Понедельник, 4 марта, 2024
ДомойФизикаБудущее термоядерного синтеза: раскрытие сложной физики с точностью ИИ

Будущее термоядерного синтеза: раскрытие сложной физики с точностью ИИ

- Advertisement -

Исследователи Массачусетского технологического института продвинули эксперименты по термоядерному синтезу, разработав метод точного прогнозирования поведения плазмы с использованием изображений с камер и искусственного интеллекта. Этот метод дает представление о динамике плазмы, необходимой для достижения чистого производства энергии термоядерного синтеза. Фото: SciTechDaily.com

Нейронные сети, основанные на физике, создают новые способы наблюдения за сложной плазмой.

Эксперименты по термоядерному синтезу проводятся в экстремальных условиях, когда вещество с чрезвычайно высокой температурой содержится в специальных вакуумных камерах. Эти условия ограничивают возможности диагностических инструментов по сбору данных о термоядерной плазме. Кроме того, компьютерные модели плазмы очень сложны и с трудом характеризуют турбулентную плазму. Это затрудняет сравнение моделей с измерениями экспериментальных термоядерных устройств.

Объединение плазменного моделирования и экспериментов

В ответ исследователи продемонстрировали новый способ преодолеть плазма моделирование и эксперименты. Используя изображения с камер, обычно установленных в термоядерных устройствах с оптическим фильтром, исследователи разработали метод определения флуктуаций электронной плотности и температуры. Ученые, занимающиеся термоядерным синтезом, могут использовать эту информацию в экспериментах для прогнозирования плазменных полей в соответствии с теорией.

Используя свет от края плазмы в токамаке (вид изнутри слева), нейронная сеть с учетом физики реконструирует турбулентные колебания плотности и температуры плазмы, а также распределение зондирующего слоя газообразного гелия (справа). Авторы и права: А. Мэтьюз, Дж. Хьюз и Дж. Маллен.

Проблемы прогнозного моделирования

Прогнозирующее моделирование турбулентности плазмы в экспериментах по термоядерному синтезу является сложной задачей. Это связано со сложностью моделирования условий на границах этих хаотических систем. Используя индивидуальный физический подход к машинному обучению, исследователи разработали структуру, способную напрямую определять свойства плазмы, которые обычно не определяются в границах экспериментальных термоядерных устройств. Это позволяет ученым предсказывать, как ведут себя плазменные флуктуации в экспериментах. Это также позволяет им тестировать прогнозные модели способами, соответствующими теории. Раньше такого рода моделирование турбулентности было непрактично.

Важность удержания в термоядерной плазме

Адекватное удержание термоядерной плазмы имеет важное значение для достижения цели чистого производства термоядерной энергии. Ключевым компонентом прогнозирования удержания является понимание того, как нестабильность плазмы может вызвать охлаждение и потерю производительности термоядерного устройства. Соответственно, сообщество специалистов по термоядерному синтезу потратило десятилетия на совершенствование измерительных возможностей экспериментов для уточнения прогностических моделей. Однако экстремальные температуры и условия вакуума, необходимые для термоядерного синтеза, очень затрудняют развертывание диагностики в термоядерных устройствах. Исследователи из Массачусетского технологического института недавно опубликовали две статьи, посвященные этой проблеме.

Инновационные исследования Массачусетского технологического института

В первой статье исследователи продемонстрировали, как фотон Данные, собранные широко применяемыми быстрыми камерами, могут быть преобразованы в флуктуации электронной плотности и температуры в турбулентных масштабах с использованием новой, основанной на физике структуры искусственного интеллекта, которая сочетает экспериментальные данные с радиационным моделированием и кинетической теорией. Результаты представляют собой новое экспериментальное понимание ранее не наблюдавшейся динамики плазмы.

Во второй статье команда использовала эту динамическую информацию об электронах в сочетании с широко используемой теорией турбулентности плазмы для прогнозирования флуктуаций электрического поля, непосредственно согласующихся с уравнениями в частных производных в экспериментальных условиях. Эта работа выходит за рамки традиционных численных методов и вместо этого использует специально созданные архитектуры нейронных сетей с учетом физических особенностей для разработки нового типа моделирования нелинейных свойств плазмы. Работа открывает новые научные пути к пониманию того, соответствуют ли теоретические предсказания наблюдениям.

Использованная литература:

«Глубокое моделирование плазменных и нейтральных флуктуаций на основе изображений турбулентности газовых потоков» А. Мэтьюза, Дж. Л. Терри, С. Г. Баека, Дж. В. Хьюза, А. К. Куанга, Б. Лабомбарда, М. А. Миллера, Д. Стотлера, Д. Рейтера, В. Жолобенко и М. Гото, 16 июня 2022 г., Обзор научных инструментов.
DOI: 10.1063/5.0088216

«Прогнозирование глубокого электрического поля с помощью теории Брагинского с уменьшенным дрейфом и плазмо-нейтральными взаимодействиями на основе экспериментальных изображений граничной турбулентности», А. Мэтьюз, Дж. У. Хьюз, Дж. Л. Терри и С. Г. Бек, 2 декабря 2022 г., Письма о физических отзывах.
DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.235002.

Финансовая поддержка поступила от Совета естественных наук и инженерных исследований Канады в виде стипендии для аспирантов, Управления науки Министерства энергетики, программы термоядерных энергетических наук, стипендии Джозефа П. Кирни и стипендии Мэнсона Бенедикта Массачусетского технологического института. Департамент ядерной науки и техники.

Исходная ссылка

- Advertisement -

Популярное по теме