Работа в токмаке: Работа в Токмоке, вакансии в Токмоке, поиск работы на Job.kg

Содержание

Работа в Токмаке | Careerjet

Фильтры

6 вакансий в радиусе 25 км

  • Козацька скарбниця, ООО

    • Токмак, Запорожская Область
    • 15 000-20 000 грн в месяц

    20000 грн. 15 000 – 20 000 грн. (ставка + % + бонусы) + компенсации. Дата публикации: 23.02.2022 Компания: Козацька скарбниця, ООО Контактное лицо: Кристина Владимировн…

    Просмотреть похожие вакансии:

  • Козацька скарбниця

    • Токмак, Запорожская Область
    • 15 000-20 000 грн в месяц

    «Козацька скарбниця» – это дистрибьюторская компания, работающая более 10 лет. Наше направление торговли – товары хоз. группы с ассортиментом более 7000 наименований (60+ торговых …

    Просмотреть похожие вакансии:

  • 4Service

    • Токмак, Запорожская Область

    Компания 4serviceua набирает Тайных аудиторов (подработка в свободное время). Мы приглашаем Вас принять участие в программе по улучшению качества обслуживания в супермаркетах, ба…

  • Eva, лінія магазинів

    • Токмак, Запорожская Область

    Запрошуємо на рототу в магазин Дізнавайся подробиці телефоном: (пн-пт з 9:00 до 18:00). Заробляй та отримуй нові навички на посаді продавця-касира! Можливе працевлаштування без…

    Просмотреть похожие вакансии:

  • Osama Sushi

    • Токмак, Запорожская Область
    • 9 000-14 000 грн в месяц

    Опис вакансії У Нашому місті відкрилась нова доставка суші! У звязку з цим ми шукаємо працівників та пропонуємо : навчання офіційне працевлаштування гідна оплата праці % (випл…

  • Аптека оптових цін

    • Молочанск, Запорожская Область
    • 9 000-11 000 грн в месяц

    Національна аптечна мережа Аптека оптових цiн запрошує Фармацевтів, Провізорів на роботу в Молочанське.

    Компенсація проїзду, житла Ваші обов’язки: реалізація медикаментів; консу…

    Просмотреть похожие вакансии:

Получайте уведомления, подписавшись на новые


Вакансии в Токмаке

Недавно искали

Очистить историю
  1. Любая работа

    Токмак (в радиусе 25 км)

День Победы в городе Токмаке » Страница 1812 » FOTO.KG

День Победы в городе Токмак. Фото: 1983 год

Аннотация: Трудящиеся города Токмак и курсанты школы пилотов, в День Победы памятника авиаторам(Памятник Ил-28).

Информационная справка: Город Токмак Кирг.ССР. Ил-28. Установлен в 70-х годах на кольце, в центре города (ул. Ленина). В те годы бортовой номер был №30, затем поменяли на ЛА №40 . Ещё один борт стоял как памятник на территории Токмакской воинской части. Сейчас его давно уж нет.

Историческая справка: С перебазированием школы пилотов во Фрунзе, на земле Киргизии и Казахстана началась учебно-летная подготовка курсантов. В течение января-апреля 1942 года была проделана огромная работа по подготовке материальной базы и созданию условий для нормальной работы училища. 3 января 1942 года произошло знаменательное событие – состоялся первый выпуск курсантов. Всего было выпущено 52 авиатора. Значителен вклад этого учебного заведения в копилку Победы. Военная школа пилотов подготовила около 1500 летчиков.

В августе 1945 года школа пилотов была переименована в Одесское военное училище летчиков истребительной авиации ПВО Красной Армии и до мая 1947 года готовила кадры для ПВО страны.

С июня 1947 года это военное училище получило новое название – Фрунзенское военное авиационное училище летчиков ВВС СССР. Не прошло и десяти лет как на вооружение стали поступать реактивные боевые самолеты. Это потребовало от летчиков нового уровня обучения, новых знаний и навыков.

