本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:金磊、丰色,原文标题:《19倍超音速“大炮”轰出可控核聚变!成本仅为传统方法0.1%,腾讯已投资》,头图来自:视觉中国


一把22米的“长枪”开了一炮,直接让可控核聚变大变天。


这把“长枪”,名字叫做Big Friendly Gun(BFG)


它实则是由一家位于英国牛津的核聚变技术公司First Light Fusion (下文简称FLF)打造的超高速炮。


它可以以每秒6.5公里的速度(19倍音速)向燃料靶发射弹丸,从而引爆核聚变。


重点来了。


这整个过程只花了不到4500万英镑,与传统的激光和磁性约束装置相比,成本是它们的千分之一!


这在世界范围内还是首次,网友直呼“Holy XXX”……



或许你会问了,那这与我们有什么关系呢?


英国商业和能源部长Kwasi Kwarteng给出的评价是:


该技术可能在未来几十年内彻底改变电力生产。


更具体地说,BFG可以在未来,让一度电的价格低于0.05美元(约3毛钱)



而聚焦到BFG背后的可控核聚变,这个领域可以说是在近两年里十分火热了。


像比尔盖茨、贝佐斯等大佬,谷歌、微软等大厂纷纷投资于此;国内像米哈游蔚来等企业也已经曝出相关投资动作。


不过回到BFG本身,现在都在感慨可控核聚变“难”,那它又是如何做到又快又便宜的呢?


又快又便宜,怎么做到的?


核聚变,简单来说,两个轻原子核(主要指氘)在超高温或高压的条件下,远离核外电子的束缚,结合成大原子核的过程。


由于这一过程能以极高的效率释放巨大的能量,因而可控核聚变这种方式被寄予厚望。


目前共有两种截然不同的实现方式:一个是磁性约束,一个是惯性约束


大家所熟知的托卡马克,就属于磁性约束


它大概就是用磁场将氘、氚等轻原子核和自由电子组成的、处于热核反应状态的超高温等离子体约束在有限体积内,使它受控制地发生大量的原子核聚变反应,释放出能量。


FLF用的这个方法,名叫“Projectile Fusion” (射弹聚变),它属于惯性约束


一般的惯性约束装置是通过功率极大的激光照射目标(靶丸),使丸中的燃料(氘和氚)形成等离子体,在极短时间内,这些等离子体粒子由于自身惯性作用还来不及向四周飞散,就被压缩到高温、高密度状态,从而发生核聚变反应。


该原理由王淦昌院士在1964年提出,也是最接近氢弹爆炸的真实物理过程。


不过相较于广泛合作的磁性约束装置,惯性约束方面的研究则比较低调和神秘。


目前比较知名的是美国点火装置(National Ignition Facility,NIF),不过还没有真正意义上的成就。


本次采用的“射弹聚变”,虽也属于惯性约束,但它却不靠激光束或电子束/离子束点火,而是靠一架超高速炮。


图片来自:First Light Fusion Ltd.
图片来自:First Light Fusion Ltd.


不知道这个炮的名字“Big Friendly Gun”是否来自于Doom(毁灭战士)中的BFG,也就是人称的“Big F**king Gun”。



“Big Friendly Gun”长约22米,重25000公斤,能以超音速近19.11倍的飞行速度发射100克的射弹,通过射弹高速压缩靶丸内部燃料,达到聚变所需的压力和温度


FLF表示,他们发射的弹丸在撞击靶丸前达到了每秒6.5公里的速度,而在燃料内爆时已经加速到每秒70公里以上——这是地球上最快的物体。



燃料受到的压力则有10TPa,也就是1亿个大气压,比木星中心的压力还要大。



如何利用该方法产生的能量?


这就要靠装置腔室内的液态锂,它既可以用来吸收高速炮产生的聚变脉冲,还能防止室内温度急剧上升,保护装置。


然后再通过热交换器(heat exchanger transfers)将锂的热量传递到水中,水产生蒸汽,就能使涡轮机转动并发电了。


FLF表示,整个过程可以每30秒重复一次,流程并不复杂,装备也没有激光和磁性约束那么昂贵。


背后的公司出自牛津大学


听起来非常激动人心,FLF这家公司又有着怎样的背景?靠谱吗?


