2024年8月6日《Physics World》对该消息的报道：

Lehigh University机械工程和力学系的Paul B. Reinhold教授，以及P.C. Rossin工程学院和应用科学系MEM系主任Arindam Banerjee指出：“我们正致力于解决惯性约束聚变中一个关键问题——聚变舱的结构完整性。而蛋黄酱可以帮助我们寻找解决方案。"

旋转轮实验设施的示意图，其中 (a) 旋转盘，(b) 测试区，(c) LED光源，(d) 配重，(e) 镜子，和 (f) 高速摄像机。图片来源：Lehigh University湍流混合实验室 蛋黄酱继续帮助研究人员更好地理解核聚变背后的物理原理

简单来说，聚变反应是太阳的动力。如果这个过程能在地球上被利用，科学家们相信它可以为人类提供几乎无限的清洁能源。然而，复制太阳的极端条件是一个极其复杂的挑战。包括Banerjee和他的团队在内的跨学科的科学家和工程师们，正从多个角度研究这个问题。

惯性约束聚变是一种通过快速压缩和加热含有氢同位素燃料的靶丸来引发核聚变反应的技术。当这些靶丸暴露于极端的温度和压力下，内部的燃料会转化为等离子体，这是一种能够产生巨大能量的高能状态。

“在核聚变实验中，我们试图复现太阳内部的极端环境，这涉及到数百万度的高温和高达千兆斯卡级别的压力。”然而，正如Banerjee博士所指出的，“与这一过程相关的主要问题之一是等离子体状态会形成这些流体动力学不稳定性，从而降低能量产量。”

在他们2019年关于这个话题的第一篇论文中，Banerjee和他的团队研究了这个问题，即所谓的Rayleigh-Taylor不稳定性。当不同密度材料之间的密度和压力梯度方向相反时，就会产生这种条件，从而形成不稳定的分层。

Banerjee博士解释说，选择蛋黄酱作为实验材料是因为它具有独特的流动性质：在没有压力的情况下，它表现得像固体;而一旦施加压力，它就会流动，类似于在压力梯度影响下的核聚变燃料。这种方法巧妙地避开了在实验中直接处理极高温度和压力的复杂性，因为这些极端条件通常很难控制。通过这种替代，研究人员能够在一个更加温和和易于管理的环境中，探索和理解核聚变过程中的物理现象。

在 t = 0、@ t = EP 阈值和 @ t = 实验结束时，具有完全弹性恢复和不稳定性扰动的快照。图片来源：湍流混合实验室/Lehigh University

Banerjee博士指出，“蛋黄酱在受压时的行为与核聚变中使用的金属类似：一开始，它会像固体一样发生形变;压力移除后，又能恢复原状，这表明它经历了一个弹性阶段。随后，它进入一个稳定的塑性阶段，在这个阶段，材料即使在应力作用下也不会恢复到原始状态。当蛋黄酱开始流动时，就进入了一个新的阶段，此时流体动力学的不稳定性开始显现，这种不稳定性可能会影响材料的流动特性和能量转换效率。”简而言之，当蛋黄酱开始流动，它的行为就变得不稳定，这与核聚变过程中可能遇到的问题相似。

他还说，理解弹性阶段和稳定塑性阶段之间的过渡至关重要，因为知道塑性变形何时开始可能会提醒研究人员何时会发生不稳定性。然后，他们将寻求控制条件，以保持在这个弹性或稳定塑性阶段。

在他们最近发表于《物理评论E》的论文中，该研究团队(包括前研究生、论文第一作者Aren Boyaci博士，他目前在德国柏林的Rattunde AG公司担任数据建模工程师)深入探讨了材料在Rayleigh-Taylor不稳定性下的物理特性、扰动的几何形态(包括振幅和波长)，以及材料的加速度变化。

Boyaci 博士解释说，他们的研究专注于Rayleigh-Taylor不稳定性不同阶段间的过渡条件，并分析了这些条件如何影响后续阶段中扰动的增长。他们揭示了实现弹性恢复的条件，并探索了如何通过优化这些条件来推迟或彻底防止不稳定性的发生。此外，他们提供的实验数据标志着在该领域首次记录了恢复过程的测量结果。

这项发现至关重要，因为它有助于设计更稳定的聚变靶，防止其在核聚变过程中出现不稳定性。

然而，团队的数据如何适应实际的聚变靶，其属性值与他们实验中使用的软固体相差几个数量级，这是一个悬而未决的问题。

Banerjee教授指出，在他们的研究论文中，他们采用了一种特殊的数据处理技术，即无量纲化，以便他们的理论预测不受特定尺度的限制，能够适用于各种不同级别的条件。通过在旋转轮中使用蛋黄酱的模拟实验，他们希望能够更准确地预测在高温高压环境下熔融等离子体的行为。

Banerjee教授和他的团队是全球推动核聚变能源研究的一份子，他们的目标是让这项技术更加经济实用，最终实现核聚变能源的广泛应用。