Учёные из Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса (LLNL) разработали модель, которая с высокой точностью предсказывает результаты экспериментов по термоядерному синтезу на национальном комплексе NIF.
Разработанная модель продемонстрировала эффективность в предсказании результатов эксперимента по термоядерному синтезу, проведённого в 2022 году на NIF. Модель с вероятностью 74% предсказала достижение зажигания в этом эксперименте, что превосходит традиционные методы суперкомпьютерного моделирования за счёт охвата большего количества параметров и большей точности. Келлли Хамбирд, руководитель группы когнитивного моделирования в программе инерциального термоядерного синтеза NIF, отметила, что возможность предсказывать результаты экспериментов позволяет оптимизировать будущие исследования и повышать вероятность успеха. Количество попыток достижения зажигания на NIF ограничено несколькими десятками в год, что делает эффективное планирование экспериментов критически важным.
В настоящее время атомные электростанции работают на основе ядерного деления, при котором энергия выделяется за счёт расщепления тяжёлых атомов, таких как уран. Исследователи стремятся перейти к ядерному синтезу, процессу соединения лёгких атомов водорода с выделением огромного количества энергии. Ядерный синтез производит больше энергии и не образует вредных радиоактивных побочных продуктов, что делает его перспективным источником энергии для перехода к устойчивому развитию. Однако, несмотря на успехи в этой области, до коммерческого применения ещё далеко.
Эксперименты на NIF основаны на лазерном нагреве. Лазеры нагревают цилиндр, который излучает мощный поток рентгеновских лучей. Экстремальные температуры сжимают топливные гранулы, содержащие дейтерий и тритий – изотопы водорода, используемые в экспериментах по синтезу. В идеале это запускает достаточное количество реакций синтеза дейтерия-трития, чтобы произвести больше энергии, чем потребляют лазеры.
Компьютерное моделирование не может надёжно предсказывать все физические процессы в этом сложном процессе. Код часто упрощается для повышения вычислительной эффективности, что приводит к ошибкам в моделировании. Даже с учётом всех мер предосторожности, выполнение расчётов занимает несколько дней.
Разработанная модель использует ранее собранные данные NIF, высокоточные физические моделирования и знания экспертов для создания всеобъемлющего набора данных. Также модель учитывает различные факторы, влияющие на результаты эксперимента, включая неточности в работе лазеров и дефекты в мишенях. Обработка таких данных на суперкомпьютерах заняла более 30 миллионов процессорных часов. Модель позволяет исследователям заранее определять эффективность экспериментальной установки, экономя время и средства.
Хамбирд использовала модель для оценки собственного проекта эксперимента 2022 года, и результаты моделирования точно соответствовали полученным данным. Дальнейшие доработки модели повысили точность предсказаний с 50% до 70%. Модель демонстрирует способность учитывать «несовершенства реального мира», что важно для повышения эффективности исследований в области термоядерного синтеза. Авторы исследования подчёркивают, что прогресс в этой области значителен, и работа над чистой энергией будущего продолжается.
