近日，我校核科学技术学院罗文教授团队在等离子体物理领域国际重要学术期刊High Power Laser Science and Engineering发表题为“Enhanced p11B fusion and α particle production from laser-irradiated nanowire arrays”的研究论文。学院2023级硕士研究生王倩为论文第一作者，袁赟博士和罗文教授为共同通讯作者。
氢硼（p11B）聚变因几乎不产生高能中子、燃料资源丰富且环境友好，被认为是未来先进聚变能源的重要发展方向之一，同时在癌症治疗、医用同位素制备、材料辐照以及高亮度α粒子源等领域具有广阔的应用前景。然而，激光驱动p11B聚变涉及复杂的激光—等离子体相互作用和高度非线性的聚变动力学过程，聚变产额受到激光参数、靶材结构以及等离子体状态等多因素共同影响，传统依赖大规模参数扫描的优化方法计算成本极高，成为制约激光聚变优化设计的重要瓶颈。
针对这一问题，研究团队自主开发了适用于开源粒子模拟程序EPOCH的p-¹¹B聚变蒙特卡罗核反应模块，并通过典型算例完成了程序基准测试（图1），实现了对激光驱动p-¹¹B聚变反应全过程的高精度模拟，为聚变反应动力学研究提供了可靠的数值模拟平台。
图1：实验α粒子的光谱（黑色曲线）与我们的模拟结果（红色曲线）对比，分别对应(a)入射质子能量Ep=0.675MeV（θα_lab=90°）和(b) Ep=1.37MeV（θα_lab=30°）两种情况
在此基础上，研究团队首次将贝叶斯优化算法与二维PIC-MC模拟相结合，构建了面向激光驱动氢硼聚变的智能优化框架，对激光强度以及纳米线阵列靶的直径、间距和长度等关键参数进行了高效协同优化（图2），显著提高了复杂参数空间的优化效率，为激光驱动聚变实验设计提供了新的研究思路。
图2：基于纳米线长度(L)、直径(D)、间距(S)和激光强度(I)四维参数的α粒子产额贝叶斯优化结果
在优化参数条件下，纳米线阵列靶产生的α粒子产额相比传统平面靶提升约两个数量级，同时表现出更高的激光吸收效率和更优异的离子加速性能（图3）。团队进一步分析发现，纳米线阵列靶能够显著增强激光能量沉积，并激发更强的鞘层电场，从而有效提高高能质子产生效率，促进更多质子进入p-¹¹B聚变最佳反应能区，最终实现聚变反应率和α粒子产额的大幅提升。此外，该优化方案在较宽的激光参数和靶材参数范围内均表现出良好的稳定性和鲁棒性，具有较强的实验可实施性，为高产额激光驱动氢硼聚变实验设计提供了重要理论指导。
图3： (a)平面靶与纳米线阵列靶在模拟过程中激光总吸收率以及激光能量转化为离子和电子的比例；(b)纳米线阵列靶的α粒子产额（红色）与生成速率（蓝色）随时间的变化趋势，以及平面靶的α粒子产额（黑色）
本研究建立了人工智能辅助激光聚变参数优化的新方法，为复杂激光等离子体系统的快速优化提供了新的技术路径；同时揭示了纳米线阵列靶增强激光驱动氢硼聚变及α粒子产生的物理机制，为高产额激光驱动氢硼聚变实验设计和先进聚变能源研究提供了重要理论依据，也为人工智能赋能聚变物理研究提供了新的思路。
该研究获得中国国家重点研发计划、国家自然科学基金以及ENNs氢硼聚变研究基金的资助。
论文链接：https://doi.org/10.1017/hpl.2026.10131
一审：夏文辉 | 二审：李杨 | 三审：汪胜春
