AI与物理模型结合:托卡马克等离子体安全关闭新突破

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在人类追求清洁能源的征程中,核聚变能源被誉为"人造太阳"的终极解决方案。托卡马克装置作为实现受控核聚变的关键设备,其安全可靠运行一直是科学家们面临的重大挑战。近日,麻省理工学院(MIT)的研究团队开发出一种创新方法,成功解决了托卡马克等离子体安全关闭的技术难题,为聚变能源的商业化应用迈出了重要一步。

托卡马克:聚变能源的关键设备

托卡(tokamak)是一种环形聚变装置,其名称源于俄语"环形磁约束室"的首字母缩写。这种装置通过强大的磁场约束温度超过太阳核心的等离子体,促使原子核聚变并释放能量。如果能够安全高效地运行,托卡马克装置有望为人类提供清洁、无限的能源。

目前全球已有多个实验性托卡马克装置投入运行,更多装置正在建设中。这些小型研究装置主要用于研究如何加速等离子体并利用其能量。然而,托卡马克面临的一大挑战是如何安全可靠地关闭以每秒高达100公里速度、温度超过1亿摄氏度 circulating的等离子体电流。

等离子体关闭:聚变装置的安全隐患

当等离子体变得不稳定时,"电流衰减"操作变得必要。操作人员需要降低等离子体电流,防止等离子体进一步破坏并可能损坏设备内部。然而,有时电流衰减操作本身会使等离子体不稳定。在某些装置中,电流衰减已导致托卡马克内部出现刮痕和疤痕——虽然只是轻微损坏,但仍需要大量时间和资源进行维修。

"不受控制的等离子体终止,即使在电流衰减过程中,也会产生强烈的热通量,损坏内部壁,"研究的主要作者、MIT航空航天研究生兼等离子体科学和聚变中心(PSFC)中断研究组成员Allen Wang指出。"通常情况下,特别是对于高性能等离子体,电流衰减实际上可能会使等离子体更接近某些不稳定性极限。所以这是一种微妙的平衡。现在有很多关注点是如何管理不稳定性,以便我们能够常规且可靠地安全关闭这些等离子体。关于如何做好这一点的研究相对较少。"

创新方法:机器学习与物理模型的完美结合

面对这一挑战,Wang及其同事开发了一种模型来预测托卡马克在电流衰减过程中等离子体的行为。虽然他们可以简单应用机器学习工具(如神经网络)来学习等离子体数据中的不稳定性迹象,但Wang表示,对于此类工具来说,需要"大量数据"才能辨别极高温度、高能量等离子体中非常微妙和短暂的变化。

相反,研究人员将神经网络与现有模型相结合,该模型根据物理基本规则模拟等离子体动力学。通过这种机器学习和基于物理的等离子体模拟的结合,团队发现仅需几百次低性能脉冲和少量高性能脉冲,就足以训练和验证新模型。

实验验证:瑞士TCV托卡马克的成功测试

研究团队使用的数据来自瑞士的TCV(可变构型托卡马克),由瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的瑞士等离子体中心运营。TCV是一个小型实验性聚变装置,通常作为下一代设备解决方案的测试平台使用。

Wang使用了数百次TCV等离子体脉冲的数据,包括每个脉冲在上升、运行和衰减过程中等离子体的温度和能量等特性。他基于这些数据训练了新模型,然后进行测试,发现该模型能够根据特定托卡马克运行的初始条件准确预测等离子体的演变。

研究人员还开发了一种算法,将模型的预测转化为实用的"轨迹",即托卡马克控制器可以自动执行的等离子体管理指令,例如调整磁场或温度以维持等离子体的稳定性。他们在几次TCV运行中实施了该算法,发现它产生的轨迹能够安全地衰减等离子体脉冲,在某些情况下比没有新方法的运行更快且没有中断。

"在某个时刻等离子体总是会消失,但当高能量等离子体消失时,我们称之为中断,"Wang指出。"在这里,我们将能量衰减到零。我们多次这样做。我们在各方面都做得好得多。因此,我们有统计信心表明我们改进了情况。"

研究意义:推动聚变能源商业化进程

这项研究由MIT衍生公司Commonwealth Fusion Systems (CFS)部分支持,该公司致力于建造世界上第一个紧凑型、电网规模的聚变发电厂。该公司正在开发一个名为SPARC的示范托卡马克,旨在产生净能量等离子体,即它应该产生比加热等离子体所需的更多的能量。

Wang及其同事正与CFS合作,研究如何使新的预测模型和类似工具更好地预测等离子体行为,防止可能导致的高昂中断,以实现安全可靠的聚变能源。

"我们正在努力解决科学问题,使聚变能够常规化地有用,"Wang说。"我们在这里所做的是仍然漫长旅程的开始。但我认为我们已经取得了一些不错的进展。"

未来展望:聚变能源的商业化之路

这项发表在《自然·通讯》上的研究,代表了聚变能源研究的重要突破。通过结合机器学习和物理模型,研究人员不仅解决了托卡马克安全关闭的技术难题,还为未来聚变发电厂的可靠运行提供了科学基础。

随着全球对清洁能源需求的不断增长,聚变能源被视为解决能源危机和环境问题的终极方案。然而,要将实验室中的聚变反应转化为实际可用的能源,仍面临诸多技术挑战。MIT团队的这一研究成果,无疑为聚变能源的商业化进程注入了新的动力。

研究得到了瑞士教育、研究和创新州秘书处的支持,通过EURATOM研究培训计划框架内的EUROfusion联盟提供额外支持。这种国际合作模式也反映了聚变研究领域的全球协作特点。

技术细节:预测模型的工作原理

该创新模型的核心在于将机器学习与物理模型相结合,实现了对等离子体行为的精确预测。传统上,仅依靠机器学习模型需要大量数据才能训练出能够识别等离子体微妙变化的算法,这在实验成本高昂的聚变研究中是不现实的。

而物理模型虽然基于基本物理定律,但在处理复杂等离子体动力学时往往存在局限性。通过将两者结合,研究团队能够在数据有限的情况下实现高精度预测。

具体而言,该模型首先使用物理模型对等离子体动力学进行初步模拟,然后利用神经网络学习实际观测数据与模拟结果之间的差异。通过这种"预测-实验