Neues Vorhersagemodell könnte die Zuverlässigkeit von Fusionskraftwerken verbessern | MIT-Nachrichten

Tokamaks sind Maschinen, die die Kraft der Sonne speichern und nutzen sollen. Diese Fusionsmaschinen verwenden starke Magnete, um ein Plasma zu halten, das heißer ist als der Sonnenkern, und treiben die Atome des Plasmas dazu, zu verschmelzen und Energie freizusetzen. Wenn Tokamaks sicher und effizient arbeiten können, könnten die Maschinen eines Tages saubere und unbegrenzte Fusionsenergie liefern.

Heute sind auf der ganzen Welt eine Reihe experimenteller Tokamaks in Betrieb, und weitere sind im Gange. Bei den meisten handelt es sich um kleine Forschungsmaschinen, mit denen untersucht werden soll, wie die Geräte Plasma in Umlauf bringen und seine Energie nutzen können. Eine der Herausforderungen für Tokamaks besteht darin, einen Plasmastrom, der mit Geschwindigkeiten von bis zu 100 Kilometern professional Sekunde zirkuliert, bei Temperaturen von über 100 Millionen Grad Celsius sicher und zuverlässig abzuschalten.

Solche „Rampdowns“ sind notwendig, wenn ein Plasma instabil wird. Um zu verhindern, dass das Plasma das Innere des Geräts weiter stört und möglicherweise beschädigt, drosselt der Bediener den Plasmastrom. Aber gelegentlich kann das Herunterfahren selbst das Plasma destabilisieren. Bei einigen Maschinen sind durch das Herunterfahren Kratzer und Narben im Inneren des Tokamaks entstanden – geringfügige Schäden, deren Reparatur immer noch viel Zeit und Ressourcen erfordert.

Jetzt haben Wissenschaftler am MIT eine Methode entwickelt, um vorherzusagen, wie sich Plasma in einem Tokamak während eines Herunterfahrens verhält. Das Workforce kombinierte maschinelle Lernwerkzeuge mit einem physikbasierten Modell der Plasmadynamik, um das Verhalten eines Plasmas und alle Instabilitäten zu simulieren, die beim Herunterfahren und Abschalten des Plasmas auftreten können. Die Forscher trainierten und testeten das neue Modell anhand von Plasmadaten eines experimentellen Tokamaks in der Schweiz. Sie fanden heraus, dass die Methode schnell lernte, wie sich Plasma entwickeln würde, wenn es auf unterschiedliche Weise heruntergeregelt wurde. Darüber hinaus erreichte die Methode mit einer relativ kleinen Datenmenge eine hohe Genauigkeit. Diese Trainingseffizienz ist vielversprechend, da jeder Versuchslauf eines Tokamaks teuer ist und die Qualität der Daten daher begrenzt ist.

Das neue Modell, das das Workforce diese Woche in einem vorstellt Open-Entry Naturkommunikation Papierkönnte die Sicherheit und Zuverlässigkeit künftiger Fusionskraftwerke verbessern.

„Damit Fusion eine nützliche Energiequelle sein kann, muss sie zuverlässig sein“, sagt der Hauptautor Allen Wang, ein Doktorand der Luft- und Raumfahrttechnik und Mitglied der Störungsgruppe am Plasma Science and Fusion Heart (PSFC) des MIT. „Um zuverlässig zu sein, müssen wir unsere Plasmen intestine verwalten.“

Zu den Mitautoren der Studie am MIT gehören Cristina Rea, Principal Analysis Scientist und Leiterin der Disruptions Group des PSFC, und die Mitglieder des Laboratory for Data and Determination Techniques (LIDS) Oswin So, Charles Dawson und Professor Chuchu Fan sowie Mark (Dan) Boyer von Commonwealth Fusion Techniques und Mitarbeiter des Swiss Plasma Heart in der Schweiz.

„Ein heikles Gleichgewicht“

Tokamaks sind experimentelle Fusionsgeräte, die erstmals in den 1950er Jahren in der Sowjetunion gebaut wurden. Der Identify des Geräts geht auf ein russisches Akronym zurück, das „Toroidkammer mit Magnetspulen“ bedeutet. Wie der Identify schon sagt, ist ein Tokamak ringförmig oder donutförmig und verwendet starke Magnete, um ein Fuel einzuschließen und auf Temperaturen und Energien hochzudrehen, die hoch genug sind, dass Atome im resultierenden Plasma verschmelzen und Energie freisetzen können.

Heutzutage sind Tokamak-Experimente relativ energiesparend und nur wenige erreichen annähernd die Größe und Leistung, die zur Erzeugung sicherer, zuverlässiger und nutzbarer Energie erforderlich sind. Störungen in experimentellen, energiearmen Tokamaks sind im Allgemeinen kein Drawback. Da Fusionsmaschinen jedoch auf Gitterdimensionen skaliert werden, wird die Steuerung von viel energiereicheren Plasmen in allen Phasen von größter Bedeutung sein, um den sicheren und effizienten Betrieb einer Maschine aufrechtzuerhalten.

