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《国际最新研究报告核聚变中的等离子态物质自热》

  • 来源专题：能源情报网信息监测服务平台
  • 编译者： guokm
  • 发布时间：2022-01-29

  • 北京1月27日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇物理学论文，研究人员报告了核聚变中的等离子态物质自热，这是使核聚变能量成为可行能源的一个里程碑。《自然-物理学》同时发表一篇文论描述实现这一成果的实验设计优化。

    NIF前置放大器内部的彩色加强照片（图源：Damien Jemison）。　施普林格·自然 供图

    核聚变是原子核结合以释放能量的反应，它有望提供可持续的能源。这是一个驱动恒星的物理过程，但在实验室中很难重现这一过程，且需要使用的能量多于它能产生的能量。实现核聚变能量净发生器的关键步骤之一是燃烧的等离子体，其中的核聚变是热能主要来源，需维持燃料的等离子态，令其温度高到允许进一步的聚变反应。

    论文通讯作者、美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室亚历克斯·兹尔斯特拉(Alex Zylstra)和同事报告了惯性约束聚变实验中的这一状态，其中聚变反应是由压缩和加热填充热核燃料的靶丸(capsule)启动的。

    美国国家点火装置(NIF)的实验实现了使用192个激光束点燃等离子体，快速加热并使内含200微克氘-氚燃料的靶丸内爆，达到了足够高的温度和压力触发自加热聚变反应。过去的尝试都受限于控制等离子形状的难题，从而无法避免扰乱激光束在等离子体内累积能量的方式。不过，最新论文作者团队通过改进实验设计，使胶囊可以容纳更多燃料、并在包含等离子体时吸收更多能量。这些实验产生的效能(最高产生170千焦耳能量)三倍于过去实验的结果。(完)

  • 原文来源：http://www.nengyuanjie.net/article/53439.html
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  • 《3个问题:Robert Granetz在核聚变研究上》
    • 来源专题：可再生能源
    • 编译者：pengh
    • 发布时间：2017-10-13
    • Robert Granetz已经在麻省理工学院的等离子科学和核聚变中心做了40多年的研究科学家。他最近在麻省理工学院能源倡议(MITEI)主持的一场演讲中说，利用机器学习来开发一种实时预警系统，用于即将发生的聚变反应堆的中断。Granetz是一名磁流体力学不稳定和中断的专家，他讨论了这一领域的研究如何使我们离创造一个稳定的、净能量的核聚变装置更近一步。 问:什么使等离子体与其他物质不同?作为一种能源，使用等离子体的挑战是什么? 答:在正常温度下的气体中，负荷电子和带正电荷的原子核与原子或分子紧密地结合在一起，它们是电中性的。因此，粒子之间没有作用力，除非它们碰巧发生碰撞。(引力作用于所有物体之间，但引力太弱，无法与之相关。) 当气体粒子碰撞时，碰撞只会涉及一对粒子，碰撞的运动学非常简单，就像台球的碰撞一样。所以我们可以很容易地计算出气体的行为。然而,在高温下,我们需要融合,每个原子或分子的热能多,远远大于把电子和原子核的结合能在一起,所以中性粒子分解为他们的选民,即电子和原子核,我们称之为“等离子状态。” 因此，在等离子体中，所有的粒子都被带电，并且在粒子之间有远距离的电和磁力作用。单个的电子或离子同时影响着大约十亿其他的电子和离子的运动，而所有其他的十亿个粒子同时也在影响着其他的单个粒子。另外，电子和原子核的质量非常不同，所以它们的速度是非常不同的。而且，由于所有的粒子都带电，它们可以与电磁辐射强烈地相互作用。所有这些复杂的性质都意味着，在实践中，我们不能精确地计算出等离子体的具体行为。 问:在核聚变反应堆的背景下，什么是破坏? 答:到目前为止，托卡马克对于一个稳定状态的聚变反应堆的概念在能量限制方面比其他所有概念都要突出。托卡马克依靠的是驱动一个巨大的电流——数百万安培的电流——通过等离子体产生磁场结构，以获得良好的能量限制。然而，这种大的等离子体电流在某种程度上是不稳定的，并且会突然终止，通常是很少的警告。当中断发生时，等离子体中包含的大量热能和磁能迅速地释放出来，这可能会导致反应堆结构的热负荷和电磁负荷。 核聚变能源的全部目标是发展大型发电厂，在电网中发电，取代现有的化石燃料发电厂，甚至取代核裂变的核电厂。但如果聚变电厂受到破坏,其发电量会突然关掉。即使最具破坏性的后果是可以避免的,这可能是植物可以恢复和前几小时或几天回来在线,只在一些话题转到另一个中断。如果情况是这样的话，没有一个公用事业公司愿意使用核聚变能源。如果我们要依赖tokamak的核聚变反应堆的概念，我们就需要避免或减少干扰。 问:机器学习如何解决这个问题? A:即将到来的破坏的迹象通常是相当微妙的。在等离子体放电过程中，聚变研究人员不断地测量大量的等离子体参数，我们有理由相信，无论是从经验实验证据还是从理论上的理解，这些测量的等离子体参数可能提供了一些信号，表明可能会发生干扰。但是，这些信息并不是很容易理解的，不仅是对即将到来的混乱的出现，还包括即将到来的混乱的时机。 为了解决这个问题,我的团队——包括我自己,博士后克里斯蒂娜意图,凯文•蒙特斯和亚历克斯Tinguely研究生和一打其他美国和国际实验室——科学家们已经建立了大型数据库的测量参数,我们相信相关中断,从几年的几个不同的世界各地的托卡马克实验。我们现在正将机器学习技术应用到这些数据中，以确定我们是否能够识别出任何能够准确预测未来某一特定时期是否会发生中断的模式。在处理大型复杂的数据集时，机器学习可能是一种强大的方法，可以在数据中发现一些细微的模式，而这些数据在人类的努力中是不可能的。 ——文章发布于2017年10月10日
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  • 《可控核聚变研究突破引关注》
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    • 编译者：guokm
    • 发布时间：2019-08-28
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