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聚变研究新闻

ITER向核聚变之父致敬

维利霍夫院士于 12 月 5 日逝世,他是 ITER 项目的推动者(图片来源:ITER)近日,全球核聚变界知名人物、俄罗斯物理学家叶夫根尼·维利霍夫(1935-2024)于12月5日逝世,享年89岁。ITER(国际热核聚变实验堆)组织对此表示深切哀悼,并发表悼念声明。ITER在声明中提到,在外太空深处,有一颗以维利霍夫命名的小行星——Velikhov,它位于火星和木星之间,见证了这位物理学家对等离子体物理学和热核反应堆发展的卓越贡献。Velikhov院士不仅是核聚变研究史上... 2024-12-14

美英政府与托卡马克能源公司携手升级ST40聚变设施

近日,美国能源部、英国能源安全部及Net Zero与托卡马克能源公司宣布了一项耗资5200万美元的合作计划,旨在升级ST40聚变设施。该计划为期五年,三方将平等分担资金,共同推进核聚变研究,为未来聚变发电厂的开发奠定基础。(图片来源:托卡马克能源)此次升级的核心任务是在ST40聚变设施的内壁涂上锂元素,以实现更好的约束条件,延长核聚变反应时间。托卡马克能源公司表示,核聚变需要粒子足够热、足够致密,并能长时间保持热量以释放净能量。锂涂层的加... 2024-12-07

韩国完成国际核聚变研究项目核心真空室部件生产

为法国正在建造的国际热核聚变实验反应堆 (ITER) 供应的第四个也是最后一个真空容器组件已运抵现场 2024-11-22

美国DIII-D国家核聚变设施突破20万次等离子体脉冲,里程碑式进展点燃希望

10月25日,IE(Interesting Engineering)发布了题为《US nuclear fusion lab hits 200,000 plasma ‘shots,’ a milestone powering hopes》的文章,报道了美国核聚变研究计划的基石——DIII-D国家核聚变设施取得的重大成就。DIII-D 研究人员发现磁岛会影响托卡马克中的等离子体稳定性美国DIII-D国家聚变设施完成了一个重要的里程碑,实现了20万次实验性的脉冲测试。这一 2024-10-28

新型仿星器设计为未来聚变电厂指明方向

核聚变被认为是未来清洁和安全能源的一个有富有前景的选择。聚变研究最先进的形式是在数百万摄氏度下对等离子体进行磁约束—被称为磁聚变。世界各地的研究人员专注于两个主要概念:托卡马克和仿星器。托卡马克产生甜甜圈形状的等离子体,并已在聚变电厂的实验中取得了许多重要里程碑。目前正在法国南部建设的国际实验反应堆ITER也是根据这一概念建造的。尽管取得了进展,但与仿星器相比,托卡马克有一个主要缺点:为了运行,它们需要一个强大的... 2024-10-23

英国MAST Upgrade开启第四轮核聚变研究实验

10月15日,英国原子能管理局(UK Atomic Energy Authority,UKAEA)和英国能源安全与净零排放部(Department for Energy Security and Net Zero,DESNZ)共同宣布,国家聚变实验装置MAST Upgrade在Culham Campus重启。以下为报道内容:© shutterstock/MeshCube一支国际科研队伍10月15日在英国原子能机构的卡勒姆中心启动了一项重大的聚变物理实验项目,他们将利用那里的先进设备——兆 2024-10-17

PPPL:AI模型彻底改变了聚变研究的等离子体加热预测

  10月9日,美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室(PPPL)发布了一项重大研究成果《New AI models of plasma heating lead to important corrections in computer code used for fusion research》。该研究开发了开创性的人工智能(AI)模型,这些模型正在重塑我们对聚变实验中等离子体加热的理解。这些新模型不仅将预测速度提高了1000万倍,而且在传统数字代码失败的情况下也能提供准确的结果。这一突破性的进展将在10 2024-10-11

PPPL最新研究表明硼可阻止核聚变反应堆故障

10月7日,PPPL发布了最新消息《Stopping off-the-wall behavior in fusion reactors》,该篇报道表示硼可以帮助托卡马克内部的钨壁保持原子独立。ITER 的横截面显示了聚变系统的内壁。新的实验结果表明,将硼粉撒入容器可以保护内壁免受等离子体热量的影响。此外,新的计算机建模框架显示,粉末可能只需要从一个位置撒入。(图片来源:ITER 组织)在聚变研究领域,钨被认为是一种理想的材料,用于制造直接面对等离子体的托卡马克聚变反应堆内部部件。... 2024-10-10

中国科学家利用神经网络技术研究加速等离子体

10月8日,PHYSICS ORG报道了一则令人振奋人心的消息:中国科学院合肥物质科学研究院的研究团队在核聚变领域取得了重要进展。研究成果被发表在了《Nuclear Fusion》杂志上。他们利用深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)对X射线晶体光谱(XCS)数据进行分析,实现了对离子温度和旋转速度的快速预测。这项技术的应用不仅提高了预测的准确性和速度,还为核聚变研究提供了可适应、自动化的解决方案。图释:使用频谱数据进行神经网络训练的工作流程... 2024-10-10