Мощные рентгеновские лазеры впервые позволили увидеть хаос внутри термоядерной плазмы
Источник: Greg Stewart / SLAC National Accelerator Laboratory
Специалисты Национальной ускорительной лаборатории SLAC (США) впервые сумели запечатлеть процесс зарождения и развития турбулентных структур — токовых филаментов — непосредственно в термоядерной плазме. Уникальная визуализация стала возможной благодаря применению сверхмощных рентгеновских лазеров, обладающих беспрецедентным временным разрешением в 500 фемтосекунд.
В ходе исследования ученые моделировали столкновение разогнанных «горячих» электронов с встречным потоком «холодных» частиц. На стыке этих сред возникали филаментные нестабильности, динамику которых удалось зафиксировать в реальном времени. Данный эксперимент подтвердил существующие теоретические модели и прояснил фундаментальные физические механизмы, стоящие за возникновением хаоса в плазменных потоках.
Выяснилось, что подобные структурные аномалии порождают колоссальные магнитные поля индукцией до 1000 тесла. Столь экстремальные показатели сопоставимы с энергиями, выделяемыми при взрывах сверхновых или в мощных источниках космического излучения.
Разработанная методика открывает новые горизонты в высокоточной диагностике плазмы. В перспективе это позволит оптимизировать работу реакторов, сделав процесс управляемого термоядерного синтеза более стабильным, предсказуемым и эффективным.
Источник: iXBT
Зонд JUICE совершит близкий пролёт Земли для разгона до 39 600 км/ч по пути к Юпитеру
Erying выпустила бюджетный комплект ПК с 14-ядерным процессором Intel и PCIe 5.0 всего за $195
Ностальгия по Cyrix MediaGX: на что был способен первый в мире APU из 1997 года
Невероятная удача: покупатель заказал одну GeForce RTX 5070 Ti за $1100, а по ошибке получил четыре
Новые проекторы Epson LS5000, LS6000 и LS7500 для домашнего кинотеатра с экраном 120 дюймов
Представлен мини-ПК Minisforum MS-01 SE с Core i5-12600H и поддержкой дискретной видеокарты за $375
Sony возвращает в офисы 8 тысяч сотрудников ради ускорения разработок в сфере ИИ