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人工智能被用于核聚变反应过程中等离子体内部的湍流跟踪研究

日期:2022-11-04    来源:风趣星空m

国际电力网

2022
11/04
09:15
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关键词: 核聚变 核反应堆 人工智能

核聚变科学家开发了一种机器学习模型,可以自动发现并跟踪核反应堆内部形成的等离子体,为更好地理解等离子体的行为铺平了道路。

核聚变是原子核结合在一起释放能量的过程。这与恒星,包括太阳的能量来源是一样的。

几十年来,科学家们一直试图利用核聚变反应释放的能量,因为这种形式的能源产生有许多潜在的好处。核聚变反应是清洁的,不会产生温室气体或大量放射性废物。它们也会释放大量的能量,并且为它们提供燃料的氢同位素非常丰富。

然而,聚变反应只能在巨大的热量和压力下发生,这将消耗大量的电力。因此,科学家们一直无法让核聚变反应堆产生超过运行所需的能量。核聚变反应也很难长时间维持。

核聚变的主要方法是托卡马克,这是一种甜甜圈形状的机器,使用强大的磁铁使被称为等离子体的过热物质绕圈循环。这种等离子体创造了聚变发生的条件。

等离子体倾向于在其外缘附近形成科学家称为“斑点”的湍流区。监测这些斑点的形成和运动是至关重要的,因为它们决定了来自等离子体的热量和粒子如何与托卡马克内部相互作用。

这反过来又帮助科学家了解如何设计托卡马克。等离子体应该远离反应堆壁,以保护反应堆本身,同时也确保等离子体反应保持高温和稳定。

瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员解释道:“等离子体‘斑点’可以将大量的粒子和热量从主等离子体输送到远离主等离子体的地方,在这些地方,需要保持较大的等离子体壁相互作用。”“在当今的设备中更好地量化这一过程,并将其外推到反应堆中,这是一个重要的悬而未决的问题。”

问题是,每秒会形成数千个这样的等离子体团,因此人类不可能单独追踪它们。到目前为止,科学家们通过使用平均值来解决这个问题。

等离子体物理学家现在已经开发了一种机器学习模型,该模型可以分析托卡马克反应的视频片段,以跟踪单个斑点并对其进行研究。这提供了比平均技术更详细的画面。

根据麻省理工学院的一份报道,在某些情况下,该计算机模型能够正确识别斑点的准确率超过80%。

这项研究成果发表在2022年10月28日的《科学报告》杂志上。

研究人员表示:如今,机器学习和其他人工智能技术在核聚变研究的重要课题中发挥了关键作用,包括预测托卡马克中的等离子体破坏,使用光谱和断层扫描进行等离子体诊断,以及他们发表的工作中的等离子体中湍流跟踪。包括机器学习在内的人工智能技术正在SPARC和ITER等新型托卡马克的研究中积极实施,这将加速聚变研究的总体速度。

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