Команда пионеров в области термоядерного синтеза, включающая компании Commonwealth Fusion Systems, Принстонскую лабораторию физики плазмы Министерства энергетики США и Ок-Риджскую национальную лабораторию, представила революционную разработку на основе искусственного интеллекта. Новая система, получившая название HEAT-ML, способна за миллисекунды определять безопасные зоны внутри реактора – процесс, который ранее занимал более получаса. Это достижение значительно ускоряет проектирование и эксплуатацию термоядерных электростанций нового поколения, защищая их компоненты от экстремального жара плазмы.
Термоядерный синтез – процесс, питающий энергией Солнце, – давно считается ключом к практически безграничному источнику чистой электроэнергии. Внутри токамака, установки в форме тора, использующей магнитные поля для удержания плазмы, температура может превышать показатели в ядре Солнца. При таких экстремальных условиях даже самые высокотехнологичные стенки реактора рискуют расплавиться при контакте с концентрированными потоками тепла. Для предотвращения повреждений инженеры определяют так называемые «магнитные тени» – области, защищенные от прямого воздействия плазмы другими элементами конструкции. Эти зоны критически важны для размещения жаропрочных материалов и корректировки параметров плазмы, чтобы избежать опасного перегрева.
Традиционно для картирования магнитных теней использовался инструмент с открытым исходным кодом HEAT. Он рассчитывал «теневые маски», создавая трехмерные карты защищенных участков реактора. Несмотря на точность, детальное моделирование взаимодействия магнитных полей со сложной геометрией установки могло занимать до 30 минут для одного расчета, что становилось серьезным препятствием для таких амбициозных проектов, как токамак SPARC, целью которого является достижение чистого прироста энергии к 2027 году.
Система HEAT-ML устраняет эту проблему. Используя глубокую нейронную сеть, обученную на тысячах симуляций HEAT, искусственный интеллект предсказывает расположение магнитных теней всего за миллисекунды – ускорение на несколько порядков. Этот скачок позволяет разработчикам проводить гораздо больше симуляций за меньшее время, что открывает возможности для быстрой оптимизации конструкций и оперативной корректировки работы реактора в реальном времени.
В настоящее время HEAT-ML сфокусирован на небольшом, но критически важном участке выхлопной системы SPARC – 15 плитках в основании установки, где тепловая нагрузка от плазмы будет максимальной. Точное прогнозирование затененных областей позволяет инженерам оптимально размещать термостойкие компоненты, продлевая их срок службы и снижая риск аварийных остановок. Эти симуляции важны не только на этапе проектирования – в будущем система сможет управлять настройками магнитных полей прямо во время экспериментов, отводя губительный жар от уязвимых поверхностей.
Хотя HEAT-ML пока адаптирован под геометрию SPARC, исследовательская группа планирует расширить его функциональность для применения на любом участке любого токамака. Обобщенная версия ИИ сможет картировать магнитные тени для всех компонентов, обращенных к плазме, – от выхлопных систем до внутренних стенок, независимо от их формы и размера. Такая универсальность станет бесценной по мере перехода термоядерных исследований к созданию коммерческих электростанций, где простои из-за повреждения оборудования могут привести к значительным финансовым потерям.
В условиях нарастающей гонки за освоение энергии термоядерного синтеза подобные прорывы имеют решающее значение. Возможность моделировать тепловые воздействия за миллисекунды вместо минут открывает дорогу к более быстрым циклам проектирования, гибкой эксплуатации и повышенной защите дорогостоящих материалов внутри реактора. В случае успеха HEAT-ML может стать стандартным инструментом для проектирования и управления термоядерными установками по всему миру.
+ There are no comments
Add yours