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湘潭市(湘乡市、岳塘区、湘潭县、雨湖区、韶山市)
玉林市(北流市、博白县、兴业县、玉州区、容县、陆川县、福绵区)
商丘市(民权县、睢阳区、梁园区、宁陵县、虞城县、夏邑县、永城市、柘城县、睢县)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、利川市、鹤峰县、咸丰县、巴东县、宣恩县、来凤县、建始县)
三沙市(西沙区、南沙区)
常德市(武陵区、澧县、临澧县、汉寿县、石门县、安乡县、鼎城区、桃源县、津市市)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
咸阳市(礼泉县、乾县、兴平市、杨陵区、长武县、泾阳县、永寿县、彬州市、淳化县、旬邑县、渭城区、武功县、三原县、秦都区)
渭南市(白水县、华阴市、临渭区、韩城市、华州区、潼关县、澄城县、大荔县、蒲城县、合阳县、富平县)
长沙市(望城区、开福区、天心区、宁乡市、岳麓区、芙蓉区、浏阳市、长沙县、雨花区)
合肥市(蜀山区、肥西县、庐江县、瑶海区、巢湖市、庐阳区、包河区、长丰县、肥东县)
六盘水市(水城区、盘州市、六枝特区、钟山区)
龙岩市(上杭县、长汀县、武平县、漳平市、新罗区、永定区、连城县)
鹤壁市(鹤山区、淇县、山城区、浚县、淇滨区)
廊坊市(大厂回族自治县、永清县、广阳区、三河市、霸州市、固安县、安次区、大城县、文安县、香河县)
许昌市(建安区、长葛市、襄城县、禹州市、魏都区、鄢陵县)
平顶山市(卫东区、舞钢市、叶县、汝州市、郏县、湛河区、新华区、鲁山县、宝丰县、石龙区)
吉林市(龙潭区、丰满区、永吉县、蛟河市、磐石市、舒兰市、昌邑区、桦甸市、船营区)
佛山市(高明区、三水区、禅城区、顺德区、南海区)
广安市(邻水县、华蓥市、岳池县、前锋区、武胜县、广安区)
固原市(原州区、西吉县、泾源县、彭阳县、隆德县)
西藏自治区
广西壮族自治区
双鸭山市(宝清县、集贤县、岭东区、饶河县、友谊县、宝山区、四方台区、尖山区)
文山壮族苗族自治州(西畴县、富宁县、砚山县、丘北县、麻栗坡县、广南县、文山市、马关县)
保山市(隆阳区、龙陵县、施甸县、昌宁县、腾冲市)
菏泽市(成武县、巨野县、单县、曹县、定陶区、牡丹区、郓城县、鄄城县、东明县)
新疆维吾尔自治区
淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)
淮南市(潘集区、田家庵区、谢家集区、凤台县、八公山区、大通区、寿县)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、关岭布依族苗族自治县)
苏州市(张家港市、吴江区、相城区、常熟市、昆山市、虎丘区、吴中区、太仓市、姑苏区)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、辰溪县、沅陵县、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、通道侗族自治县、中方县、麻阳苗族自治县、会同县、鹤城区、溆浦县)
抚州市(宜黄县、金溪县、黎川县、东乡区、临川区、广昌县、崇仁县、资溪县、乐安县、南城县、南丰县)
宜春市(靖安县、万载县、袁州区、奉新县、铜鼓县、高安市、宜丰县、丰城市、上高县、樟树市)
张掖市(甘州区、民乐县、高台县、山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县)
烟台市(福山区、芝罘区、海阳市、莱阳市、蓬莱区、莱山区、栖霞市、龙口市、招远市、莱州市、牟平区)
无锡市(惠山区、江阴市、锡山区、梁溪区、新吴区、滨湖区、宜兴市)
济源市
石家庄市(高邑县、平山县、裕华区、正定县、行唐县、井陉县、新乐市、桥西区、晋州市、赞皇县、无极县、井陉矿区、灵寿县、深泽县、栾城区、赵县、新华区、长安区、元氏县、辛集市、藁城区、鹿泉区)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
孝感市(汉川市、大悟县、云梦县、应城市、孝昌县、孝南区、安陆市)
