陈佑华刚把父母打来的电话应付过去，手机都有些发烫了。


    电话那头，母亲的声音满是困惑。


    “佑华啊，你不是搞数学的吗？怎么网上又在传你是什么机器生物专家了？还弄了个机器猴子？”


    陈佑华花了小十分钟，才把神经接口义肢项目和自己的数学老本行之间的关系解释清楚，尽量用了些父母能听懂的词。


    他当然知道，父母问这些，更多是想他了，想多听听他的声音，想知道他最近在忙什么、过得好不好。


    那些问题背后的逻辑或许有些混乱，表达也笨拙，但那份纯粹的关心和思念，是实实在在的。


    所以他总是格外有耐心，即使聊的都是些家长里短、网上看到的零碎新闻，他也认真听着，回应着。


    挂了电话，陈佑华揉了揉眉心，走进办公室。


    “启明，把之前处理好的核聚变数据，关键部分打印出来。”


    “好的，父亲大人，马上就好。”


    启明的声音在办公室里响起，旁边的打印机随即开始工作，发出轻微的嗡鸣声。


    很快，一叠还带着墨粉温度的纸张送到了陈佑华手上。


    他泡了杯浓茶，坐了下来，开始仔细翻阅杨总工那边送来的核心数据集。


    数据非常庞大且复杂，涵盖了EAST装置在高参数运行下的大量诊断信息。


    等离子体温度，等离子体密度，能量约束时间，能量损失通道分析，磁场位形与稳定性，高能粒子行为等等数据


    陈佑华逐项看下去，眉头时而紧锁，时而舒展。


    “原来如此…”


    他低声自语。


    看完这些数据，他才真正理解杨总工那天的沉重和急切。


    兔国的核聚变研究，绝非外界调侃的永远差五十年。


    这些数据清晰地显示，核心的等离子体物理问题已经触及了实质，工程上对高温、强磁场、极端环境材料的驾驭能力也相当可观。


    即使没有他陈佑华的介入，按照现有的积累和投入，实现可控核聚变，在陈佑华看来，也就是未来一二十年内有望突破的事情。


    杨总工团队的基础打得非常扎实。


    不过，在陈佑华眼中，这些数据里蕴藏着巨大的优化空间，只是被复杂的物理现象和工程约束掩盖了。


    “启明，把杨总工那边的核心数据包打开，重点标注能量约束时间、边界热流、湍流输运系数和高能粒子轨迹这几组数据，投影到幕布上。”


    陈佑华吩咐道，声音带着进入深度思考前的沉静。


    “收到，父亲大人。”


    启明的形象在被投影的幕布角落浮现，巨大的屏幕上立刻被复杂的数据流、波形图和三维场分布图填满。


    各种颜色的线条交织跳跃，代表着托卡马克装置内部那个狂暴的、上亿度的微型太阳的状态。


    陈佑华拉过白板，拿起马克笔，目光如炬地扫过那些常人看一眼就会头晕的数据。


    他精准地捕捉着代表症结的异常波动。


    “启明，调出EAST在1.5亿度、高密度模式下的运行日志，对比我们现有的标准湍流输运模型预测。”


    陈佑华指着屏幕上一条代表实际测量能量损失速率的红色曲线，它的上升极其不正常，远远甩开了理论模型预测的平缓路径。


    “模型预测损失率：3.2 MW/m3。实际测量峰值：8.7 MW/m3。偏差超过172%。”


    启明迅速报出的数字。


    “172%...”


    陈佑华在白板上写下这个异常的数字，在旁边画了个巨大的问号。


    “标准模型低估了极端条件下的湍流能量级联和耗散。问题出在非线性项的耦合强度上。”


    他喃喃自语，笔尖飞快地在白板上写下了一组复杂的偏微分方程组，这是描述等离子体湍流的磁流体动力学核心方程。


    “启明，以现有数据为边界条件，暴力求解这组方程，全参数空间扫描，寻找与实测能量损失曲线匹配度最高的非线性耦合系数矩阵。


    算力优先，精度次之，我要看大趋势。”


    “明白！启动全参数扫描，预计占用算力百分之一，时间两分钟。”


    启明的形象亮度似乎都提升了一丝，庞大的算力开始疯狂运转，用思考预测计算的方式去拟合那条红色曲线。


    陈佑华的笔没有停，移到了另一组数据上。


    边界局域模爆发的记录。


    每一次爆发，都代表着一次失控的能量洪流冲击第一壁。


    “启明，分析最近100次大ELM事件的前兆信号，寻找共同的波动特征、磁场剪切变化率和压力梯度临界点。建立特征数据库。”


    “正在分析…检测到在ELM爆发前平均0.8秒，存在特定频率15kHz的磁扰动信号强度上升磁场剪切率下降至临界值0.6以下，压力梯度超过阈值X点…”


    启明迅速提取并归纳特征。


    “0.8秒…太短了，工程上很难有效干预。”


    陈佑华皱眉。


    “我们需要一个预测模型，能在爆发前至少5秒发出预警。


    关键在压力梯度与磁场拓扑稳定性的动态平衡方程。”


    他转身又在白板上写下一组方程，这次是关于等离子体平衡和稳定性判据的。


    “启明，基于你提取的特征参数，用机器学习训练一个预警模型，要做到提前5秒预测ELM爆发概率＞90%，用过去80%的数据训练，20%的数据验证。”


    “模型训练启动，使用历史数据注入模拟环境，算法开始迭代优化。”


    启明的大眼睛开始变得专注起来，认真的说道。


    最后，陈佑华的目光锁定了高能阿尔法粒子的轨迹模拟图。


    这些聚变产生的能量，本该加热等离子体，却有不少没有按照预定的方向传导，反而撞向器壁损失能量。


    “启明，选取粒子轨迹明显偏离约束区域的数据点，反推其损失时刻的背景湍流场频谱和磁场扰动模式。”


    “正在关联…损失事件与背景湍流中特定低频模5kHz的强度峰值呈现高度相关性，相关系数0.87。”


    启明很快给出了关联性分析。


    “低频模…共振？”


    陈佑华眼睛一亮。


    “粒子在特定频率的波上发生共振，获得能量后，导致轨道不稳定。”


    他在白板上又添加了描述波粒相互作用的动力学方程。


    “启明，计算这种低频湍流模与高能粒子的共振条件，寻找能破坏这种共振的主动扰动策略，先做单粒子轨道模拟。”


    “启动单粒子轨道模拟器，注入扰动参数…模拟计算中…”


    启明开始模拟微观粒子的复杂轨道。


    这是他第一次和启明合作的方法去解决一个问题。


    不过他只是把启明当成了一个智能的超级计算器，能够自己生成数学模型，并且测试。


    而他只需要负责数学理论的部分，给出核心的指导意见。


    时间在公式与数据中无声流淌。


    窗外的天色由暗转明，又由明转暗。


    陈佑华的白板早已写满，又擦掉，再写满。