Первую страницу эры реактивной авиации в училище открыли заместитель начальника по летной подготовке полковник Я.Микитченко и майор А.Лаптев, прошедшие переучивание на Миг-15 и допущенные к обучению летного состава училища. Впоследствии училище перешло к подготовке летчиков реактивных самолетов.

В 1954 году Фрунзенское летное училище окончил Андриян Николаев, ставший достойным продолжателем боевых традиций выпускников военных лет. Ему, как космонавту № 3, в числе первых посчастливилось штурмовать просторы Вселенной. За совершение длительных космических полетов в 1962 и 1970 годах на кораблях «Восток-3» и «Союз-9» он был удостоен звания Героя Советского Союза дважды.

Одним из первых в ВВС СССР это учебное заведение приступило к подготовке авиационных кадров для вооруженных сил развивающихся стран. 20 декабря 1956 года во Фрунзе прибыла первая группа иностранных военнослужащих в количестве 15 человек. Уже через два года училище полностью переквалифицировалось для обучения иностранных летчиков.

6 августа 1959 года Фрунзенское военное авиационное училище летчиков было реорганизовано в 5 Центральные курсы по подготовке и усовершенствованию авиационных кадров (5-е ЦК ПУАК).

18 августа 1959 года на территории Киргизии был развернут учебный авиационный полк, на базе которого и сформирована Военно-воздушная база Министерства обороны.

В период с 1957 по 1992 годы на этих курсах подготовлено 21 682 человека из 54 стран, по 110 авиационным специальностям, в том числе 5698 летчиков, 749 штурманов, 469 офицеров боевого управления, 165 стрелков-радистов, 8998 авиатехников и более 5000 других специалистов. Многие из выпускников училища стали впоследствии видными политическими деятелями и военачальниками. Среди них: Хафез Асад – президент Сирии, Ахмед Хулен – командующий ВВС Йемена, Жоао Бернардо – командующий ВВС Мозамбика, маршал авиации Дельбах Синг – командующий ВВС Индии, индийские летчики-космонавты Гуракча, Р.

Шарма и многие другие, в том числе практически весь руководящий летный состав ВВС в Конго, Анголе, Мали, Зимбабве, Гвинеи, Гвинеи-Бисау, Вьетнаме, Лаосе, Монголии, Кубе …

В 1976 году 5-е ЦК ПУАК за заслуги перед Отечеством награждены орденом Красной Звезды. Деятельность летчиков-инструкторов, преподавателей, всего летно-технического состава по достоинству оценена многими государствами мира. Пример тому, – награждение училища в 1983 году орденом Социалистической Республики Вьетнам «За боевые заслуги» – 1 степени, в 1984 году орденом Германской Демократической Республики «За заслуги перед народом и Отечеством» в золоте, в 1995 году орденом Красной Звезды Венгерской Республики, в 1990 году орденом «Дружба» Республики Афганистан

Ургант и Собчак распространяют нацистский укропский ролик с призывом «землю усеять трупами»: general_ivanov1 — LiveJournal

Недавний ведущий Первого канала, многократный лауреат премии ТЭФИ Иван Ургант в своём Telegram-канале “Вечерний Ургант” разместил экстремистский русофобский видеоролик.

Сергей Бабкин (5’nizza) перепел свой хит «Я солдат»“, – пояснил шоумен.

Краткое отступление. Бабкин – харьковский музыкант, актёр, бывший частник группы “5’nizza” (исполнявшей песенки в жанрах регги, фанк и хип-хоп; единственный хит – “Солдат”). Заунывный торчок, обласканный московской тусовочкой и донельзя востребованный на “Нашем радио” времён Михаила Козырева. После скачек на Евромайдане заделался бандеровцем. Но долгое время продолжал выступать в России, отправляя часть гонораров карательным батальонам, убивавшим жителей Донбасса. Теперь же Бабкин, окончательно ставший упоротым нациком, по заказу офиса Зеленского сделал новый вариант своего “Солдата”.