它原来是从牛津大学分离出来的一家机构,成立于2011年,主营业务就是利用惯性约束聚变技术来进行能源发电,使全球快速实现能源的脱碳。


2021年,FLF采购到绰号为“BFG(Big Firendly Gun)”的二级超高速炮,并完成了安装和调试。


今年2月,该公司获得了4500万美元的C轮融资,腾讯参与投资。


其余投资机构还包括Oxford Science Enterprises、Hostplus(澳大利亚养老基金公司)和IP Group plc(英国知识产权运营服务公司)和Braavos Capital(英国咨询公司)


至于融资的动向,当时公司表示,计划利用这笔资金来加速完成增益实验(即产生的能量超过了用于引发反应的能量),并交付首例核聚变的研究结果。同时在工程和设计上进行更详细的计划,进一步开发全规模核聚变发电站。


加上前几轮,FLF一共筹得资金总额为1.07亿美元。


目前,该公司一共发展到60多名员工,CEO是Nicholas Hawker。


他从2007年在牛津大学读硕博士时就开始研究核聚变。


他和Yiannis Ventikos是该公司的共同创始人。


Yiannis Ventikos则是肯尼迪大学机械工程教授、伦敦大学学院机械工程系主任以及英国皇家工程院院士。


Nicholas Hawker在此次成果中表示:


相信射弹聚变是商业上可行的聚变发电的最快途径。


该公司下一步是快速开展“增益”实验(能量输出多于输入),并在2030年用10亿美元与发电商合作开发试电厂,生产约150兆瓦的电力。


可控核聚变到哪一步了?


这次FLF所采用的方法如刚才所述,是属于惯性约束。


而在可控核聚变领域中,其实还有另外一种热门的方法,那便是托卡马克。


关于这一话题的历史,最早可以追溯到20世纪30年代。


当时的科学家们,尤其是美国物理学家、诺奖得主Hans Bethe等发现,核聚变是存在可能性的。


而且一旦能够实现可控核聚变,那便意味着可以提供无限的清洁能源,同时减少安全和废物问题。


这也就是它能够被称为“能源生产皇冠上的明珠”的原因了。


而自那之后,科学家们便开始寻找能够引发和控制核聚变反应的方法。


但一开始他们就面临着一个令人头痛的问题——核聚变反应需要数亿度的温度。


简直太热了,当时任何的固体室都没法容纳的下。


后来,物理科学家们就想到了“磁约束”的方法,也就是用磁场来控制热等离子体。


于是在这种理论之下,刚才提到的“托卡马克”便应运而生。



第一台托卡马克是由苏联库尔恰托夫研究所的阿奇莫维奇等人,在20世纪50年代发明的。


细算下来,至今全世界已经有200多台托卡马克被造出来过。


但由于现实情况要比理论复杂的多,这些托卡马克大多都是建来做实验、收集数据,然后拆掉再升级……


不过在这其中,有一台便被寄予了厚望,那就是位于法国马赛的ITER。


按计划,ITER这台托卡马克,建成后半径会达到6.2米,内部等离子体体积840立方米,总重量2.3万吨,运行温度比太阳核心高10倍,预计输出功率达到500兆瓦。


除此之外,这个项目还计划在2025年正式开始等离子体实验,2035年进一步开始进行氘氚聚变实验。


目前,俄罗斯、美国、欧盟、印度、日本、韩国和中国都是这项计划的成员。



至于我国,也是在可控核聚变上有着不错的进展。


例如我国研发的核聚变装置东方超环 (EAST)被称为“人造小太阳”,是世界上第一个非圆截面全超导托卡马克。


它的目标就是像太阳一样发生核聚变为人类提供能源,至今也是在不断取得突破:


  • 2017年,全球首次实现5000万度等离子体持续放电101.2秒的高约束运行;

  • 2018年底,首次实现了1亿度等离子体放电,等离子体储能增加到300千焦;

  • 2020年4月,在1亿度超高温度下运行了近10秒,创造了新的纪录。

  • ……


就在今年1月,EAST还实现了1056秒的长脉冲高参数等离子体运行,打破了自己保持的411秒最长放电纪录。


而可控核聚变的火热,不仅仅体现在国家层面上对其的重视;从商业角度来看,亦是如此。


除了像刚才提到的腾讯之外,米哈游前一阵子也是携手蔚来资本,共同投资了一家叫做能量奇点的聚变能源商业公司。


更早的,像比尔盖茨、谷歌和许多私募股权公司,共同投资过一家名为Commonwealth Fusion Systems(CFS) 的核聚变研究公司。


根据Crunchbase数据显示,像杰夫·贝佐斯、Cenovus能源公司等个人和机构,也已经累计对General Fusion(通用聚变)公司投入了约1.27亿美元。


DeepMind也在不久前在Nature上发表了一项研究,宣称成功实现了用AI来动态控制托卡马克的磁场,从而精准控制内部的等离子体。


不难看出,无论是国家、企业还是研究机构,目前均纷纷涉足并大力发展可控核聚变技术。


至于原因,或许就是:


在能源紧张的今天,谁先一步掌握新的能源技术,就意味着抓住了未来。


参考链接:

[1]https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-04-04/u-k-startup-s-big-friendly-gun-achieves-fusion-breakthrough

[2]https://firstlightfusion.com/media/fusion


本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:金磊、丰色