目前,我们利用燃料燃烧,例如浓缩的铁矿石和磷酸盐矿,我们将其倾倒在世界各地,然后通过下水道将其冲入海洋。稳定的高级技术将不得不依赖海洋和大气作为基本资源,从中可以浓缩足够数量的材料,以克服它们通过消费而扩散。当然,即使这样也需要不断输入能量。封闭系统无法阻止熵的增加。幸运的是,地球有来自太阳的持续能量输入,到那时,人类可能已经抛弃地球了;如果我们能找到有效利用核聚变的方法,我们也有可能从核聚变中获得几乎无限的能量输入。
核能已经是一种可靠的零碳能源,但对其成本和安全性的担忧导致该行业停滞不前。一种新型裂变反应堆希望通过重新设计系统来降低成本,这样传统工厂的昂贵元件(如巨大的混凝土密封装置)就不再需要了。与此同时,随着发展超出了政府资助的大型项目的范围,私人资本已开始涌入核聚变初创企业。无论技术如何进步,核工业都面临着巨大的部署障碍。这些新技术最早也要到 2030 年才能进入市场。它们都需要应对社会对部署新型核技术的抵触情绪,并突破严格的监管障碍。
DOE 与其国家实验室管理和运营承包商之间的关系旨在将最佳研发实践应用于该部门的任务。通过应用这些最佳实践,该部门力求确保当今研究计划的出色计划和运营绩效以及实验室的长期质量、相关性和生产力以满足未来的需求。由于核聚变是美国国内和国外机构之间高度协作的计划,承包商必须能够将内部研究与与其他机构的合作活动相结合。因此,DOE 对承包商在计划开发和任务完成、实验室管理以及实验室运营和财务管理方面的卓越表现寄予厚望。
核技术的演变:热核武器 热核武器,有时也称为氢弹或“氢弹”,利用原子裂变和核聚变制造爆炸。这两个过程的结合会释放出巨大的能量,比原子弹强大数百到数千倍。 起源 氢弹的研发可以追溯到 20 世纪 40 年代的曼哈顿计划。研究核裂变的物理学家爱德华·泰勒对使用氢作为燃料扩大核爆炸产生了兴趣。他和其他人将这项尚未被发现的发明称为“超级”,因为它具有前所未有的破坏力。关于超级核弹的可能性甚至道德性的争论导致许多人将注意力转向小型裂变装置。直到 1949 年 8 月,苏联试验了自己的原子弹。仅仅六个月后,新当选的总统哈里·S·杜鲁门下令研发氢弹。曼哈顿计划的数学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆与泰勒合作设计了第一颗氢弹。对两人来说,最大的理论障碍是在裂变爆炸的冲击波到达他们的辅助装置之前弄清楚如何触发核聚变。他们的突破发生在研究的一年多一点的时间里,1951 年泰勒-乌拉姆设计获得批准进行测试。这枚炸弹(代号为“常春藤麦克”)于 1952 年 11 月 1 日在太平洋马歇尔群岛的埃尼威托克环礁引爆。爆炸产生的能量相当于 1040 万吨 TNT,大约是美国 1945 年在广岛投下的原子弹的 700 倍。 工作原理 这种武器的具体设计仍然是国家机密,但大多数专家认为炸弹分为两个阶段:第一阶段,裂变,触发第二阶段,聚变。其结果是,爆炸威力极大,而且理论上是无限的。
核聚变长期以来一直被认为是一种理想的太空推进方法,因为它具有极高的燃料比能(比最好的化学燃料高 + 2 # 10 6)和排气速度(+ 4% 的光速,而最好的化学燃料为 + 4 公里/秒)。这种高性能将允许在参与研究人员的一生中快速完成行星际任务以及星际任务。1然而,聚变推进存在两个主要困难:点燃自持聚变链式反应的困难以及反应产生的大量电离辐射,这需要相当大的屏蔽质量来抵御这种辐射。1本摘要介绍了一种独特但众所周知的核物理技术“自旋极化”的能力,它可降低点火要求和航天器必须处理的电离辐射通量。
美国在前沿科学领域以及将科学发现转化为技术创新方面具有重要意义。量子信息科学、人工智能、超百亿亿次计算、微电子、核聚变、先进材料与制造、生物工程和地球工程等越来越多的新兴和快速发展的技术正在迅速重塑全球科学格局,并成为知识和经济领导地位的争夺领域。放弃这些发展中技术的领导地位将不可避免地导致美国全球实力的下降。然而,加速这些科学领域的进步(并将发现转化为影响)需要整个美国科学生态系统的共同努力,能源部国家实验室将通过其独特的专业知识和基础设施提供独特的能力,如下所示。
大规模计算 (LSC) 已经在天气和气候建模以及金融服务等国家重要领域彻底改变了我们的生活。它是研发的重要推动因素,DeepMind 最近在蛋白质折叠方面取得的重大突破就证明了这一点。计算能力也是机器学习和数字孪生等关键技术的基础。LSC 的创新步伐正在迅速加快,如今性能最高的系统比 20 年前最大的系统强大 175,000 倍。这为核聚变能源和公共卫生等领域带来了新的机遇和新兴应用。新机遇伴随着挑战,英国必须应对这些挑战,才能发挥 LSC 的真正潜力并实现首相将英国打造为科学超级大国的宏伟目标。
人工智能的前景更加广阔,人工智能可能会进一步加速绿色技术的发展。随着基础模型的不断进步,人工智能越来越被认为是下一代通用技术,它将推动通用智能的发展,加速临界点的到来,并推动突破性技术在各个经济领域的部署——例如核聚变和太阳能、量子化学、替代蛋白质设计等等。人工智能还将对数据分析、建模和预测以及提高生产流程和供应链的效率和生产力产生越来越强大的影响。这些应用已经用于应对气候变化,包括用于提高农业生产力和恢复力的作物分析(X,无日期)、气候变化与北极海冰消融之间复杂相互作用的分析(Dungate,2021)以及能源需求管理,其中人工智能对于改善需求预测至关重要。
辐照在德国奥伊斯基兴的“弗劳恩霍夫自然科学技术趋势分析研究所”进行,使用最大剂量率为 720 krad/h 的 60 Co 源和单独的中子源。同位素 60 Co 经 β 衰变为 60 Ni,半衰期约为 5.3 年,后者通过发射能量为 1.172 MeV 和 1.332 MeV 的伽马射线衰变为镍的基态 [3]。弗劳恩霍夫 INT 的 THERMO-Fisher D-711 中子发生器通过以 150 kV 的电压将氘离子 (D = 2H) 加速到氘或氚靶 (T = 3H) 上来产生中子。在靶内发生DD或DT核聚变反应,分别释放氦同位素3He和4He,以及能量分别为2.5MeV和14.1MeV的快中子[4]。3.被测装置
为了应对全球变暖和能源问题,各个领域都在推动创新材料的研究和开发。在能源、核能、宇宙环境、放射医学、核聚变和加速器相关设备等领域,材料和设备会发生辐射退化,人们已经利用加工热处理、添加杂质、合金化、微晶化、纳米团簇、氧化物弥散强度 (ODS) 钢、复合材料和纳米纤维材料 [1-23] 等各种方法来提高机械性能、耐腐蚀性和抗辐照性,这些技术已经取得了成功的结果。Viswanathan [23] 根据结果总结了四代结构钢最高使用温度的历史改进速度。在许多情况下,设计高性能抗辐射材料的关键策略是基于引入高密度、均匀的纳米级粒子,这些粒子同时提供良好的高温强度和抗辐射损伤性。