Он поёт от имени укронацистского вояки, “солдата свободной и великой страны“, “героя свободного и нового мира“, “героя“, о котором “напишут вскоре романы“. Выдержка из песни: “Тем, кто к нам пришёл с дырявой башкой, отобью я её сапогами. Пусть враг орёт в разорванный рот, будут прахом, мы рвём их без страха. Краще всіх лікарських крапель — русский военный корабль, иди *****“.

Далее Бабкин призывает “землю усеять трупами“. Чьими трупами – ясно. Наших военных. Ибо “эта рагга для тебя, Мама-Ненька, будеш вільна, рідненька“. Параллельно в кадрах демонстрируются жовто-блакитные тряпки, разбитая техника (якобы российская), тела якобы россиян. Нацисты стреляют по российским военнослужащим, нацистский певец-пропагандист широко улыбается.

Ваня Ургант, полагаем, тоже довольно лыбился при просмотре омерзительного ролика. И экс-кандидат на пост Президента РФ Ксения Собчак, разместившая клип Бабкина ещё раньше Вани.

Напомним, что оба персонажа (Ургант и Собчак) в настоящее время находятся в Израиле.

Писатель Дмитрий Конаныхин: “Иван Ургант закрыл комментарии под своим перепостом украинского патриотического видео, где «русский корабль иди *****». Но видео оставил. Зер гут, Ванья, кароши малтшик Ванья. На шоколадку заработал… Как странно заканчивается время комедиантов. Всех этих весёлых и находчивых, ироничных, холёных, расслабленно-элитных смехачей“.

Политолог Михаил Шахназаров: “Сейчас они на отдыхе в Израиле. Но как закончатся боевые действия, обязательно вернутся в Россию. То есть, наши ребята, героически сражающиеся на Украине, для этих двух — русский корабль, который идёт *****. Запредельное скотство от родства не знающих“.

Журналистка Екатерина Дашевская: “Мне вот что интересно. Если г-жи Собчаки и г-ны Урганты вернутся из «отпусков» и случайно встретятся вам в ресторане, баре, на корпоративе — вам хватит сил сдержаться и не плюнуть им в лицо?

Даже не в плевках дело. Тут следует обратить внимание Генпрокуратуре и Следственному комитету.

DOE объясняет… Токамаки | Министерство энергетики

Токамак — это машина, которая удерживает плазму с помощью магнитных полей в форме пончика, которую ученые называют тором. Ученые в области термоядерной энергетики считают, что токамаки являются ведущей концепцией удержания плазмы для будущих термоядерных электростанций.

В токамаке катушки магнитного поля удерживают частицы плазмы, позволяя плазме достичь условий, необходимых для термоядерного синтеза. Один набор магнитных катушек генерирует интенсивное «тороидальное» поле, направленное вдоль тора.Центральный соленоид (магнит, несущий электрический ток) создает второе магнитное поле, направленное вдоль «полоидального» направления, короткого пути вокруг тора. Две составляющие поля приводят к искривленному магнитному полю, которое удерживает частицы в плазме. Третий набор катушек поля генерирует внешнее полоидальное поле, которое формирует и позиционирует плазму.

Первый токамак Т-1 начал работать в России в 1958 году. Последующие достижения привели к строительству Токамакского термоядерного испытательного реактора в Принстонской лаборатории физики плазмы и Совместного европейского тора в Англии, оба из которых достигли рекордной термоядерной мощности в 1990-х годах. .Эти успехи побудили 35 стран сотрудничать в сверхпроводящем токамаке ИТЭР, целью которого является изучение физики горящей плазмы.

Управление науки Министерства энергетики США: вклад токамака

Управление науки Министерства энергетики в первую очередь поддерживает исследования и разработки токамаков в рамках своей программы Fusion Energy Sciences (FES) и партнерских отношений FES с программой Advanced Scientific Computer Research (ASCR). Программа FES сосредоточена на токамаках из-за превосходной способности концепции удерживать плазму, что необходимо для поддержания термоядерных реакций и производства термоядерной энергии.Управление науки поддерживает ведущие в мире исследовательские программы на объектах пользователей токамаков, таких как Национальная установка синтеза DIII-D и модернизация Национального эксперимента со сферическим тором (NSTX-U). FES также поддерживает несколько международных проектов. К ним относятся проекты в Азии, а также ИТЭР во Франции. Роль FES в ИТЭР, которой управляет Офис проекта ИТЭР в США, включает изготовление центрального соленоида.

