第394章 核聚變之路
第394章 AI核聚變之路
但最後但實驗結果卻低於預期。
關鍵問題還是Q值太小了。
雖然從邏輯上來說運行時長和聚變效率是等價關係。
但長時間處於極低的溫度聚變效率也低。
彷星器的缺點就是聚變溫度太低。
這樣能產生的能量增益因子太少。
幾乎很難達到生產大於消耗的目的。
而且對於彷星器偏濾器的設計。
全球眼下還沒有好的方法和方桉。
所以國家對彷星器的投資眼下也是處於謹慎態度。
總體來說彷星器的是製造難度遠遠大於環形托卡馬克。
很多關鍵零部件國內還處於空白。
研發的話難度很大。」
蘇翰點了點頭道：「其實核聚變是一個牽一髮而動全身的項目。不論哪種路線都有優點和缺點。但是按照現在的情況發展下去，情況最好的也就是iter實驗堆的水平。你們認為有沒有一種核聚變的方法或者是路線能讓聚變的Q值達到50以上。」
50以上！
眾人聽到這都是目瞪口呆。
這些人怎麼說也都是核聚變領域的專家了。
現在的世界紀錄也才一點幾。
而且這個紀錄並不穩定。
就算是iter實驗堆的目標也不過是五，最大可能也不過是十。
最後能不能達到還說不定呢。
而且就算能達到。
能不能持續穩定輸出也是一個問題。
達到50以上。
這些人做夢都沒敢這麼想過。
房間內頓時是有些安靜！
這種已經把蘇翰當成了核聚變領域的小白一枚了。
如果是核聚變領域的專家根本不可能說出這種話來。
因為這已經不是核聚變了。
已經是天方夜譚了。
羅達想了想道：「蘇總！我不知道您對核聚變了解多少。但全球花了幾十年才把能量增益因子提升到一點幾。這個時候其實已經達到了天花板了。可能您不知道，早期的核聚變，只是很簡單的生成磁場。只要生成等離子體就行。
到現則要有能力處理帶電粒子沿垂直方向漂移造成的電荷分離問題。其中還有曲率漂移的解決，梯度漂移的問題。還要面臨面臨的等離子體能量交換的不穩定問題。等離子體離子熱核湍流問題。
高約束模式下發生的邊界局域模會釋放高能等離子體的問題。
魚骨模色散的問題。
這些問題都是離子體內部的問題。
想要解決任何一個問題都沒那麼容易。
極向場線圈怎麼設計？
環形場線圈怎麼設計？
中央螺線管怎麼設計？
這都是我們要解決的問題。
還有控制手段，電控系統，加熱系統，離子循環控制，電子迴旋，中性束注入的加熱與輔助加熱，低雜波電流驅動，以及各種控制通道，控制自動化等等。
這些控制體系當中的任何一個門類和功能都由無數個小門類小功能組成。
由此可見現在核聚變已經是一個非常複雜化的體系了。
當中任何一點點的設計想要更改。
可能都要推翻整個設計從頭開始。
您現在知道為什麼人們總說核聚變是一個永遠都要五十年的項目了。
因為現在的核聚變技術太龐大太複雜了。
這麼複雜的體系能完成Q值10已經是最樂觀的結果了。
也iter建成之後別說5了，可能連3都沒有不一定呢。
至於您說的50。
您別怪我給您打破鑼！
也許再過五十年也未必能做到。
起碼以現在全球的核聚變科技水平是無法處理Q值10以上的可能性的。」
眾人聞言也是紛紛點頭。
羅達不愧是華夏超環的設計者之一。
分析的自然是面面俱到。
其實隨著核聚變技術的迭代和進步。
各項功能變得更加複雜繁瑣。
當中任何一項功能都足夠一個團隊研究一輩子的了。
更何況現在的核聚變是一個體系。
最重要的是現在核聚變只是有大概的方向。
沒有準確的方向。
也就是說就算大家訂好了方向，也達到了設計預想，最後能不能成，誰也不確定。
從某種意義上來說核聚變是現在全球科技領域的天花板。
而且是一個沒有具體目標的天花板。
核聚變的未來彷佛隱藏在迷霧當中。
誰也不知道核聚變最後能不能成。
畢竟核聚變生成的等離子體是混沌態不可控的東西。
誰也不知道核聚變的未來可能發生什麼問題。
要不然也不能說核聚變是一個永遠都要五十年的項目了。
蘇翰點了點頭道：「雖然我本人不是核聚變領域的專家，但不會可以學嘛！最關鍵的是亂拳打死老師傅。
在核聚變領域上需要專家。專家讓我們在這條路上不會走彎路，能踩著前人的肩膀，再攀高峰。
但也需要愣頭青。因為愣頭青擁有著專家沒有的想象力。也許就是這種想象力，可以打破技術壁壘，讓核聚變再次獲得突破也說不定呢！
其實我就是這種愣頭青的角色。
說到核聚變知識的底蘊，我當然是不如在坐的各位專家老師了。但我卻認為現在核聚變最大的問題並不是在於技術。其實這些年全球核聚變領域在技術上的積累已經足夠多足夠強了。但為什麼技術已經這麼厲害了！核聚變還是沒有突破呢。
無錯
就是因為在技術之外的體系還沒有跟上技術的腳步。
我是靠軟體起家的，相信你們也都知道。
現在的核聚變控制系統雖然已經自動化了，說白了已經不需要人工干預了。但這種自動化還是傻瓜型的。換句話是線性的，層級結構明顯的，帶有聯級特點。
這種自動化！只不過是替代了人手控制並不是真的智能控制。
這種控制系統是沒有辦法在毫秒區間做出對核聚變等離子體的精準控制的。
我認為應該在控制系統上進行創新。
用人工AI的方法，生成一套自我學習，動態控制體系。把AI對等離子體的控制速度，提升到厘秒，甚至微秒級別。
這種控制的精準程度是人類無法做到也無法想象的。
如果我們能用演算法去徹底解決對等離子體的精準控制。