0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

機(jī)器學(xué)習(xí)使聚變能源成為可能

李秀珍 ? 來源:ht_liu ? 作者:ht_liu ? 2022-07-30 17:46 ? 次閱讀

麻省理工學(xué)院的研究人員正在測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),以更好地了解聚變能中的湍流等離子體現(xiàn)象。根據(jù)麻省理工學(xué)院新聞最近的一篇文章,在Physical Review E和Physics of Plasmas 上發(fā)表的兩篇論文中,開發(fā)了一種新的深度學(xué)習(xí)框架,該框架利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來表示減少的湍流理論。

所有核聚變研究人員的目標(biāo)是使該技術(shù)成為全球電網(wǎng)的可行能源。要做到這一點(diǎn),需要理解和解決無數(shù)物理和工程問題,例如理解等離子體的湍流運(yùn)動(dòng),即離子和電子在反應(yīng)器中移動(dòng)的集合。稱為托卡馬克的環(huán)形結(jié)構(gòu)的場(chǎng)線迫使等離子體粒子被限制足夠長(zhǎng)的時(shí)間以產(chǎn)生顯著的凈能量增益,當(dāng)您不僅有高溫而且還有小空間時(shí),這是一個(gè)挑戰(zhàn)。

科學(xué)家們正專注于等離子體湍流的數(shù)值模擬,以更好地了解未來聚變反應(yīng)堆內(nèi)部的狀況。但這些計(jì)算很復(fù)雜。在保持預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)工作得更快的簡(jiǎn)化理論的發(fā)展可以加快進(jìn)展。

核聚變

等離子體是構(gòu)成可觀測(cè)宇宙 99.9% 以上的物質(zhì),被稱為物質(zhì)的第四態(tài)(其他已知狀態(tài)是固態(tài)、液態(tài)和氣態(tài))。在足夠高的能量下,氣體被電離,產(chǎn)生帶正電的粒子(原子核)和帶負(fù)電的粒子(電子)的混合物。雖然恒星中的等離子體受到巨大重力的限制,但地球上的情況并非如此。主要挑戰(zhàn)之一是開發(fā)能夠?qū)⒌入x子體加熱到所需溫度并將其限制在足夠長(zhǎng)的時(shí)間以進(jìn)行熱核反應(yīng)以釋放維持新聚變反應(yīng)的動(dòng)能的設(shè)備。一種被稱為磁約束的有前途的方法被用于稱為托卡馬克(“磁環(huán)室”的俄語縮寫)的設(shè)備中,

這些是非常復(fù)雜的機(jī)器,從高溫等離子體條件(超過 100,000,000 度)到操作超導(dǎo)磁體所需的低溫(低于-200 攝氏度)僅需幾米。

建造這些設(shè)備是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),尤其是因?yàn)榕c等離子體相關(guān)的不穩(wěn)定性,這會(huì)對(duì)反應(yīng)堆組件造成損壞的危險(xiǎn)。然而,這種限制具有安全優(yōu)勢(shì),因?yàn)殒準(zhǔn)椒磻?yīng)基本上永遠(yuǎn)不會(huì)失控地發(fā)展。

托卡馬克配置中的磁場(chǎng)必須是三種類型: 環(huán)形磁場(chǎng),由環(huán)形線圈產(chǎn)生;環(huán)形場(chǎng),由環(huán)形線圈產(chǎn)生;和由環(huán)形線圈產(chǎn)生的環(huán)形場(chǎng)。這些線圈的目的是沿機(jī)器的對(duì)稱軸產(chǎn)生磁場(chǎng),推動(dòng)帶電等離子體粒子沿該方向流動(dòng)??刂频入x子體位置的外部線圈提供垂直場(chǎng)。極向場(chǎng)由流過等離子體的電流產(chǎn)生并保持平衡。

等離子體湍流

磁約束聚變裝置在聚變發(fā)電廠的粒子和能量約束方面存在重大不確定性。由于機(jī)載等離子體的環(huán)境對(duì)各種工藝有很大影響,因此邊界區(qū)域?qū)τ谠u(píng)估聚變裝置的整體實(shí)用性至關(guān)重要,等離子體和整個(gè)結(jié)構(gòu)的建模仍然是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。

