《Vacuum》：A simplified method for calculating background gas distribution of large-scale neutral beam injector
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中性束注入器（NBI）背景气体分布的快速计算方法，基于Test Particle Monte Carlo（TPMC）模型计算 cryopump 单元捕获系数，再通过简化的几何模型进行整体气体分布预测，验证了该方法在EAST和Craft NBI中的有效性，并应用于BEST NBI性能预测。
李斌|王倩旭|魏江龙|王芳|夏伦焕|岳云|魏毅|谢远来
中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所，中国合肥230031
摘要
中性束注入器（NBIs）在聚变装置中被广泛使用，其中束流管道内的背景气体分布对中和效率和再电离损失都有显著影响。主流的计算方法包括蒙特卡洛（Monte Carlo）方法和角系数方法。然而，由于低温泵（cryopumps）的体积庞大和内部结构复杂，进行整个管道的计算非常困难。本文提出了一种两步法：首先，使用详细的测试粒子蒙特卡洛（TPMC）模型来确定每个低温泵单元的有效捕获系数；其次，利用简化后的束流管道和组件（尤其是低温泵）的几何形状来构建背景气体分布模型，并通过线积分计算中和效率和再电离损失。通过在运行的EAST（实验先进超导托卡马克）NBI和RAFT（聚变技术综合研究设施）NBI测试平台中测量与计算压力进行比较，验证了该方法的通用性；同样的方法也被应用于EAST NBI和BEST（燃烧等离子体实验超导托卡马克）NBI的升级，以预测其气体分布和束流性能。
引言
中性束注入是一种成熟且高效的方法，用于DIII-D、JT-60SA、KSTAR、JET和ITER等磁约束聚变装置中的辅助加热和电流驱动[1]、[2]、[3]、[4]、[5]。在中国科学院等离子体物理研究所（ASIPP），正在研发三种主要的中性束注入器：已经投入运行的EAST（实验先进超导托卡马克）NBI、正在调试中的RAFT（聚变技术综合研究设施）NBI，以及专为燃烧等离子体托卡马克设计的BEST（燃烧等离子体实验超导托卡马克）NBI[6]、[7]、[8]。在这些系统中，氘或氢离子由高电流离子源产生，加速至所需能量后，在气体中和器中部分中和。剩余的离子被磁场引导至离子收集器，而净化后的中性束流则通过漂移管和一系列阀门输送到等离子体中[9]、[10]、[11]、[12]。
在传输过程中，束流损失是不可避免的。为了在聚变装置规定的参数（束流能量、束流功率和束流脉冲等）下最大化传递给等离子体的功率，注入器必须同时满足以下要求：(i) 保持束流管道组件的几何透明性；(ii) 提高加速离子束的中和效率；(iii) 抑制快速中性粒子的再电离损失。其中，后两点受背景气体密度的影响。因此，中和区域的压力应保持在约10^-1 Pa，而漂移区域的压力必须低于10^-3 Pa以限制剥离损失。低温泵被用来提供所需的压力梯度：它们具有较高的抽气速度（对于H2或D2而言超过10^5 l/s）、较大的抽气容量以及良好的氚兼容性，使其成为托卡马克和NBI真空系统的标准选择[13]、[14]、[15]、[16]、[17]。EAST NBI、RAFT NBI和BEST NBI都依赖大规模的低温泵来建立和维持上述压力分布。
NBI中的这些大型低温泵是模块化的：每个低温泵由多个相同的抽气单元组成，每个单元包括辐射屏蔽层和低温面板[18]、[19]。EAST NBI的低温面板由无氧铜制成且未涂层，而RAFT NBI的低温面板则涂有活性炭。辐射屏蔽层由铝制成，在两种NBI中均未涂层。在约90 K的温度下运行时，辐射屏蔽层会凝结H2O、CO2等可凝结气体，同时预冷却H2/D2/T2流，并拦截来自束流管道组件的热辐射。低温面板（<20 K）通过凝结或吸附氢同位素来完成抽气过程，从而维持高中和效率和低再电离损失所需的压力分布。
可靠地预测束流管道内的背景气体分布是评估NBI性能的前提[20]、[21]；目前这通常通过蒙特卡洛代码实现。然而，这些米级低温泵具有复杂的几何结构，完全网格化在计算上是不现实的。本文提出了一种混合算法，用基于短时间高分辨率“微观”计算得出的等效表面吸收系数来替代每个低温泵。通过对EAST NBI和RAFT NBI的实际压力进行基准测试后，该简化模型被用于预测BEST NBI的气体密度分布和相应的中性束流性能。
方法描述
该方法分为三个步骤，如图1所示。第一步是简化低温泵单元，并使用测试粒子蒙特卡洛（TPMC）方法计算其传输概率和捕获系数；第二步是简化束流管道和组件，利用低温泵和气体源的捕获系数计算静态密度n(x)和壁压p(x)，并与实验数据对比验证。
低温泵的捕获系数
图3(a)显示了EAST NBI前后低温泵单元的有效捕获系数c，该系数通过TPMC方法计算得出，作为低温面板粘附系数α的函数。相应的传输概率w分别为0.188和0.236。对于前端低温泵，简单近似1/c≈1/α+1/w-1[14]在整个α范围内可以将模拟结果误差控制在3%以内；而对于后端低温泵，这种近似方法的误差较大，且随着α的减小误差逐渐增大。
关于在建NBI装置的预测
在对混合算法进行EAST NBI和RAFT NBI数据的基准测试后，我们现在应用相同的方法来预测升级后的EAST NBI和BEST NBI的气体分布及中性束流性能。
结论
本文提出了一种预测大型NBI束流管道内稳态背景气体密度的方法。第一步是评估每个低温泵的抽气性能，即捕获系数。TPMC方法得出的结果与经验公式进行了比较，发现只有EAST NBI前端的低温泵能够被后者准确描述。因此，在计算中采用了保留了低温泵关键几何形状的简化NBI束流管道模型，从而实现了快速评估。
CRediT作者贡献声明
谢远来：资金获取、概念构思。
魏毅：资源协调、项目管理。
王芳：监督指导。
魏江龙：撰写、审稿与编辑。
岳云：数据整理。
夏伦焕：数据可视化。
王倩旭：实验研究、数据分析。
李斌：初稿撰写、验证、软件开发、方法设计
数据可用性声明
本研究的所有支持数据均包含在文章中。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
我们感谢合肥ASIPP NBI团队的工作人员提供的技术支持和帮助。
