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摘要

美国国家点火装置(NIF)自2010年投入使用以来, 已经进行了约1030发次的惯性约束聚变研究实验. 在经历了最初7年多的艰难探索之后, 自2017年以来, 激光聚变反应输出能量接连突破55 kJ和170 kJ, 特别是在2021年8月的实验中, NIF研究团队获得了1.35MJ聚变输出能量的结果, 已经接近实现靶点火（target ignition）的门槛. NIF实验数据具有极高的分析价值, 近些年来NIF研究团队已经将这些数据用于进一步实验的优化设计、预测产额、矫正模拟等目的. 由于NIF实验数据库中大量数据未被公开, 我国科研工作者只能从少量已公开数据中了解其实验历程, 无法深入分析各阶段NIF实验及各时间节点NIF团队对下一阶段实验设计思路的来源. 本文根据NIF实验数据的特点, 采用预测平均匹配方法和信赖域方法对NIF实验缺失数据进行了数据还原研究, 并且对还原数据进行了可靠性验证. 利用还原数据, 本文分析了过去十年间不同阶段NIF实验的不同侧重点以及设计思路, 并且利用机器学习方法预测了未来NIF实验中的热斑压强. 这些结果为我国科研工作者持续跟进并深入理解最新NIF实验结果提供了一种可行的方法, 也可以对我国激光聚变点火实验的设计起到借鉴作用.

关键词:

Abstract

Since completion of the National Ignition Facility (NIF) in 2010, more than 1030 experiments were carried out to achieve ignition. Though the experiments were unsuccessful in the first 8 years, the NIF has improved the experimental designs and achieved fusion yields from 55kJ, 170kJ to 1.35MJ since 2019, approaching to the ignition milestone. The designs are based on the experimental database, which has been widely used for optimization design, yield prediction, corrected simulation, etc. However, so far the published experimental data is very limited. Also, it is difficult to obtain a completion data matrix for analyzing and understanding the experimental designs of NIF experiments at each stage and to know how the NIF sets strategic priorities for each phase. In this paper, we proposed an optimization method, which combines the PMM algorithm and trust region algorithm, to restore the missing NIF experimental data. Based on the completed data, the design principles of experiments on the NIF were analyzed, and the hot spot pressure was predicted by machine learning algorithms. The results may be helpful for the designs of laser fusion ignition experiments in China.

Keywords:

作者及机构信息

1.
2.
3.
4.

通信作者:张杰,jzhang@iphy.ac.cn

基金项目:中国科学院战略性科技先导专项(批准号: XDA25010100)和国家自然科学基金(批准号: 11971309)资助的课题.

Authors and contacts

1.
2.
3.
4.

Corresponding author:Zhang Jie,jzhang@iphy.ac.cn

Funds:Project supported by the Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences, China (Grant No. XDA25010100) and the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 11971309)

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数据情况	完整数据组	可还原数据组				未还原数据组
缺失变量/个	0	1	2	3	4	4或5
数据/组	21	19	14	33	4	122