與邊界等離子體相關(guān)并廣泛應(yīng)用于分析邊緣湍流的一種特殊傳輸理論是減少漂移的 Braginskii 模型。幾十年來,托卡馬克物理學(xué)家經(jīng)常使用這種簡(jiǎn)化的“雙流體理論”來模擬實(shí)驗(yàn)中的邊界等離子體,盡管其精確度尚不確定。

pYYBAGLimhuARxh0AAGnStGVvp8419.png

通過這項(xiàng)工作,他們還展示了一種新的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可以診斷與減少漂移的 Braginskii 理論直接一致的未知湍流場(chǎng)波動(dòng)。眾所周知,等離子體湍流難以模仿,比空氣或水湍流更難模仿。通過將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)嵌入到方程中,您可以從少量觀察中獲得大量信息。據(jù)麻省理工學(xué)院的研究人員稱,這些新穎的分析方法可以為評(píng)估混沌系統(tǒng)開辟新途徑,并擴(kuò)大關(guān)于聚變等離子體湍流的發(fā)現(xiàn)范圍。

審核編輯:湯梓紅

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 能源
    +關(guān)注

    關(guān)注

    3

    文章

    1445

    瀏覽量

    43311
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8306

    瀏覽量

    131841
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    可控核聚變解決方案

    聚變是兩個(gè)輕原子核聚合,生成新的更重原子核的過程,其反應(yīng)釋放的能量巨大。因該過程同太陽的發(fā)光發(fā)熱過程一致,可控核聚變又稱為人造太陽。其憑借資源無限、環(huán)境友好等優(yōu)勢(shì),被譽(yù)為人類能源的終極解決方案。我國(guó)
    發(fā)表于 09-05 10:32 ?0次下載

    解決方案丨持續(xù)注能人造太陽裝置,助力我國(guó)可控核聚變技術(shù)研究

    可控核聚變技術(shù)和原理是氘氚原子聚變形成氦原子釋放大量的能量,該過程同太陽的發(fā)光發(fā)熱過程一致,因此可控核聚變又稱為人造太陽。因其具有資源無限、環(huán)境友好等特點(diǎn),被譽(yù)為人類能源的終極解決方案
    的頭像 發(fā)表于 08-28 18:20 ?369次閱讀
    解決方案丨持續(xù)注能人造太陽裝置,助力我國(guó)可控核<b class='flag-5'>聚變</b>技術(shù)研究

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】+ 鳥瞰這本書

    清晰,從時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)理論出發(fā),逐步深入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,內(nèi)容全面,循序漸進(jìn)。每一章都經(jīng)過精心設(shè)計(jì),對(duì)理論知識(shí)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述,對(duì)實(shí)際案例進(jìn)行了生動(dòng)的展示,使讀者在理論與實(shí)踐
    發(fā)表于 08-12 11:28

    人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是什么

    在科技日新月異的今天,人工智能(Artificial Intelligence, AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning, DL)已
    的頭像 發(fā)表于 07-03 18:22 ?673次閱讀

    深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)比

    在人工智能的浪潮中,機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)無疑是兩大核心驅(qū)動(dòng)力。它們各自以其獨(dú)特的方式推動(dòng)著技術(shù)的進(jìn)步,為眾多領(lǐng)域帶來了革命性的變化。然而,盡管它們都屬于機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 07-01 11:40 ?617次閱讀

    超短激光脈沖使阿秒成像成為可能

    物理學(xué)獎(jiǎng)。這項(xiàng)工作發(fā)表在《自然·光子學(xué)》雜志上。 就像相機(jī)閃光燈可以“凍結(jié)”快速移動(dòng)的物體,使它們?cè)谡掌锌雌饋砗孟耢o止不動(dòng)一樣,極短的激光脈沖可以幫助照亮超快的過程,為科學(xué)家提供一種強(qiáng)大的成像和探測(cè)方法。 例如,阿秒量級(jí)的激光脈沖(1阿秒
    的頭像 發(fā)表于 06-26 06:36 ?159次閱讀

