可控核聚变一直被视为未来能源的终极解决方案，但长期以来面临诸多技术难题。近期，科学家们在可控核聚变领域取得重大突破，可能刚刚解决了其最大问题。本文将深入探讨这一突破性进展及其对未来能源格局的深远影响。

在人类社会的发展进程中，能源始终扮演着至关重要的角色。从传统的化石能源到核能的初步应用，每一次能源变革都深刻地改变了我们的生活方式和社会结构。然而，随着能源需求的不断增长以及对环境保护的日益重视，传统能源的局限性愈发明显。

可控核聚变作为一种极具潜力的未来能源形式，逐渐成为科学界和工程界的研究热点。它之所以备受关注，是因为它有望成为人类解决能源问题的关键钥匙。可控核聚变具有诸多优势，首先其原料在地球上储藏丰富，例如通过托卡马克装置实现磁约束可控核聚变，使用氘、氚作为燃料，而氘在自然界中广泛存在，每 1 升海水中含 30 毫克氘，30 毫克氘聚变产生的能量相当于 300 升汽油燃烧。其次，与现有能源相比，核聚变对环境非常友好，不产生二氧化碳等温室气体，对实现碳达峰碳中和有极大帮助，且生成物没有污染，安全清洁。再者，从安全性上，核聚变不会像核裂变那样产生失控的连锁反应，聚变堆熔毁的风险很低。最后，可控核聚变发电站产生的电量非常巨大，能量密度高，1 克氘氚燃料聚变所获得的能量相当于燃烧 8 吨石油。

基于这些优势，可控核聚变能源被认为是最有希望、最安全的清洁能源之一，并且正在走向现实。在不久的将来，随着我国 “夸父” 的建成和投入使用，以及后续的氘氚聚变实验的突破，中国的可控核聚变聚变堆将最终从实验室走向应用。未来，核聚变能将在人类的能源系统中占据重要地位，清洁、持久且便宜的电能会走进千家万户。

数十年来，可控核聚变因技术问题和瓶颈阻碍，未能投入商业化使用。比如，核聚变装置中的氚通常不会完全燃烧且很难得到，地球上天然存在的氚非常少，总量只有几公斤，其半衰期只有大约 12.43 年，难以在地球上长时间大量存在。而等离子体也很难控制且极易 “撕裂”，超高温等离子体极不稳定，禁闭时间不够长，无法满足商业聚变反应堆的要求。这种不稳定主要体现在部分电离的等离子体整体呈电中性，类似流体，可与磁场相互作用，但在密度（聚变要求）下其特性不可控，存在各种不稳定、输运异常、高能粒子等问题。此外，高温高压环境下的材料选择和制造也是难题，目前还没有一种能耐受上亿摄氏度高温的超级材料来制作 “容器”，且内壁温度高达 1000℃甚至在等离子体解体时达 3000℃，反应产物中子不带电，高能中子会频繁撞击内壁，造成内壁物质不可逆转的改变，频繁更换内壁十分麻烦。超导材料方面，托卡马克装置需要利用超导体制造强磁场，一边是上亿度的超高温等离子体，一边是零下 100 多摄氏度的超导体，如何把两个系统长时间放到一起稳定运行是一大难点，而且核聚变的中子无法 100% 隔离，高能中子还会损害超导线圈。目前期望的解决途径是常温超导体，但研制还没有突破性进展。氚元素的来源、磁束缚时间、能量控制、产物导流等问题也有待攻克。