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发次号	发次类别	α	P_hs/Gbar	v_imp/(km·s^–1)	S	Y_total(10¹⁵)	年份	填补数据量
N110914	Velocity	1.6	116	355	1.002	0.58	2011	0
N111215	Shape	1.6	103	312	1.022	0.85	2011	0
N120205	LF	2.7	105	310	1.004	0.593	2011	0
N120321	LF	1.6	156	321	0.918	0.536	2012	0
N120405	LF	1.4	145	324	1.137	0.14	2012	0
N130927	DTHF3 shock	2.7	140	334	1.060	5.1	2012	0
N131119	DTHF	2.2	123	352	1.053	5.98	2013	0
N140120	DTHF-CH	2.5	152	356	0.938	9.25	2013	0
N140520	DTHF-HGF-CH	2.4	152	367	0.948	8.98	2014	0
N141123	DTHFAS	1.6	153	320	0.926	1.37	2014	0
N150115	DTHFAS	2.3	168	335	0.931	3.77	2014	0
N150121	DTHF CH	2.2	219	377	0.948	6.26	2015	0
N161030	DTHDCS8BF	4.0	161	390	0.844	1.87	2015	0
N170109	DTHDCS8BF	4.0	220	411	0.844	2.63	2016	0
N170601	HDC	2.4	320	381	0.910	17	2017	0
N170827	DTHDCS9	2.3	360	395	0.910	16.6	2017	0
N191117	672S9HF	2.7	280	370	0.841	4.99	2017	0
N201001	Hybrid-E	3.0	284	383	1.050	34.9	2020	0
N201122	I-raum	3.2	260	376	1.000	37.7	2020	0
N210207	Hybrid-E	3.0	314	389	1.050	60.7	2021	0
N210220	I-raum	3.1	281	369	1.000	57	2021	0
N130501	DTHF	2.0	69	297	1.002^*	0.767	2019	1
N130710	DTHF	2.1^*	59	337	1.002	1.2	2013	1
N130812	DTHF	2.7	98	325	1.002^*	2.785	2013	1
N140225	DTHF	2.2^*	141	334	0.938	2.8	2013	1
N140304	DTHF	2.7	116	364	1.103^*	9.28	2013	1
N140707	DTHF	2.3^*	165	350	0.938	5	2014	1
N140819	DTHF	2.7	295	390	0.805^*	5.47	2014	1
N150416	DTHFAS	2.3	210	325^*	0.930	8.46	2014	1
N171022	DTHDCS8BF	2.2	280	373	0.867^*	5.85	2014	1
N171210	DT672S9HF	2.2	230	369	0.886^*	3.68	2015	1
N180128	DTHDCS9BF	3.9	311	432	0.839^*	19	2017	1
N180204	DT672S9HF	2.2	250	385	0.880^*	4.12	2017	1
N190415	DT672S9HF	2.2	221^*	375	0.841	4.37	2018	1
N190422	DT672S9HF	2.7	169^*	364	0.841	2.44	2018	1
N190527	DT672S9HF	2.5	224^*	388	0.841	4.72	2019	1
N190602	DT672S9HF	2.5	217^*	378	0.841	4.25	2019	1
N190918	Hybrid-E	2.7^*	140	374	1.100	7.5	2019	1
N191007	Hybrid-E	2.8^*	206	374	1.100	18.8	2019	1
N191110	Hybrid(HDC)-E	2.3	273	366	1.028	20	2019	1
N131219	DTHF	2.5^*	120	348	1.117^*	3.2	2021	2
N140311	DTHF	2.8^*	140	372	1.128^*	6.06	2014	2
N160418	DTHDCS8	2.6^*	176^*	378	0.845	2.86	2013	2
N170328	DT672S9HF	2.6^*	240	385	0.897^*	5.83	2014	2
N170524	DTHDCS9BF	3.1^*	186^*	413	0.950	6.2	2016	2
N170813	DT672S9HF	2.6^*	255	385	0.875^*	5.72	2017	2
N180429	Hybrid-B	2.5^*	218^*	365	0.999	9.5	2017	2
N180618	DTBe672S8HF	2.3^*	220	365	0.776^*	1.4	2017	2
N180708	Hybrid-B	2.3^*	183^*	346	1.000	5.2	2018	2
N181007	Hybrid-B	2.6^*	194^*	372	1.050	9.1	2021	2
N181203	Hybrid-B	2.8^*	186^*	393	1.050	8.1	2018	2
N181209	Hybrid-B	2.6^*	158^*	370	1.099	6.3	2018	2
N190203	Hybrid-B	2.2^*	151^*	359	1.050	4.4	2018	2
N190318	Hybrid-B	2.5^*	168^*	367	1.099	7.8	2018	2
N110121	Commsissioning	1.0^*	55^*	363^*	0.021	0.02	2018	3
N110201	Commsissioning	2.4^*	145^*	334^*	1.004	0.11	2019	3
N110212	Commsissioning	1.2^*	37^*	244^*	1.004	0.13	2019	3
N110603	Shock timing	1.2^*	50^*	260^*	1.004	0.065	2011	3
N110608	Shock timing	1.8^*	84^*	293^*	1.004	0.19	2011	3
N110615	Shock timing	2.0^*	103^*	308^*	1.004	0.43	2011	3
N110620	Shock timing	2.4^*	228^*	372^*	1.004	0.42	2011	3
N110804	Velocity	1.3^*	56^*	267^*	1.002	0.0048	2011	3
N110826	Velocity	1.6^*	73^*	284^*	1.002	0.17	2011	3
N110904	Velocity	2.2^*	124^*	322^*	1.002	0.46	2011	3
N110908	Velocity	2.2^*	128^*	324^*	1.002	0.59	2011	3
N111029	Shape	1.5^*	63^*	274^*	1.002	0.009	2011	3
N111103	Shape	2.0^*	99^*	305^*	1.002	0.23	2011	3
N111112	Shape	2.5^*	172^*	348^*	1.002	0.6	2011	3
N120311	LF	1.8^*	100^*	318	0.827^*	0.159	2011	3
N120316	LF	1.8^*	116^*	316	0.838^*	0.275	2011	3
N120417	LF	1.8^*	140^*	314	0.847^*	0.532	2011	3
N120626	LF	1.8^*	91^*	314	0.829^*	0.118	2011	3
N160207	DTHDCS8BF	1.3^*	80^*	296	0.844	0.18	2012	3
N160411	DTHDCS8	1.9^*	141^*	307	0.845	0.62^*	2012	3
N170702	SymcapHDCS9	2.6^*	55^*	359	0.801^*	0.2	2012	3
N171015	DTHDCS9BF	3.2^*	192^*	419	0.953^*	8.1	2012	3
N171029	DTHDCS9BF	3.4^*	201^*	436	0.969^*	10	2016	3
N171112	SymcapDTHDCS8BF	1.8^*	112^*	307	0.902^*	0.7	2016	3
N171119	DTHDCS9BF	3.4^*	206^*	433	0.977^*	11	2017	3
N171218	DTHDCS9	2.9^*	285^*	408	0.987	17	2017	3
N180121	DTBe672S8HF	2.1^*	113^*	328	0.818	0.8	2017	3
N180218	DTHDCS9	3.1^*	249^*	422	0.990	11.79	2017	3
N180226	DTHDCS9BF	2.9^*	241^*	404	0.979	10	2017	3
N180909	DT672S9HF	3.2^*	262^*	427	1.002	14	2017	3
N180930	DT672S9HF	3.5^*	259^*	451	1.004^*	15	2018	3
N181104	Hybrid	2.6^*	207^*	412^*	1.050	10.1	2018	3
N190721	DTHDCS8BF	2.9^*	249^*	404	0.988^*	11	2018	3
N121125	SymcapLF	1.4^*	74^*	250^*	0.954^*	0.25	2018	4
N130530	DTHF	2^*	105^*	298^*	1.007^*	0.65	2018	4
N130802	DTHF	1.8^*	91^*	296^*	0.984^*	0.53	2018	4
N170821	DTHDCS9	2.8^*	210^*	374^*	1.009^*	8.7	2019	4

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