北京市(密云区、顺义区、东城区、海淀区、怀柔区、石景山区、朝阳区、延庆区、门头沟区、西城区、平谷区、房山区、大兴区、昌平区、通州区、丰台区)
福州市(马尾区、仓山区、福清市、鼓楼区、平潭县、永泰县、闽清县、晋安区、长乐区、台江区、罗源县、连江县、闽侯县)
哈尔滨市(阿城区、尚志市、道里区、延寿县、巴彦县、宾县、南岗区、香坊区、双城区、呼兰区、依兰县、木兰县、通河县、方正县、道外区、平房区、五常市、松北区)
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阳泉市(盂县、郊区、矿区、城区、平定县)
芜湖市(湾沚区、无为市、繁昌区、镜湖区、南陵县、鸠江区、弋江区)
厦门市(思明区、海沧区、翔安区、集美区、同安区、湖里区)
延安市(吴起县、甘泉县、志丹县、延长县、黄龙县、宜川县、富县、延川县、子长市、黄陵县、安塞区、洛川县、宝塔区)
齐齐哈尔市(泰来县、依安县、讷河市、龙江县、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、铁锋区、碾子山区、建华区、克山县、甘南县、龙沙区、克东县、富拉尔基区、富裕县、拜泉县)
梧州市(万秀区、岑溪市、龙圩区、藤县、长洲区、蒙山县、苍梧县)
中山市
镇江市(润州区、句容市、扬中市、丹徒区、京口区、丹阳市)
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河源市(东源县、源城区、龙川县、连平县、紫金县、和平县)
大理白族自治州(剑川县、祥云县、洱源县、永平县、南涧彝族自治县、大理市、云龙县、弥渡县、宾川县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县)
晋城市(泽州县、陵川县、阳城县、城区、沁水县、高平市)
荆门市(掇刀区、沙洋县、东宝区、钟祥市、京山市)
开封市(祥符区、鼓楼区、尉氏县、禹王台区、杞县、兰考县、龙亭区、通许县、顺河回族区)
宁夏回族自治区
楚雄彝族自治州(大姚县、禄丰市、牟定县、姚安县、南华县、元谋县、双柏县、永仁县、武定县、楚雄市)
黄石市(大冶市、黄石港区、铁山区、阳新县、下陆区、西塞山区)
新余市(分宜县、渝水区)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、宁江区、扶余市)
白山市(抚松县、江源区、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县)
雅安市(天全县、芦山县、名山区、石棉县、雨城区、荥经县、汉源县、宝兴县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
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阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
济宁市(曲阜市、微山县、金乡县、汶上县、梁山县、兖州区、邹城市、泗水县、鱼台县、嘉祥县、任城区)
白城市(洮北区、大安市、镇赉县、通榆县、洮南市)
日照市(莒县、五莲县、岚山区、东港区)
贵港市(覃塘区、桂平市、平南县、港北区、港南区)
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2025年4月21日,第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”在河北廊坊成功开幕。此次会议由中国核学会指导、中国核学会核聚变与等离子体物理分会主办、新奥集团承办。会议吸引了核聚变与人工智能领域的逾200位专家学者和科研精英齐聚一堂,共同探讨AI加速核聚变商业化的有效路径,为全球能源转型出谋划策。
第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”会场
在为期三天的会议中,专家们围绕人工智能技术在核聚变领域的应用,包括装置运行控制、工程技术、数据分析等关键环节的赋能潜力展开深度研讨。
新奥氢硼聚变重大突破 鼓舞聚变科研
就在本次会议开幕前的4月16日,新奥集团能源研究院的球形环氢硼聚变装置“玄龙-50U”取得重大技术突破,在国际上首次实现氢硼聚变等离子体100万安培放电。
