作者：岩超聚能物理团队

“本文是岩超聚能 AI for Stellarator系列的第 2 篇分享。”

近日，岩超聚能物理团队自研的仿星器零维设计系统投入使用并形成首批成果：相关论文已在 arXiv 发布（2608.20652），并在 2026 核聚变能大会上展示。该系统由一名聚变等离子体物理研究员利用AI 编程智能体完成的，8 周建成、12 周形成可发表成果，代码规模万余行。它的用途是在装置设计开始之前，迅速判断设计参数——大半径、中心磁场、加热功率等是否合理，并给出可行范围，为公司每一代装置的参数论证提供起点。这也是 AI for Stellarator 系列第一篇所述“零维设计—位形优化—线圈优化”全流程的第一步。

一台超导仿星器在设计初期，最基本的几项参数尚未确定：大半径、中心磁场、环径比、所需的加热功率。这组参数称为”设计点”。设计点未定，后续的三维位形设计无从开展。

若直接用等离子体的三维平衡模拟来确定设计点，将消耗大量时间与算力：一次三维平衡计算需要几分钟到几小时，一轮优化需要反复计算成千上万次，总耗时达数周至数月。近年有研究用机器学习方法建立代理模型（surrogate model，即以大量三维计算结果训练出的快速近似模型）来加速，但代理模型只在训练数据覆盖的范围内可信，超出范围的外推结果往往不可靠[1,2]。因此，在进入三维计算之前先用零维模型筛选参数，可以把不合理的设计参数提前排除，使三维计算只用于有希望的方案，从而节约大量时间与算力。

零维模型正是用于筛选合理设计点的工具。它不描述等离子体的三维磁几何，只保留决定装置性能的基本物理关系：功率平衡、能量约束时间、密度极限、聚变增益、加热可达性等。据此，即可快速判断一组设计参数是否可行。

零维方法在仿星器上的可行性已有先例。PROCESS[3]是UKAEA开发的聚变电站系统代码，将等离子体物理、工程与经济模型集成在一起、用于评估电站方案；它已建立仿星器专用模块[4]，并扩展至商业仿星器电站方案评估[5]；也有研究表明，零维扫描能够在详细工程优化之前揭示成本与性能的变化趋势[6]。但现有工具不能直接满足岩超聚能的需要：PROCESS 的仿星器版本以三维平衡与线圈方案为输入，用于评估已有的位形，不适用于位形尚未确定、需要快速扫描的阶段；其面向的 HELIAS 型电站方案与公司采用的 SQuID 位形路线也不相同；此外，现有系统代码均不包含加热可达性等判据。因此，公司自研了面向先进准等动力位形、可按不同代装置寻优的零维设计系统。

系统的结构如图 1 所示，分为输入、模型、输出三部分。

输入分两类。一是设计空间，即待扫描寻优的一组设计参数，如：大半径、中心磁场、环径比、比压、密度与温度的分布形状、旋转变换等。二是几何来源，即计算所采用的等离子体形状假设，可取解析近似，也可取自 DESC、VMEC 三维平衡计算结果。

模型。包含功率平衡、能量约束定标、加热与密度窗口、性能指标四组关系。计算所依据的限制条件包括能量约束时间、辐射损失、密度极限、聚变增益，以及中子壁负载上限、加热设备频率上限等工程限制。

输出分两类。一类是运行等值线图（POPCON），即在“大半径—中心磁场”平面上标出装置能够运行的参数区域。另一类是分装置参数优化，即针对不同发展阶段的装置，在给定目标与限制条件下求出最优参数组合。二者共同指向选定的设计点。

所得结果既可指导后续磁位形的预选，也为三维平衡优化、线圈设计与湍流输运计算提供宏观参考基准。

（图 1　零维设计系统结构：输入（设计空间与几何来源）→ 零维物理模型 → POPCON与分代装置参数优化 → 选择的设计点）

零维模型中最关键的物理量是能量约束时间，即等离子体中的热量散失所需的时间。它不考虑第一性原理公式，而是依靠定标律——由多台装置的实验数据拟合得到的经验公式，描述能量约束时间随装置尺寸、磁场、密度、加热功率的变化规律。不同定标律对同一装置给出的结论存在差异。为使结论不依赖于单一公式，系统除采用国际通用的 ISS04 定标律外，还纳入了 Murari 等人基于九台仿星器三千余个数据点得到的有磁剪切与无磁剪切两套定标律[7]。此外，系统还纳入了杂质能否排出（电子根判据）、加热能否进入等离子体（加热可达性判据）等判据。

