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          燃燒等離子體

          邁向核聚變發電的關鍵石階

          Matteo Barbarino

          高能粒子以等離子體的形式流過托卡馬克型反應堆的可視化圖。(圖/Shutterstock)

          在我們的太陽核心,極端的溫度和巨大引力所產生的巨大壓力為核聚變創造了理想的條件。

          然而,在沒有恒星的極端引力的情況下,通過核聚變反應堆在地球上重現這種情況,會帶來許多技術挑戰。其中最大的挑戰是將加熱的聚變等離子體(由離子和在其中發生反應的自由電子組成的帶電氣體)保持在1億攝氏度以上,將其粒子約束在一個磁場中,并保持足夠長的時間,以便發生反應并產生能量。

          了解和驗證目前關于這種熱核聚變等離子體的行為方式的假設,是聚變科學家和工程師為最終從核聚變產生電力而必須解決的關鍵問題之一。

          ITER將為我們提供研究‘燃燒等離子體’的機會,燃燒等離子體中至少66%的總加熱量將來自聚變α粒子。
          ITER組織科學司司長Alberto Loarte

          溫度比太陽更高的超級燃料

          聚變的燃料選擇是有限的。地球上性能潛力最大的燃料是由氘和氚離子的混合物制成的,氘和氚離子是氫的兩種較重同位素。當在極端溫度下碰撞時,氘和氚融合產生帶有兩個質子和兩個中子的帶電粒子,稱為α粒子,以及自由中子。雖然中子逃離磁場,并且不與等離子體發生作用,但α粒子被磁場約束,并進一步加熱周圍的等離子體。澳大利亞國立大學Matthew Hole教授說:“控制這種加熱對利用核聚變發電至關重要。”

          安全和可持續的聚變動力依賴這些帶電α粒子及其能量來維持等離子體的恒定溫度,從而使反應能夠自持。實現這一點對于運行聚變反應堆至關重要。

          20世紀90年代,聚變實驗堆在不到一秒內產生了16兆瓦的能量。在這些實驗中,α粒子只提供了外部供熱的10%。將通過ITER——正在法國建造的國際實驗反應堆——之類的計劃,探索了解α粒子提供更多熱量時發生的情況。

          “ITER將為我們提供研究‘燃燒等離子體’的機會,燃燒等離子體中至少66%的總加熱量將來自聚變α粒子。在這些條件下,ITER將產生500兆瓦的聚變能量,持續時間長達500秒。”ITER組織科學司司長Alberto Loarte說。他說,ITER組織的實驗將為燃燒等離子體物理學中的關鍵問題提供急需的答案,例如如何創造通過其α粒子的內部加熱而自持的等離子體,以及如何為高聚變性能找到與反應堆壁的功率處理能力相適應的最佳運行條件。

          如何使等離子體自持

          聚變反應堆性能的一個重要指標是它的“聚變功率增益”。它由等離子體的溫度、密度和能量約束時間決定,是衡量磁場隨著時間的推移如何有效地維持等離子體能量的一個量度。創造自持反應需要三個條件:大約1億攝氏度的溫度;比空氣小一百萬倍的密度;只有幾秒鐘的能量約束時間。

          雖然所需的條件已被充分理解,但如何同時達到這些條件卻遠非顯而易見。例如,增加等離子體密度在原則上是有利的,因為它增加了發生聚變反應的可能性。然而,美國普林斯頓等離子體物理實驗室負責聚變的副主任Richard Hawryluk認為,當密度接近其最大值時,許多實驗表明,等離子體約束的退化程度超過了預期。

          為使ITER實驗成功,需要找到解決這些問題的方案,而為此進行的許多研究需要國際合作。國際原子能機構通過其關于高能粒子物理、等離子體控制和聚變數據獲取、驗證和分析的一系列技術會議,為交流科學和技術成果提供了一個平臺,并正在幫助開發可用于預測ITER和未來聚變動力堆中聚變等離子體行為的建模工具。

          找到“最佳點”

          最大的挑戰之一是找到具有最大聚變功率和等離子體控制的最佳工作條件,以便在長時間內不打破運行邊界的情況下實現高性能。打破運行邊界會產生問題,因為它可能導致不穩定,從而終止等離子體,這種現象被稱為等離子體破裂。

          “在像ITER這樣的環形托卡馬克型反應堆中,破裂可能會在幾毫秒內迅速終止等離子體,并對反應堆部件產生巨大的熱應力和機械應力。”ITER組織穩定與控制處科學協調員Michael Lehnen說,“國際原子能機構正在通過促進這一領域的實驗、理論和建模工作的信息交流,幫助避免這種情況,同時特別強調將在今后幾年為設計ITER破裂緩解系統奠定堅實的基礎。”

          最近納入基于人工智能方法的實驗和建模工作正在明確有效等離子體控制的要求,這有助于為未來聚變電廠的安全設計和運行鋪平道路。”麻省理工學院等離子體科學與聚變中心研究科學家Cristina Rea說:“應用于破裂研究的強大的高級統計學和機器學習方法,可以幫助識別重要的模式,并揭示多年的實驗數據中隱藏的信息。”

          控制物理學家、建模師、場景開發人員和數據工程師之間正在形成富有成效的協同作用,他們正在設計新的解決方案,以避免這些破壞性的界限。Rea說,雖然評價這些數據驅動方法在ITER等項目中的適用性還需要開展更多的工作,但迄今的結果是令人鼓舞的。

          2021.05
          Vol. 62-2

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