MIT新模型提升核聚變反應爐安全穩定性

新預測模型有望提升聚變電廠運行可靠性

麻省理工學院（MIT）科學家研發出一套結合物理學與機器學習的新型預測模型，能夠更準確地預測在關閉托卡馬克（tokamak）聚變反應爐時，等離子體的行為，從而避免對設備造成損害，提升聚變電廠的安全性和可靠性。

托卡馬克是一種利用強大磁場困住比太陽核心還要熱的等離子體，並促使其原子融合釋放能量的裝置。如果這類裝置能安全且高效運作，未來有望提供清潔且無限的聚變能源。

目前全球有多個托卡馬克實驗裝置正在運行，這些多屬於小型研究機器，用以探索如何控制等離子體及利用其能量。托卡馬克面臨的一大挑戰是如何安全、可靠地關閉以高達每秒100公里速度循環、溫度超過一億攝氏度的等離子體電流。

當等離子體變得不穩定時，必須進行「降載」（rampdown）操作，逐步減弱電流以避免等離子體破壞設備內部。不過，降載過程本身有時會導致等離子體不穩定，甚至造成托卡馬克內壁刮傷和損害，雖然損傷輕微，但修復仍需大量時間和資源。

MIT團隊結合機器學習與物理模型，開發出能模擬等離子體在降載過程中行為的新方法，並利用瑞士托卡馬克實驗裝置TCV的數據進行訓練和測試。結果顯示，該模型能迅速學習和準確預測在不同降載方式下等離子體的演變，且只需相對較少的數據就能達到高準確度。這對於每次實驗成本高昂且數據有限的托卡馬克研究來說，是一大突破。

這項發表於開放存取期刊《自然通訊》（Nature Communications）的研究，將有助於未來聚變電廠更安全及可靠地運行。負責此研究的MIT博士生Allen Wang表示：「要讓聚變成為實用的能源，可靠性至關重要，而要達成可靠，我們必須精通等離子體的管理。」

托卡馬克是一種在1950年代蘇聯誕生的實驗性聚變裝置，形狀像甜甜圈，利用強磁場使氣體加熱至極高溫和能量，促使原子融合釋放能量。目前實驗性托卡馬克的能量規模較低，尚未達到商業化所需的安全可靠標準。隨著聚變機器規模擴大至電網等級，控制更高能量等離子體的穩定性將變得極為關鍵。

Wang指出，未受控的等離子體終止，尤其在降載過程中，會產生強烈熱流損害內壁。高性能等離子體的降載甚至可能推動等離子體接近不穩定的臨界點，因此管理這種微妙平衡的技術研究仍然較少。

研究團隊透過結合神經網絡與基於物理的等離子體動力學模型，成功大幅降低訓練模型所需數據量。以瑞士TCV裝置數百次等離子體脈衝的溫度和能量數據為基礎，模型能根據初始條件準確預測等離子體的演變。更進一步，研究者開發出算法，將模型預測轉化為實際操作指令，使托卡馬克控制系統可自動調整磁場和溫度，安全快速地完成降載。

實驗結果顯示，利用此新模型的降載過程不僅更快，且大幅減少了不穩定事件的發生率，顯示出明顯的優勢。Wang表示：「等離子體終將消逝，但我們稱之為『擾動』，是指高能量狀態下的異常終止。利用新模型，我們成功將能量安全降至零，且表現全面優於以往。」

這項研究部分由MIT衍生公司Commonwealth Fusion Systems（CFS）支持，該公司正致力於建造世界首座緊湊型、電網級的聚變電廠SPARC，目標是實現淨能量輸出。研究團隊與CFS合作，利用此預測模型及相關工具，提升等離子體行為預測能力，防止昂貴的擾動事故，促進聚變能源的安全可靠發展。

Wang強調：「我們正在解決讓聚變成為日常能源的科學問題。這只是長路的開始，但我們已經取得了不錯的進展。」

此外，該研究亦獲得歐洲聚變聯盟（EUROfusion）及瑞士教育研究與創新國務秘書處的資助。

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評論與啟示

MIT團隊這次成功將機器學習與物理模型結合，突破了傳統機器學習對大量數據依賴的瓶頸，為聚變能量的實際應用奠定了重要基礎。托卡馬克等離子體的控制是聚變能商業化的關鍵難題之一，尤其是在高能量運行狀態下如何安全降載，是防止設備損害、降低維修成本的核心。

這個研究展現了跨領域整合的力量：物理學嚴謹的模型提供了機器學習可靠的結構框架，而機器學習則提升了模型對複雜動態的自適應能力。透過此方法，未來不僅能提升聚變反應爐的安全性，也能加快實驗進度，降低運行成本，推動聚變能源更早進入商業化階段。

對香港這樣能源高度依賴進口且環境壓力巨大的城市而言，聚變能源的發展有著極大潛力。雖然距離商用仍有一段距離，但MIT的研究成果提醒我們，科學突破正持續加速，聚變能源未來或將成為香港及全球清潔能源轉型的重要選項。

此外，這也提示本地科研機構及相關產業應積極關注並投入融合物理與人工智能的創新技術，因為這種跨界合作是解決複雜科技問題的關鍵。聚變能源的成功不只是物理學家的勝利，更是計算科學、機械工程與系統控制等多領域協同進步的結晶。

總結來說，MIT這項研究不僅突破了聚變安全控制的技術瓶頸，也為全球能源未來帶來了更穩健的希望，值得香港科學界和政策制定者密切關注與支持。

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