美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室的研究人员开发出一种优化燃料混合物和利用自旋极化提高聚变能效的方法，同时美国普林斯顿大学的研究团队开发了 AI 模型攻克核聚变反应的不稳定问题。具体来说，研究团队利用坐落在美国圣地亚哥的 DIII - D 国家聚变设施以往的实验数据，构建了一个深度神经网络，能够根据实时等离子体的特性，预测未来撕裂模式不稳定性出现的可能性。他们利用该神经网络训练强化学习算法，让其尝试学习控制等离子体的不同策略，并通过反复试验来验证策略的有效性。AI 模型能够提前数百毫秒监测到等离子体可能出现的不稳定情况，并通过改变某些操作参数来避免其发生撕裂。AI 在经历无数次模拟聚变实验之后，最终找到了既能保持高功率水平又能避免不稳定性的方法，即便在低安全系数和低扭矩的相对不利条件下，AI 模型也能将撕裂的可能性保持在目标阈值之下。此外，普林斯顿大学等离子体物理实验室的研究人员还开发了一种基于多模态动态模型的方法，该模型能根据多种诊断信号预测未来可能发生的撕裂不稳定性，并以此构建了一个用于训练强化学习人工智能环境。AI 控制器基于深度神经网络（DNN），结合实际操作空间随时间变化的情况，让等离子体主动追踪稳定路径，同时保持 H 模式性能，这是传统预编程控制器难以做到的。通过设计一种智能控制器，它能够实时处理来自磁性探针、汤姆森散射仪、电荷交换复合光谱等多种诊断设备的数据，并据此调整加热、电流驱动及控制执行器，如电子回旋共振频率波束、中性束注入等，从而在保持低撕裂可能性的同时追求高压力等离子体状态。强化学习算法优化了基于 DNN 的模型，使其逐渐学会在给定环境中采取行动策略以获取更高奖励。通过反复训练，AI 控制器能够在提高等离子体压力的同时，确保撕裂可能性低于设定阈值，使托卡马克运行轨迹始终保持在狭窄但理想的路径上。不同阈值训练下的实验表明，对于不同的风险容忍度，AI 控制器都能找到相应的平衡点，实现长时间内等离子体稳定且高效运行的目标。

科学家们开发出的优化燃料混合物和利用自旋极化提高聚变能效的方法，使得氚燃烧效率大幅提高。这种方法燃烧氚的效率可以提高 10 倍之多，显著减少了启动和维持聚变反应所需的氚量。PPPL 首席研究物理学家艾哈迈德 - 迪亚洛将氚的燃烧效率比作煤气炉的效率，在核聚变装置中，氚通常不会完全燃烧且很难得到，而新方法有望提高氚的燃烧效率。当两个核聚变燃料原子具有相同的量子自旋时，它们更有可能发生融合，通过放大聚变截面，相同数量的燃料可以产生更多能量。适度的自旋极化可以大幅提高氚燃烧的效率，从而提高整体效率并减少氚的消耗。

由于新方法需要的氚更少，聚变发电厂的总体规模可以缩小。这使得工厂更容易获得许可、选址和建造，降低了聚变系统的运行成本。自旋极化燃料的应用为更小、更具成本效益的聚变系统铺平了道路。人们认为，厂址边界的大小在某种程度上与氚的含量成正比，因此，如果氚含量少很多，工厂就可以更小，更快获得监管机构的批准，而且成本更低。

减少氚的用量降低了氚泄漏或污染的风险。氚具有放射性，虽然与核裂变反应堆的乏燃料相比，氚的辐射寿命相对较短，但新方法减少了氚的用量，使得氚所需的储存和处理设施也可以变得更小、更高效。流经系统的氚越少，进入部件的氚就越少，这使得核许可等工作变得更加容易。

能源部科学办公室已资助相关技术研究，如将自旋极化燃料注入聚变容器所需的技术等。然而，实现拟议系统所需但尚未充分探索的问题仍需进一步研究。是否有可能采用综合方案，利用等离子体中多余燃料和灰烬的特定流动来维持高等级核聚变等离子体，还有待确定。同时，展示大量生产自旋极化燃料并将其储存起来的技术也是一个挑战，这将开辟一个全新的技术领域。

全球核聚变市场规模预计将持续增长。据相关数据显示，2024 年至 2031 年全球核聚变市场规模的复合年增长率有望达 5.8%；到 2027 年市场规模将飙升至 3951.4 亿美元；2024 年全球可控核聚变设备市场规模约 3012.5 亿美元，未来将保持快速增长。

随着技术的不断进步和市场的持续发展，可控核聚变产业未来前景广阔，有望为全球能源格局带来重大变革。