新奥能源研究院院长刘敏胜博士在会议开场致辞中,对新奥商用聚变能源技术路线和“玄龙-50U”实验的最新重大突破进行了深入介绍。他表示:“‘玄龙-50U’兆安电流实验成功解决了电流产生和维持过程中的关键技术难题,让等离子体电流达到1MA,温度达到四千万度。这是全球首次实现兆安级氢硼等离子体放电。该成果验证了氢硼燃料在磁约束条件下实现高参数放电的科学可行性”。
新奥的此项技术突破标志着中国在球形环氢硼聚变研究领域跃入高参数运行的新阶段,跻身国际先进行列,成为聚变商业化进程的重要里程碑。
这次新奥聚变的突破也得到专家们的认可。中核集团核工业西南物理研究院聚变科学所党委书记李永革在开幕式上也表示:“中国环流三号托卡马克实现双亿度等离子体放电、新奥集团‘玄龙-50U’装置实现国际首次氢硼等离子体100万安培放电等近期重大成果极大鼓舞了聚变科研人员,相信在未来,受控核聚变技术的突破将从根本上解决人类的能源问题”。
新奥聚变实验装置“玄龙-50U”实现兆安级等离子体电流
新奥“5+N”方案利用AI加速聚变研究
参加此次会议的专家们普遍认为,人工智能凭借高效处理海量实验数据、精准模拟复杂核聚变反应过程的能力,将大幅缩短研发周期、降低成本,已然成为核聚变商业化的“加速器”。人工智能可革新聚变研发范式,在控制调优、实验设计等方面提升效率,聚变能源也能为人工智能发展提供强大的能源支撑。
新奥近年来在聚变智能的应用探索中成绩优异,借助数智球形环等载体,将聚变装置知识数字化,结合人工智能技术,满足聚变反应堆全生命周期管理需求,有力地推动了球形环氢硼聚变技术研发。
在等离子体破裂预测方面,新奥建立数据库并上线模型,召回率达83.3%,误报率5.3%,可提前30ms进行预测;中性束调优应用机器学习算法,预测打火准确率超90%,2025年,新奥还将扩大参数范围预测并实现自动化、智能化;此外,新奥还开展了诊断集成分析和平衡设计等项目,为聚变领域的发展注入了强大动力。
新奥在2024年制订了3个层次的聚变人工智能实施策略,2025年进一步优化为“5+N”实施方案。“5”是智能控制、聚变智能体、数字孪生等致力于用人工智能解决新奥聚变商业化核心问题的5个方向,“N”是等离子体破裂预测、中性束调优、诊断集成分析等人工智能与聚变技术领域的N个融合应用。同时,新奥根据外部大模型技术的发展趋势,专注“数据-应用”两端,充分利用开源模型资源推动自身发展。
新奥还坚持生态合作路径,与北京大学、南开大学等高校进行战略合作,成立聚变智能联合实验室,开展聚变物理与人工智能学科交叉研究,为行业培养高端后备人才,全力加速聚变技术突破的步伐。
新奥聚变实验装置“玄龙-50U”
研发投入数十亿元新奥矢志加速聚变商业化
在会议期间,与会专家们还实地参访了新奥能源研究院的聚变实验室,深入了解新奥在核聚变领域的研发能力。
回溯新奥的聚变研发历程,新奥从2017年开始进入聚变能源研究领域。在技术研发投入方面,新奥已累计投入数十亿元,组建了300余人的国际化、高层次的聚变研发团队,形成坚实的科研力量。其自主设计建造的我国首座中等规模球形环物理实验装置“玄龙-50”,历经4年稳定运行后,于2024年升级为“玄龙-50U”,快速跻身大型磁约束实验平台先进行列。
此次实现100万安培放电突破的“玄龙-50U”装置,在实验中采用高浓度氢硼燃料,成功攻克球形环等离子体电流高效产生的技术难题。这一成果,让新奥在全球核聚变研究领域脱颖而出。对比国际上其他研究机构,美国核聚变能源企业(TAETechnologies)与日本国立聚变科学研究所(NIFS)合作,在2023年虽实现氢硼聚变实验,但未达百万安培级电流,“玄龙-50U”凭借此次突破,成为全球首个实现该成果的装置。目前,新奥正并行推进整体参数国际领先的下一代氢硼热核聚变实验装置“和龙-2”的建设,预计2027年建成。
此次会议的成功举办,为核聚变与人工智能领域科技人员搭建起综合性交流平台,深化了两大领域的技术融合应用,也为学术界与产业界协同发展创造新契机。随着AI与核聚变技术融合不断深入,新奥集团也将持续协同各方共同发力,加速推进聚变能源商业化进程,为全球能源结构转型与可持续发展带来新的希望。
新闻结尾
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