蒸汽朗肯循环
热量经换热器产生蒸汽，驱动汽轮机与发电机；蒸汽经冷凝、给水泵返回。冷端向环境排热，不在电力输出链上。
02 / 06FROM PLASMA TO POWER
面向一座电厂，
不止一种路径。
从等离子体能量到净电力输出，在数字孪生中比较不同转换路径。
探索电厂级孪生路线一种能源，多种转换可能。依装置选择的候选路线，并非同时接入
- 01热循环 · 可回收热量
蒸汽朗肯循环
成熟热机原理 · 聚变集成待验证
- 换热 / 蒸汽
- 汽轮机
- 发电机
- 02布雷顿热循环 · 可回收热量
氦气 / 超临界 CO₂
闭式循环 · 受温度与材料约束
- 换热 / 工质
- 涡轮机械
- 发电机
- 03非热机路径 · 可引出的带电粒子
带电粒子直接转换
依赖粒子可达性与约束构型
- 粒子引导
- 直接转换
- 电力电子
- 04探索性路径 · 导电工质能量
MHD 磁流体发电
需适配导电工质与取能结构
- 导电流体
- 磁场通道
- 电力电子
- 05探索性路径 · 热辐射 / 热量
辐射 / 固态转换
热光伏 · 热电 · 热电子等候选
- 热源 / 辐射源
- 转换单元
- 电力电子
排热与冷却独立冷端支路，不串接在电力输出链上
厂用电回流加热 · 磁体 · 泵 · 控制
设备概念示意 · 非工程设计净电功率 = 总发电功率 − 厂用功耗
路线原理与适用边界
氦气 / 超临界 CO₂
闭式工质循环为压缩、吸热、膨胀做功、冷却，再回到压缩机，可配置回热器。它仍是热发电路线；氦气与超临界 CO₂ 的工况和设备要求不同，不能直接互换。
带电粒子直接转换
利用电场或电磁相互作用回收带电粒子的能量。需要可引出、可收集的粒子分布与兼容的装置构型；不能假定任意托卡马克可直接接入。回收能量与维持等离子体自加热也需共同平衡。
MHD 磁流体发电
导电工质在磁场中运动，通过电磁相互作用取能。这里指能量转换装置，不是把约束等离子体直接接到发电机；导电率、材料与循环损耗仍需验证。
辐射 / 固态转换
热光伏接收匹配的热辐射，热电利用温差，热电子利用热电子发射；三者机制不同，图中仅以热光伏设备作为代表。适合作为特定热源、温区下的候选方案，不意味着已实现聚变电厂级应用。
未来系统概念
物理说明
仅沉积在等离子体内的聚变产物能量参与自加热；热转换需要排热，启动或功率不足时需要外部供电。路线适用性取决于能量可达性与工程条件，不能仅凭燃料名称判断。本图不代表 EXL-50U 已实现燃烧等离子体或发电。
ITER：燃烧等离子体定义03 / 06THREE LAYERS. ONE LOOP.
三层智能。一个演进闭环。
递归自我改进
FusionEvolve
在评测反馈中，迭代自身策略、工具与工作流。跨装置 · 迭代进化候选方案→
MHD / 磁流体场演化tₙ → tₙ₊₁
−+归一化 δp*
高保真 MHD→校准代理模型→在线推演
物理计算与快速推演
FusionDigital
以高保真 MHD 校准快速模型，面向在线状态推演。跨炮校准 · 在线推演目标已验证策略→
精确跟踪与控制
FusionControl
以闭环反馈，跟踪等离子体位形与电流目标。单炮 · 亚毫秒级目标真实装置反馈
实验校准孪生，评测驱动智能体进入下一轮进化。
EXL-50U / 未来装置了解完整技术架构架构愿景 · 进化 → 验证 → 运行 → 学习
图解说明
RSI 表达经评测的智能体工具与工作流迭代，不代表自主部署。磁流体场是解析示意，控制曲线是合成响应，均不是实验结果。在线推演面向经过校准的快速模型，不表示完整 MHD 已实现实时计算；时延需结合具体模型与硬件实测。装置执行需要专家授权与独立安全系统；本网站不连接装置执行器。
04 / 06BEYOND ALGORITHMS
AI 的下一步，
不止于算法。
面向聚变，真正的价值在于：如何验证，如何高效外推，如何持续进化。
FusionEvolve × FusionDigital
智能体如何行动 / 01
智能体组织测试，数字孪生推演响应，再与未参与校准的实验数据比较。
- 提出候选策略
- 回放 · 物理校验
- 独立实验对照
产出评测报告与适用边界
- 发现证据缺口
- 多保真推演筛选
- 建议新实验
产出待验证的实验候选
- 归因失败与偏差
- 改写工具与工作流
- 独立回归评测
产出通过才更新 Aₙ₊₁；否则保留 Aₙ
新证据 → 孪生校准 + 智能体改进 → 下一轮验证
数据 × 物理 × 实验进入仿真引擎
05 / 06PROVEN THROUGH OPERATION
EXL-50U
从一次验证，
到常态化运行。
700+
次 DRL 控制器应用
≤ 2 cm位形控制误差
< 10 kA电流控制误差
400–600 kA覆盖电流平台
支持锁模研究、高离子温度提升与氢硼聚变反应等物理实验。
2025 — 2026
2025 Q2
从第一次验证开始
单点位形控制验证，让强化学习走进真实装置。
统计来源与阶段说明
团队提供的阶段统计：合计 786 条，成功 678、失败 80、Operation 28。53%、70%、73%、94% 已于 2026.10.05 确认，沿用提供值，不由分类重新推算。阶段窗口不等长；94% 为末阶段成功率，不是全期成功率。
700+ 指控制器应用，不是成功接管次数。误差指标对应已测试工况，统计定义与逐炮覆盖范围待补充。动画仅逐阶段呈现数据，不表示连续实测过程。
完整案例与原始图表EXL-50U 团队报告结果让智能接受真实装置的检验
06 / 06THE NEXT POSSIBILITY
让智能体，
拥有一个可验证的试验场。
智能体在虚拟聚变环境中提出假设、推演方案，并从评测反馈中学习。
聚变科研智能体
FusionEvolve
提出假设 · 规划探索 · 学习
提出方案 · 推演→←结果 · 评测反馈
虚拟聚变环境
FusionDigital
物理模型 · 虚拟实验
RSI评测通过，再更新策略与工具Aₙ → Aₙ₊₁
AI 生成 · 协同概念示意
图解说明
模块化核心是软件智能体的视觉隐喻；虚拟装置、物理场与曲线均为插画，不是仿真结果或实测数据。反馈用于评测候选改进，不保证每轮进化。真实实验仍需专家授权、独立验证和安全系统。这是未来协同概念，不代表已部署自主实验闭环。