Применение математики для ускорения прогнозов для захвата энергии синтеза

Ключевой проблемой для ученых, стремящихся принести синтез, который питает Солнце и звезды, является прогноз производительности летучей плазмы, которая питает реакции синтеза. Создание таких прогнозов требует значительных затрат времени на самых быстрых суперкомпьютерах в мире. Теперь исследователи из Принстонской лаборатории физики плазмы (PPPL) Министерства энергетики США заимствовали метод прикладной математики для ускорения процесса.

Техника объединяет миллисекундное поведение термоядерной плазмы в долгосрочные прогнозы. Используя его, «мы смогли продемонстрировать, что точные прогнозы величин, таких как профили температуры плазмы и тепловые потоки, могут быть достигнуты при гораздо меньших вычислительных затратах», — сказал Бен Стурдевант, прикладной математик в PPPL и ведущий автор физики Плазменная бумага (внешняя ссылка), в которой сообщается о результатах.

Fusion объединяет легкие элементы в форме плазмы — горячее заряженное состояние вещества, состоящее из свободных электронов и атомных ядер, — которое генерирует огромное количество энергии. Ученые во всем мире работают над созданием и контролем синтеза на Земле для практически неисчерпаемого запаса чистой и чистой энергии для выработки электроэнергии.

Ускорение моделирования

Sturdevant применил математическую технику к высокопроизводительному плазменному коду XGCa, разработанному группой специалистов во главе с физиком Чангом из PPPL. Приложение значительно ускорило моделирование развивающегося температурного профиля ионов, вращающихся вокруг линий магнитного поля, смоделированных с помощью гирокинетики — широко используемой модели, которая обеспечивает подробное микроскопическое описание поведения плазмы в сильных магнитных полях. Также было ускорено моделирование столкновений между орбитальными частицами, которые вызывают утечку тепла из плазмы и снижают ее характеристики.

Приложение было первым успешным использованием метода, названного «проектной интеграцией без уравнений», для моделирования изменения температуры ионов, когда сталкивающиеся частицы выходят из магнитного ограничения. Моделирование без уравнений направлено на извлечение долгосрочной макроскопической информации из краткосрочных микроскопических симуляций. Ключом было улучшение критического аспекта техники, называемой «оператором лифтинга», чтобы отобразить крупномасштабные или макроскопические состояния поведения плазмы на мелкомасштабные или микроскопические.

Модификация привела к резкому рельефу детального профиля температуры ионов. «Вместо того, чтобы напрямую моделировать эволюцию в течение длительного периода времени, этот метод использует ряд симуляций миллисекунд для прогнозирования в течение более длительного периода времени», — сказал Стурдевант. «Усовершенствованный процесс сократил время вычислений в четыре раза».

Результаты, основанные на моделировании токамака, являются общими и могут быть адаптированы для других устройств магнитного синтеза, включая стеллараторы, и даже для других научных приложений. «Это важный шаг в способности уверенно прогнозировать производительность в устройствах термоядерной энергии из физики, основанной на первоосновах», — сказал Стурдевант.

Расширяя технику

Затем он планирует рассмотреть влияние расширения техники, чтобы включить развитие турбулентности на скорость процесса. «Некоторые из этих первоначальных результатов являются многообещающими и захватывающими», — сказал Стурдевант. «Нам очень интересно посмотреть, как это будет работать с учетом турбулентности».

Соавторами статьи являются Чанг, физик PPPL Роберт Хагер и физик Скотт Паркер из Университета Колорадо. Чанг и Паркер были советниками, сказал Стурдевант, в то время как Хагер предоставил помощь с кодом XGCa и вычислительным анализом.

Поддержка этой работы обеспечивается проектом Exascale Computing Project, совместным усилием Управления науки Министерства энергетики США и Национальной администрации по физической ядерной безопасности, а также программы «Научное открытие с помощью современных вычислений» (SciDAC). Компьютерное моделирование проводилось в Национальном энергетическом научно-исследовательском вычислительном центре (NERSC), Учебном центре Министерства науки США.