“中國環流三號”于2023年8月25日首次實現1兆安培等離子體電流下的高約束模式運行。新一輪試驗中，它將挑戰1.6兆安培電流下的高約束模式運行，并朝著等離子體溫度超過一億攝氏度的目標前進。
“為了實現人類難以想象的溫度，微觀中的等離子體粒子高速運動。此時如果真空室中有大氣分子與其發生碰撞，會導致粒子喪失動能。”劉曉龍解釋，因此極限接近真空的環境，才能為等離子體高速運動提供保障。
“真空室烘烤的目的是獲得極限真空環境。”劉曉龍說，整個烘烤過程每小時升溫5度，用真空泵把烘烤懸浮的雜質抽走，直到真空狀態達到磁約束聚變裝置的運行要求。
越極端的條件對設備安全性要求越高，實驗準備階段的安全運行十分關鍵。“高溫烘烤時設備能不能承受，比如金屬受熱膨脹在不在安全范圍內，局部應力會不會過度集中等，這些都要密切關注。”劉曉龍說，過去依靠傳感器測點關注異常，并基于數據進行調整，但溫度測點分布非常有限，難以“地毯式”排查，如果有漏報，哪怕造成設備結構的微小損傷，都將對整個實驗造成不可挽回的損失。
追求極限真空的過程中，全盤監測是保障安全的基礎。“無論從準確度還是計算速度來說，過去神經網絡算法等人工智能技術水平難以達到科學重器的要求。”劉曉龍說，但近些年來，機器學習、深度學習等不斷成熟，有望對不同的實驗環節進行“孿生”再現。
首次投入使用的數字孿生系統是在虛擬空間構建一個和物理實體完全一樣的數字模型，實現對真空室烘烤過程的全方位實時精準監測。
模型建立之初，團隊遇到最棘手的問題是數據不夠。“烘烤過程一年僅運行約15天，對于機器學習需要的數據樣本量來說，可謂是‘杯水車薪’。”劉曉龍坦言，手頭只有少量真實數據。
憑借對仿真技術的扎實掌握，團隊設計了一個仿真模型基于少量真實數據生成大量虛擬數據集，并通過數據清洗、校正、對模型進行修正等復雜的處理，獲得足夠量的高準確率虛擬數據，解決了模型訓練的“草料”問題。
“有了數據之后，我們再去‘孿生’。”劉曉龍介紹，依托先進智能算法，團隊創建的模型能夠推導出各個點溫度的規則，進而模擬出整個真空室的溫度分布，使得虛擬與現實保持高度同步。通過三維渲染實現的可視化也讓實驗進程更易操控。
“這樣我們對于真空室的掌握就可以達到全面精準了。”劉曉龍說。
溫度“孿生”只是團隊向人工智能系統邁出的“一小步”。劉曉龍告訴記者，后續還將開展應力、位移等不同參數的模擬，改變過去靠傳感器實時探測只能獲得“點位”數據的狀況，通過數字孿生獲取“無限”信號，并為下一步理論研究提供豐富的數據和資料。
談及未來，劉曉龍表示，真空室溫度的“孿生”只是“小試牛刀”。“中國環流三號”的目標是將受控核聚變反應研究透徹。為了助力這一目標的實現，數字孿生可以再造一個虛擬的聚變堆，與正在運行聚變堆相對應。
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