Краткие факты

  • Токамаки могут поддерживать токи плазмы на уровне мегаампер, что эквивалентно электрическому току в самых мощных разрядах молнии.
  • Мировой рекорд термоядерной мощности был достигнут на токамаке JET в Англии в декабре 2021 года. JET произвел 59 мегаджоулей энергии напора, что более чем вдвое превышает предыдущий рекорд, установленный в 1997 году.
  • Центральный соленоид ИТЭР станет самым большим из когда-либо построенных сверхпроводящих магнитов. Он создаст поле в 13 тесла, что в 280 000 раз превышает магнитное поле Земли.

Ресурсы и соответствующие термины

Благодарности

Мэтью Ланктот (Ю.S. Менеджер программы DOE FES)

 

Научные термины могут сбивать с толку. Объяснения DOE предлагают простые объяснения ключевых слов и понятий в фундаментальной науке. В нем также описывается, как эти концепции применяются к работе, которую проводит Управление науки Министерства энергетики, помогая Соединенным Штатам преуспеть в исследованиях во всем научном спектре.

Штатный физик — ИТЭР и токамаки, работа в Принстонском университете.

сценарии.Успешный кандидат разработает передовые схемы оптимизации трехмерных магнитных полей для стабилизации краевой плазмы, одновременно сводя к минимуму транспортные потери и пиковый тепловой поток к компонентам, обращенным к плазме (PFC). Кандидат разработает и подтвердит оптимизированные сценарии трехмерного токамака для работы с длинными импульсами в KSTAR и примет участие в исследованиях трехмерной полевой физики в COMPASS-U, NSTX-U и DIII-D. В долгосрочной перспективе кандидат будет готовиться к экспериментам ИТЭР и участвовать в разработке стратегий оптимизации ИТЭР для трехмерных полей.

 

Принстонская лаборатория физики плазмы — это исследовательская лаборатория мирового уровня в области термоядерной энергии, управляемая Принстонским университетом для Управления науки Министерства энергетики США. PPPL занимается развитием научной и технологической базы знаний в области термоядерной энергетики. Лаборатория продвигает области исследований в области термоядерной энергии и физики плазмы для развития научного понимания и ключевых инноваций, необходимых для реализации термоядерного синтеза в качестве источника энергии для всего мира.

Обязанности
  • Успешный кандидат будет интегрировать прогностические 3D-МГД и транспортные модели, а также моделирование для планирования и оптимизации 3D-полей в сценариях токамаков. Кандидат будет выполнять как сокращенную модель, так и полное 3D-полевое МГД-моделирование, чтобы предсказать рабочие окна без МГД-неустойчивости от ядра до края на протяжении всей длительности импульса токамака, включая раннюю и позднюю переходную фазу, включая переходы L-H и H-L. Кандидат разработает рабочий процесс для прогнозирования тепловых потерь и потерь частиц из плазмы, а также теплового потока к диверторам (40%).
  • Ожидается, что кандидат проведет обширный анализ данных и примет участие в экспериментальных кампаниях, особенно на токамаках с длинными импульсами, таких как KSTAR. Большой опыт и знания в области диагностики необходимы для реконструкции профилей и трехмерных равновесий, а также для сравнения результатов моделирования переноса и краев с флюктуационной диагностикой и визуализацией. Кандидат также предложит и проведет новые эксперименты по прогнозированию в первую очередь для проверки прогностических оптимизаций в различных устройствах токамаков (40%)
  • Еще одна важная обязанность кандидата — активно участвовать в международном и национальном сотрудничестве по оптимизации трехмерных токамаков.Кандидат будет проектировать и анализировать новые 3D-катушки, оптимизацию конфигурации и базовые сценарии с интегрированным 3D-управлением в будущих плазменных операциях на различных токамаках, таких как COMPASS-U и NSTX-U, в рамках подготовки к ИТЭР (20%).
Квалификация

Образование и опыт:

  • Кандидат должен иметь докторскую степень в области физики плазмы и не менее двух лет постдокторского опыта в исследованиях термоядерной плазмы.
  • Желательно, чтобы заявитель имел большой опыт разработки моделей и проведения анализа данных для трехмерных полей и транспорта в токамаках.

