2月10日，加州大學圣地亞哥分校(UCSD)宣布成為由圣地亞哥通用原子公司牽頭的新研究合作項目——“目標注入器實驗開發(fā)聯盟”(TINEX)的一員。該項目旨在克服開發(fā)和擴大慣性聚變發(fā)電廠的關鍵障礙，并成功獲得了美國能源部(DOE)聚變創(chuàng)新研究引擎(FIRE)合作項目的一部分資助，總額為1.07億美元。

TINEX 項目將使用的實驗室之一。照片：David Baillot/加州大學圣地亞哥分校雅各布工程學院

TINEX項目由總部位于圣地亞哥的通用原子公司(General Atomics)牽頭，其他參與者包括斯坦福大學SLAC國家加速器實驗室、科羅拉多州立大學、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室以及多家慣性聚變發(fā)電廠公司。加州大學圣地亞哥分校在聚變工程研究所聯合主任Farhat Beg教授的帶領下，將致力于改進靶材注入反應堆封閉室的系統(tǒng)，以大幅提高慣性聚變發(fā)電廠的性能。

慣性聚變能是一種依靠高功率激光撞擊由冷凍氘和氚制成的小靶，從而產生極端壓力和溫度以引發(fā)聚變的技術。然而，建造可連接到電網的慣性聚變能發(fā)電廠面臨諸多挑戰(zhàn)，特別是與激光和靶相關的技術難題。為了取得商業(yè)成功，這些發(fā)電廠必須在聚變室內每秒向五到八個目標發(fā)射激光，而現有的實驗設施每天僅能發(fā)射幾次激光。因此，加州大學圣地亞哥分校的研究團隊將專注于改進目標注入系統(tǒng)，以提高性能。

此外，當強大的激光擊中目標時，會產生碎片，這些碎片可能會損壞傳感器以及用于向目標發(fā)射激光的光學器件。為此，Farhat Beg教授及其團隊還將努力尋找減輕這種損害的方法。

在控制系統(tǒng)和算法方面，加州大學圣地亞哥分校也將發(fā)揮重要作用。來自圣地亞哥超級計算機中心(SDSC)的研究人員將領導將人工智能/機器學習(AI/ML)應用于激光瞄準系統(tǒng)，并解釋實驗診斷。SDSC數據支持科學計算部門主任Amit Majumdar表示，他們非常渴望將AI/ML應用于FIRE項目，并一直在與通用原子公司的研究人員合作，設計用于其GALADRIEL激光設施的單次脈沖形狀重建的AI/ML模型。

加州大學圣地亞哥分校雅各布工程學院聚變工程研究所所長、機械工程教授Javier E. Garay表示，TINEX項目對于實現慣性聚變能的實用化具有重要意義。通用原子能集團慣性聚變能源總監(jiān)Neil Alexander也表示，他們很高興能利用TINEX合作讓聚變能源更接近商業(yè)化，這項技術有可能為人類未來的需求提供可持續(xù)的長期能源。

此外，通用原子公司還宣布，它已獲得美國能源部對TINEX項目的資助，并同時參與了兩個美國能源部資助的約束聚變項目，包括由薩凡納河國家實驗室領導的燃料循環(huán)聚變創(chuàng)新研究發(fā)動機(FC-FIRE)和由愛達荷國家實驗室領導的包層中子測試聚變創(chuàng)新研究發(fā)動機。通用原子公司將為這兩個項目提供工程專業(yè)知識和設施建模，共同推動聚變能源技術的發(fā)展和應用。