é adicionado óxido de alumínio (alumina). Para melhorar as propriedades tecnológicas do eletrólito, fluoreto de alumínio, fluoreto de cálcio, e às vezes podem ser adicionados fluoreto de magnésio e potássio. Durante a eletrólise, a composição da substância nos banhos muda, e a proporção de mudanças de componentes, também. A preservação da composição ideal do banho é um elemento-chave da tecnologia de eletrólise.

Para manter a composição ideal, os técnicos constantemente coletam e analisam amostras de eletrólitos. A análise requer alta precisão e rapidez. Um método de controle expresso usado na indústria é a análise de fase quantitativa por difração de raios-X. Baseia-se no estudo de imagens de raios-X formadas pelos raios X refletidos de amostras. Em sua variante tradicional, tal análise tem uma desvantagem considerável:requer calibração regular usando materiais de controle com composições de fase determinadas com precisão, e também falha em levar em consideração a estrutura cristalina real das fases. Uma opção alternativa é chamada de método Rietveld. Ele fornece uma análise quantitativa com base na especificação da estrutura atômica e cristalina das fases componentes sem usar amostras de controle. Contudo, este método é interativo e difícil de automatizar, uma vez que requer a configuração manual de até 100 parâmetros iniciais do sistema e o gerenciamento da ordem de seu ajuste programado.

Uma equipe da SFU modernizou o método Rietveld para torná-lo aplicável para análises automatizadas. Para fazer isso, eles desenvolveram um algoritmo genético evolutivo autoconfigurável que usa o princípio da seleção natural biológica para encontrar valores de parâmetros ideais ao modelar uma imagem de raios-X. Primeiro, um algoritmo genético usa valores aleatórios, em seguida, otimiza a vasta gama de parâmetros de imagem de raios-X e estrutura de cristal de fase, gerenciando o ajuste apenas do melhor deles usando o método Rietveld. Portanto, o algoritmo é capaz de se adaptar e funcionar sem envolvimento humano.

"Geralmente, nossos resultados atendem aos critérios tecnológicos para a precisão da análise de eletrólitos que são usados ​​nas instalações de produção de alumínio. Podemos recomendar nosso algoritmo genético para expressar o controle da composição eletrolítica. A análise mostra um pequeno erro do sistema causado pela superestimação da concentração de criolita devido à sua cristalização desigual no decorrer da amostragem. Antes que este método seja implementado pela indústria, temos que eliminar esse erro e também melhorar a eficiência do método, "diz Igor Yakimov, o chefe do projeto, Ph.D. em física e matemática, e professor do Instituto de Metais Não Ferrosos e Estudos de Materiais da SFU.