Thea Energy开发聚变电站数字孪生体
摘要
Thea Energy联合Nvidia、Synopsys及两大国家实验室开发Helios仿星器聚变电站的数字孪生体,利用人工智能加速设计和测试流程。其平面整形磁体技术简化了传统仿星器设计,公司计划2030年代建成商业化聚变电站,并获得能源部多项奖项支持。

Thea Energy宣布,正在与Nvidia和Synopsys合作,开发其名为Helios的仿星器聚变电站概念的数字孪生体。
该公司表示,该团队还包括Argonne美国国家实验室和Princeton等离子体物理实验室,将“分析和扩展庞大数据集,快速演进Thea Energy的电站设计,并在超越传统工具的工作流程中对系统运行进行压力测试”。
去年12月,Thea宣布已完成Helios的概念前设计,其中包括可适应实际运行条件的软件控制磁线圈。Thea联合创始人兼首席技术官David Gates表示,此次合作将该公司的人工智能应用扩展到包括多层面设备建模。
Gates说:“通过Helios数字孪生体,我们可以缩短开发周期,甚至在动工之前就运行系统。我们致力于与分享我们愿景的合作伙伴进一步扩展这一生态系统,以建造最可靠、可扩展和可维护的聚变电站。”
Nvidia将使用Nvidia Omniverse库,将Thea Energy的模型、代码和实际数据整合到数字孪生平台中,Thea Energy表示这将使其能够实时分析电站性能。Synopsys将把数据整合到Ansys仿真驱动、人工智能加速的框架中,以开发Thea的覆盖层系统。
Synopsys产品管理高级副总裁Steve Pytel表示:“我们正在开发的Helios数字孪生体不仅仅是一个模型。它将是一个分析工具,有可能进一步降低Thea Energy将聚变并入电网的风险。我们的高保真仿真解决方案以照片级真实感细节揭示复杂的相互作用,使工程师能够预测行为并评估系统性能。”
根据Thea Energy的说法,PPPL将提供关键知识,涵盖等离子体建模和模拟聚变电站相关条件下复杂等离子体行为所需的高保真代码。Argonne将贡献数据以整合到Helios数字孪生体中,并提供中子学分析和覆盖层设计方面的专业知识。
Argonne的计算科学家John Tramm表示:“我们旨在弥合大规模物理仿真与实际工程迭代之间的差距,并且首次可以将训练人工智能替代模型解决实际覆盖层设计挑战所需的复杂数据集输入Helios数字孪生体并提供快速反馈。这一过程从根本上改变了主要电站组件的工作流程,加速了聚变能源的部署。”
背景:Thea Energy(前身为Princeton Stellarators)是能源部在2023年首次里程碑式聚变开发计划中选出的八家公司之一。Thea正在开发一个大型示范设施Eos,作为其聚变电站概念Helios的先行步骤。该公司表示Eos计划于2030年投入运行,而Helios计划于2030年代运行。
根据能源部的说法,Thea的仿星器概念因开发出不依赖先前仿星器设计所需的“高精度意大利面状线圈”的磁体设计而变得更加商业化可行。
Gates说:“我们已经重新发明了仿星器,不再有弯曲的线圈。我们可以用平面线圈替代扭曲线圈并改变其电流。因此,我们将复杂性从线圈中移出,放入了控制系统。”
Thea称其磁体技术为平面整形线圈,并在5月宣布已成功完成该技术的首次全尺寸、全电流和全场测试。
该公司已获得六项能源部聚变能源创新网络(INFUSE)奖。
Genesis任务:Thea强调,此次合作符合能源部的Genesis任务,该任务一直在推动国家层面加速人工智能在科学研究中的应用。
该公司表示:“Thea Energy正在利用人工智能弥合仿真与实际系统运行数据之间的差距,填补关键空白,以比传统模型快得多的速度构建Helios数字孪生体,且所需资本比传统模型低数个数量级。”
