日冕大尺度等离子体波动现象的三维数值研究解决了日冕物理学中的关键痛点问题,即如何准确理解和模拟日冕中复杂波动现象的物理本质和传播特征。这些波动现象对于理解日冕加热机制、高速太阳风加速过程以及预测空间天气等具有重要影响,但直接测量日冕中的物理量极为困难。
本研究采用磁流体动力学(ZEUS程序)进行数值计算和三维数值模拟,详细模拟了波动现象的传播过程,发现了波和非波分量,揭示了磁通量绳侧翼处的慢模激波、速度漩涡以及快模激波在传播中的回声等细节特征。为解决高性能计算中的数据稀疏问题,利用机器学习中的预定义相似度学习算法进行优化;为获取更多演化细节,采用深度学习中的生成对抗网络和超分辨率图像重建算法对生成网络进行优化。
该研究成果在数值模拟过程中获取了日冕大尺度等离子体波动现象的众多细节演化特征,为后续研究提供了重要前提和保障。其创新性在于揭示了波动现象的多因素耦合机制,而非单一因素导致。此外,该研究有助于间接获取日冕大气中难以直接测量的物理量,如磁场强度和磁位形,对日地空间环境和空间天气学的研究具有重大现实意义,展现了极高的科学价值和社会价值。
20240112
科学研究和技术服务业
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可国(境)内外转让
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北京市自然科学基金面上项目
北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会
研究成果: 我们利用磁流体动力学(ZEUS程序),对日冕大尺度等离子体波动现象进行了数值计算和三维数值模拟研究。一是对波动现象在传播过程中的细节特征进行模拟,发现了波和非波分量,这一模拟结果支持:大尺度日冕扰动的双分量结构解释;二是对等离子体的速度分布做了细节演化特征研究,发现了磁通量绳侧翼处的慢模激波、速度漩涡以及快模激波在传播过程中产生的回声,它们在传播过程中相互耦合,这说明大尺度波动现象不是单一因素的结果,而是多个因素导致的;三是在磁通量绳的侧翼处存在着速度分割面,在速度分割面附近存在着两种不同类型的漩涡,一种是等离子体向漩涡中心汇聚,另一种是等离子体从中心向外发散。 关键技术: 为了有效解决高性能计算中出现的数据稀疏问题,利用机器学习中的预定义相似度学习算法,对其进行优化;为了获取更多的演化细节,利用深度学习中的生成对抗网络,基于超分辨率图像重建算法,对生成网络进行了优化。 创新点: 在数值模拟过程中,我们获取了日冕大尺度等离子体波动现象在传播过程中的很多细节演化特征,为后续研究其物理本质提供了前提和保障。 科学价或社会价值: 利用日冕大尺度等离子体波动现象传播过程中的特征,可以间接获取日冕大气中一些很难进行直接测量得到的物理量,如磁场强度和磁位形,而这些量有助于我们正确理解发生在日冕大气中的各种复杂物理过程。此外,日冕大尺度等离子体波动现象也有助于我们理解日冕加热和高速太阳风加速过程。因此,日冕大尺度等离子体波动现象对日地空间环境和空间天气学的研究具有重大的现实意义。值。
