“真空室烘烤階段已經結束，我們獲得了非常好的真空狀態(tài)?！苯眨乱淮嗽焯枴爸袊h(huán)流三號”啟動新一輪物理實驗，實驗中首次投入使用的數字孿生系統(tǒng)引發(fā)關注。11月8日，科技日報記者獨家連線采訪了研發(fā)團隊主要成員、中核集團核工業(yè)西南物理研究院研究員劉曉龍。他表示，借助數字孿生系統(tǒng)的精準監(jiān)測，真空室烘烤過程取得顯著成效，等離子體運行環(huán)境的真空度提升了約一個數量級，從10—4帕提升到2×10—5帕。

“中國環(huán)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(zhàn)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(fā)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(huán)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(huán)境?！眲札堈f，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(tài)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?！案邷睾婵緯r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?！眲札堈f，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(jiān)測是保障安全的基礎?！盁o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?！眲札堈f，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(huán)節(jié)進行“孿生”再現。

首次投入使用的數字孿生系統(tǒng)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(jiān)測。

模型建立之初，團隊遇到最棘手的問題是數據不夠?！昂婵具^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’?！眲札?zhí)寡?，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’?！眲札埥榻B，依托先進智能算法，團隊創(chuàng)建的模型能夠推導出各個點溫度的規(guī)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?！眲札堈f。

溫度“孿生”只是團隊向人工智能系統(tǒng)邁出的“一小步”。劉曉龍告訴記者，后續(xù)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”?！爸袊h(huán)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。