在“大半径—中心磁场”平面上逐点计算，即得到运行等值线图（POPCON，图 2）：聚变增益、加热功率、聚变功率、中子壁负载等各自画成一组等值线。

下面给出三种定标律下的结果，注意点火区（聚变增益Q→∞）均位于大半径、强磁场一侧，且位置相近，说明总体结果是可靠的。

（图 2　同一组设计参数下，三种定标律给出的运行等值线图：(a) ISS04；(b) Murari 有磁剪切；(c) Murari 无磁剪切）

对 YF-2（大半径约 2 米的岩超聚能中型超导仿星器），系统以最小化辅助加热功率为目标进行优化，并围绕优化点逐一改变四个参数，考察加热功率的变化（图 3）。四个参数中，两个描述等离子体：温度沿小半径从中心到边缘的分布形状（温度剖面指数）、密度沿小半径从中心到边缘的分布形状（密度剖面指数）；两个描述装置：环径比，以及中心磁场与大半径的乘积。结果表明：温度分布形状几乎不影响加热功率，密度分布形状影响很小，环径比影响中等，中心磁场与大半径的乘积影响最大。

物理解释如下：等离子体达稳态时，加热功率必须补足散失的热量，即加热功率等于热储能除以能量约束时间。中心磁场越强、装置越大，等离子体的热储能越大；能量约束时间按定标律也随磁场和尺寸增长，但对此类中小尺寸的装置增长得更慢。热储能增长快、能量约束时间增长慢，二者之比——所需的加热功率随中心磁场与大半径的乘积明显上升。

这对仿星器设计的意义是：加热系统能够提供的最大功率，直接限定了中心磁场与大半径乘积的上限，进而限定了装置尺寸与磁场的上限。设计中小型装置时，应首先核对所选尺寸与磁场对应的加热功率是否在加热系统能力之内；温度与密度的分布形状等次要因素可以在其后确定。

（图 3　YF-2 辅助加热功率相对四个参数的敏感性：(a) 温度剖面指数；(b) 密度剖面指数；(c) 环径比；(d) 中心磁场×大半径）

零维系统的建成是岩超聚能“AI for Stellarator”战略的落地项目之一。物理研究员负责物理内容：选定所采用的定标律与物理模型的类型，设定限制条件与判据；AI 编程智能体负责将文献中的零维模型转写为代码、生成测试用例、批量运行参数扫描。

国际上开发同类零维系统代码，从启动到首次发表通常需要一年半以上；按软件工程经验模型估算，万行科学计算代码约需一名研究人员一年左右。而在岩超聚能，一名研究员与 AI 智能体协同，8 周即完成万余行代码的系统搭建，12 周形成可发表成果，效率提升约 4 至 6 倍。

AI虽然能显著提效，但物理设计始终由岩超聚能的资深研发人员依据专业判断主导：模型取舍、限制条件设定与结果可信度判断均由人完成，AI 承担代码实现与规模化计算。零维系统是一个持续完善的工具：工程与经济方面尚有大量因素有待纳入，后续将继续完善系统，并计划与其他系统代码及更高保真程序进行对标验证，同时借助 AI 加快迭代。

参考文献

[1] Merlo A et al 2021 Nucl. Fusion 61 096039

[2] Merlo A et al 2023 Nucl. Fusion 63 066020

[3] Kovari M et al 2014 Fusion Eng. Des. 89 3054

[4] Warmer F et al 2015 Fusion Eng. Des. 91 60

[5] Lion J et al 2021 Nucl. Fusion 61 126021

[6] Prost V and Volpe F A 2024 Nucl. Fusion 64 026007

[7] Murari A et al 2021 Nucl. Fusion 61 096036