DeepTech深科技 03月06日
用AI模拟破解核聚变密码:输入功率减半也产生相同能量
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计算机模拟技术成为探索清洁能源的关键,Nathan Howard团队运用超级计算机模拟与机器学习算法,研究等离子体动态行为,验证ITER预期性能,发现新运行模式可提升能效。

计算机模拟技术是探索清洁能源的关键突破口,能发现更高效的聚变能量获取方式。

Nathan Howard团队构建新研究体系,用超级计算机模拟与机器学习算法预测等离子体动态行为。

研究团队发现特定运行模式下,较低能量输入可获相近能量输出,或将改写未来聚变装置设计规范。

麻省理工学院自主研发的PORTALS智能框架,能将复杂模型提炼成轻量化‘数字替身’,提升运算效率。

Julianna Mullen 2025-03-06 16:57 北京

仿真模拟有助于推动研究进展并揭示更高效产生聚变能的新方法。

(来源:MIT News)


要掌控核聚变能,必须揭开等离子体的运行奥秘。在探索清洁能源的道路上,计算机模拟技术正在成为关键突破口,不仅能保持研究方向的正确性,更能发现更高效的聚变能量获取方式。


毕竟,在地球上重现类似恒星的核聚变反应环境堪称是科学界的终极挑战之一。在麻省理工学院等离子体科学与聚变中心(PSFC)的首席研究科学家 Nathan Howard 看来,这是当代最具魅力的科学命题。


“核聚变不仅蕴含着基础科学的深邃奥秘,更承载着清洁能源的无限可能。正是这种双重魅力驱使我来到麻省理工学院攻读研究生,并加入等离子体科学与聚变中心团队。”他说道。


作为 PSFC 磁约束聚变实验集成建模团队的核心成员之一,Nathan Howard 与该团队负责人 Pablo Rodriguez-Fernandez 共同构建了一套新的研究体系,运用超级计算机模拟与机器学习算法,精准预测聚变装置中等离子体的动态行为。


这种“数字替身”技术能在实际建造前评估不同技术方案的表现,为装置设计提供科学决策依据。为确保模型可靠性,Nathan Howard 和团队通过历史实验数据进行持续验证,使虚拟仿真始终与现实世界保持同步。


目前,这项研究论文已经以“Prediction of Performance and Turbulence in ITER Burning Plasmas via Nonlinear Gyrokinetic Profile Prediction”(通过非线性陀螺动力学剖面预测 ITER 燃烧等离子体性能与湍流分析)为题发表在 Nuclear Fusion 上。


在新研究中,Nathan Howard 团队通过构建等离子体中旋涡状湍流结构的高精度模型,验证了正在法国南部建造的全球最大的实验性聚变装置 —— 国际热核聚变实验堆(ITER)的预期性能,分析在投入使用时能否达到预期效果。


除此之外,研究团队发现采用特定运行模式时,仅需较低能量输入即可获得相近的能量输出。这项发现或将改写未来聚变装置的设计规范,为提升整体能效开辟新路径。


规模最大的国际科研合作项目之一


早在 40 年前,美国与其他六个成员国共同参与建造国际热核聚变实验堆(ITER,拉丁语意为 “道路”)。


这个即将在法国南部落成的聚变装置一旦投入运行,将产生 500 兆瓦的聚变能,而支撑这一宏伟蓝图的“ITER 基准运行方案”,堪称人类能源史上最大胆的工程构想。


随着聚变科学与等离子物理的跨越式发展,借助越来越强大的模拟技术(比如 Nathan Howard 团队构建的超级模拟体系),这一方案正在经历持续优化与迭代验证。


在验证基准方案的过程中,Nathan Howard 使用了由美国通用原子能公司研发的 CGYRO 模拟系统。


这套尖端程序能将复杂的等离子物理模型注入预设的聚变运行参数,尽管该过程耗时较长也需要耗费大量算力,但 CGYRO 却能精准呈现等离子体在装置内部不同区域的动态全息图景,详细的模拟结果有助于研究人员了解等离子体在聚变装置内不同位置的行为表现。


而真正的技术突破来自麻省理工学院自主研发的 PORTALS 智能框架。该框架由 Pablo Rodriguez-Fernandez 领衔打造,开创性地将机器学习引入聚变研究。


“PORTALS 就如同一位数字炼金术士。”他解释道,“它能将 CGYRO 生成的高精度模型提炼成轻量化的‘数字替身’。这种替身模型不仅运算效率提升百倍,还能在等离子体尚未成形时就让我们透视其核心奥秘。这种预测优先的方法是设计高效聚变装置的重要突破,使我们能够在像 ITER 这样的设备中创造出更高效的等离子体。”


首轮运算生成基础模型后,团队严格比对替身模型与原始 CGYRO 数据的契合度。若出现偏差,PORTALS 框架就会启动自我进化程序,通过反复迭代训练使替身模型无限逼近真实。


随着“数字进化”的完成,研究人员就能在虚拟世界中自由探索万千种参数组合对 ITER 性能的影响,用它预测不同条件下的结果,从而大幅减少对完整复杂运行的需求。


值得一提的是,当替身模型与 CGYRO 联合会迸发“1+1>2”的协同效应,前者快速确定优化方向,后者深入验证关键细节。这种虚实结合的创新研究范式,正在重新定义聚变工程的研发路径。


用算法揭示新机制


Nathan Howard 借助 CGYRO、PORTALS 和替身模型,对 ITER 基准方案的特定运行条件组合进行了研究。


这些条件涵盖所使用的磁场、控制等离子体形状的方法、施加的外部加热以及其他诸多变量。通过 CGYRO 的 14 次迭代运算,他证实了当前的基准方案配置能够实现比输入等离子体多 10 倍的功率输出。


谈及这一结果时 Nathan Howard 表示:“这可能是当前科学界最精确的聚变模拟成果,至少在已公开的研究中难觅敌手。”


用于确认等离子体性能的 CGYRO 的 14 次迭代过程,包括运行 PORTALS 构建输入参数的替身模型,然后将代理项与 CGYRO 关联,以提高运算效率。CGYRO 仅通过三次额外迭代就发现了颠覆性规律:将输入能量减半,ITER 仍能保持几乎相同的输出功率。


这似乎揭示了一个反直觉的物理现象,等离子体核心的温度以及聚变反应并未因较少的功率输入而受到过大影响,更少的功率输入意味着更高的运行效率。可见等离子体核心温度对能量输入的敏感度远低于预期,这也意味着存在未被开发的能效提升空间。


“就像发现新大陆的航海家,我们现在知道地图之外还有未知的宝藏。”Nathan Howard 如此评价这项突破。这个发现不仅为 ITER 运行开辟了新思路,更暗示着聚变装置优化存在多重可能路径,只是人类尚未完全解锁。


原文链接:

https://news.mit.edu/2025/unlocking-secrets-fusions-core-ai-enhanced-simulations-0218











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