    深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化技術(shù)

    機(jī)器學(xué)習(xí)可視化(簡(jiǎn)稱ML可視化)一般是指通過圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,
    發(fā)表于 04-25 11:17 ?293次閱讀
    深入探討<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的可視化技術(shù)

    韓國(guó)“人造太陽”在核聚變研究中取得重大突破

    這一進(jìn)展是邁向?qū)崿F(xiàn)近乎無限清潔能源的關(guān)鍵一步??蒲腥藛T數(shù)十年來致力于借助核聚變實(shí)現(xiàn)人類無限能源需求,該技術(shù)模擬了恒星內(nèi)部的能量產(chǎn)生過程。核聚變通過高壓、高溫條件下
    的頭像 發(fā)表于 04-15 10:39 ?480次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)怎么進(jìn)入人工智能

    ,人工智能已成為一個(gè)熱門領(lǐng)域,涉及到多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域,例如語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別等。 在編程中進(jìn)行人工智能的關(guān)鍵是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這是一類基于樣本數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練來進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷的
    的頭像 發(fā)表于 04-04 08:41 ?146次閱讀

    哪里臟掃哪里,臟污識(shí)別將成掃地機(jī)器人下一個(gè)“卷”點(diǎn)?

    讓“人工式”清潔成為可能
    的頭像 發(fā)表于 03-29 15:40 ?341次閱讀
    哪里臟掃哪里,臟污識(shí)別將成掃地<b class='flag-5'>機(jī)器</b>人下一個(gè)“卷”點(diǎn)?

    基于可穿戴MEMS加速度計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的傳感器內(nèi)人體步態(tài)分析

    傳感器內(nèi)(In-sensor)計(jì)算可能會(huì)成為在小型設(shè)備(例如可穿戴醫(yī)療設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)中部署機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)的全新方法,這些設(shè)備必須在有限的能源資源下安全
    的頭像 發(fā)表于 03-26 09:20 ?661次閱讀
    基于可穿戴MEMS加速度計(jì)和<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的傳感器內(nèi)人體步態(tài)分析

    人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)開發(fā)板有哪些?

    機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)不再局限于高端服務(wù)器或云平臺(tái)。得益于集成電路(IC)和軟件技術(shù)的新發(fā)展,在微型控制器和微型計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度
    的頭像 發(fā)表于 02-29 18:59 ?592次閱讀
    人工智能和<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的頂級(jí)開發(fā)板有哪些?

    如何構(gòu)建更好的電池存儲(chǔ)方案?

    強(qiáng)大的新一代電池使我們對(duì)移動(dòng)和按需能源的需求不斷增長(zhǎng)成為可能?;ミB器件在開發(fā)創(chuàng)新的電池存儲(chǔ)解決方案方面發(fā)揮著重要作用。
    的頭像 發(fā)表于 01-15 15:14 ?313次閱讀

    什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?它的重要性體現(xiàn)在哪

    機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能(AI)的子領(lǐng)域,旨在使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn),而無需明確地進(jìn)行編程。它側(cè)重于開發(fā)算法和模型,使計(jì)算機(jī)能夠從
    的頭像 發(fā)表于 01-05 08:27 ?1082次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>?它的重要性體現(xiàn)在哪

    軟通動(dòng)力聯(lián)手超聚變打造超融合解決方案

    與超聚變在工業(yè)、教育等領(lǐng)域的數(shù)字化全場(chǎng)景解決方案合作規(guī)劃。 隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展,越來越多的企業(yè)開始轉(zhuǎn)向敏捷型創(chuàng)新業(yè)務(wù),輕量起步、敏捷彈性成為創(chuàng)新型企業(yè)部署IT基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵需求。作為全球領(lǐng)先的算力基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)
    的頭像 發(fā)表于 11-28 19:10 ?1097次閱讀