„Unkontrollierte Plasmaabschaltungen können selbst während des Herunterfahrens starke Wärmeströme erzeugen, die die Innenwände beschädigen“, bemerkt Wang. „Besonders bei Hochleistungsplasmen kann das Herunterfahren das Plasma häufig tatsächlich näher an bestimmte Instabilitätsgrenzen bringen. Es ist additionally ein heikles Gleichgewicht. Und es liegt jetzt ein großer Fokus darauf, wie man mit Instabilitäten umgeht, damit wir diese Plasmen routinemäßig und zuverlässig nehmen und sicher abschalten können. Und es gibt relativ wenige Studien darüber, wie man das intestine hinbekommt.“

Den Puls senken

Wang und seine Kollegen entwickelten ein Modell, um vorherzusagen, wie sich ein Plasma beim Herunterfahren des Tokamaks verhält. Während sie einfach maschinelle Lernwerkzeuge wie ein neuronales Netzwerk hätten anwenden können, um Anzeichen von Instabilitäten in Plasmadaten zu erkennen, „bräuchte man eine unglaubliche Datenmenge“, damit solche Werkzeuge die sehr subtilen und kurzlebigen Veränderungen in Plasmen mit extrem hoher Temperatur und hoher Energie erkennen könnten, sagt Wang.

Stattdessen koppelten die Forscher ein neuronales Netzwerk mit einem bestehenden Modell, das die Plasmadynamik nach den Grundregeln der Physik simuliert. Mit dieser Kombination aus maschinellem Lernen und einer physikbasierten Plasmasimulation stellte das Workforce fest, dass nur ein paar hundert Impulse bei niedriger Leistung und eine kleine Handvoll Impulse bei hoher Leistung ausreichten, um das neue Modell zu trainieren und zu validieren.

Die Daten, die sie für die neue Studie verwendeten, stammten vom TCV, dem Schweizer „Tokamak mit variabler Konfiguration“, der vom Swiss Plasma Heart der EPFL (der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne) betrieben wird. Das TCV ist ein kleines experimentelles Fusionsversuchsgerät, das zu Forschungszwecken eingesetzt wird, oft als Prüfstand für Gerätelösungen der nächsten Era. Wang nutzte die Daten von mehreren hundert TCV-Plasmapulsen, die Eigenschaften des Plasmas wie seine Temperatur und Energien während des Hochfahrens, Durchlaufens und Herunterfahrens jedes Pulses umfassten. Er trainierte das neue Modell anhand dieser Daten, testete es dann und stellte fest, dass es in der Lage conflict, die Entwicklung des Plasmas unter Berücksichtigung der Anfangsbedingungen eines bestimmten Tokamak-Laufs genau vorherzusagen.

Die Forscher entwickelten außerdem einen Algorithmus, um die Vorhersagen des Modells in praktische „Trajektorien“ oder Anweisungen zur Plasmaverwaltung umzuwandeln, die ein Tokamak-Controller automatisch ausführen kann, um beispielsweise die Magnete anzupassen oder die Temperatur aufrechtzuerhalten und die Stabilität des Plasmas aufrechtzuerhalten. Sie implementierten den Algorithmus bei mehreren TCV-Läufen und stellten fest, dass er Trajektorien erzeugte, die einen Plasmapuls sicher und in einigen Fällen schneller und ohne Unterbrechungen im Vergleich zu Läufen ohne die neue Methode reduzierten.

„Irgendwann wird das Plasma immer verschwinden, aber wir nennen es eine Störung, wenn das Plasma bei hoher Energie verschwindet. Hier haben wir die Energie auf Null reduziert“, bemerkt Wang. „Wir haben es mehrmals gemacht. Und wir haben die Dinge auf ganzer Linie viel besser gemacht. Wir hatten additionally statistische Gewissheit, dass wir die Dinge besser gemacht haben.“

Die Arbeit wurde teilweise von Commonwealth Fusion Techniques (CFS) unterstützt, einem MIT-Spinout, das das weltweit erste kompakte Fusionskraftwerk im Netzmaßstab bauen will. Das Unternehmen entwickelt einen Demo-Tokamak, SPARC, der zur Erzeugung von Nettoenergieplasma ausgelegt ist, was bedeutet, dass er mehr Energie erzeugen sollte, als zum Aufheizen des Plasmas erforderlich ist. Wang und seine Kollegen arbeiten mit CFS daran, wie das neue Vorhersagemodell und ähnliche Instruments das Plasmaverhalten besser vorhersagen und kostspielige Störungen verhindern können, um eine sichere und zuverlässige Fusionsenergie zu ermöglichen.

„Wir versuchen, die wissenschaftlichen Fragen zu beantworten, um die Fusion routinemäßig nutzbar zu machen“, sagt Wang. „Was wir hier geschafft haben, ist der Beginn einer noch langen Reise. Aber ich denke, wir haben einige schöne Fortschritte gemacht.“

Zusätzliche Unterstützung für die Forschung kam im Rahmen des EUROfusion-Konsortiums über das Euratom-Forschungs- und Ausbildungsprogramm und wurde vom Schweizer Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation finanziert.