Знания, навыки и умения:

  • Желателен опыт работы в области физики термоядерной плазмы.
  • Понимание МГД и транспорта в токамаках, особенно с трехмерными возмущениями, будет важно.
  • Необходимы сильные навыки моделирования и анализа данных.

Условия работы:

  • Частичная сменная работа предназначена для частого международного сотрудничества.

Принстонский университет является работодателем равных возможностей/позитивных действий, и все квалифицированные кандидаты будут рассматриваться при приеме на работу независимо от возраста, расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или самовыражения, национального происхождения, статуса инвалидности, защищенности. статус ветерана или любая другая характеристика, охраняемая законом. EEO IS THE LAW

Имейте в виду, что Министерство энергетики (DOE) запрещает сотрудникам и подрядчикам DOE участвовать в некоторых программах найма иностранных государственных специалистов.Все сотрудники PPPL обязаны сообщать о своем участии в программе найма талантов правительства иностранного государства, и от них может потребоваться отказаться от участия в таких программах, чтобы продолжить работу по контракту с Министерством энергетики.

Стандартные часы в неделю40.00Право на сверхурочную работуНетПраво на льготыДаИспытательный срок180 днейПерсонал основных служб (подробности см. в политике)НетПредполагаемая дата окончания назначения 01.01.2028Требуется экзамен на физические способностиНетДействительные водительские праваНе требуютсяНет #LI-CL1

Как работают реакторы токамак и что их ждет в будущем

мир продолжает свой путь к использованию более устойчивых источников энергии, ядерная энергия остается важной технологией.В то время как ветровая, солнечная и гидроэлектроэнергия могут быть в центре внимания в зеленых кругах, технологии производства ядерной энергии также продолжают разрабатывать более экологичные и более эффективные решения.

Традиционная ядерная энергетика основана на процессе ядерного деления, который включает расщепление тяжелого нестабильного ядра на два более легких ядра. Энергия, высвобождаемая в ходе этого процесса, вырабатывает тепло для кипячения воды в пар под давлением, который затем используется для вращения турбин, вырабатывающих электроэнергию. Хотя этот процесс может показаться очень неэффективным, на самом деле он намного эффективнее, чем другие источники энергии.

Однако, помимо проблемы ядерных отходов, традиционная ядерная энергетика имеет много возможностей для совершенствования. В частности, процесс деления оставляет много атомной энергии на столе. Если бы вместо этого ядерная энергия генерировала энергию посредством ядерного синтеза, можно было бы производить намного больше энергии.

В то время как деление происходит за счет расщепления атомов, синтез – это процесс объединения двух легких ядер.При этом высвобождается огромное количество энергии — это процесс, который питает солнце. Термоядерный синтез не только создает меньше радиоактивного материала, чем деление, но и требует гораздо меньшего количества материала для начала и предлагает почти неограниченный запас топлива.

Так почему бы нам сегодня не использовать ядерный синтез для питания нашего мира? Ну, потому что ученым было очень трудно поддерживать и контролировать реакции ядерного синтеза.

Одной из передовых технологий ядерного синтеза является реактор Токамак, который представляет собой магнитное защитное устройство в форме пончика, предназначенное для использования энергии синтеза.

СВЯЗАННЫЕ: ДЕПАРТАМЕНТ ЭНЕРГЕТИКИ И MIT РАБОТАЮТ НАД ЯДЕРНЫМ РЕАКТОРОМ

Хотя конструкция токамака была первоначально разработана в 1960-х годах, потребовалось более 50 лет, чтобы технология развилась настолько, чтобы ее можно было рассматривать для практического использования. Первым разработал конструкцию российский физик Олег Лаврентьев, а позже ее разработали Игорь Тамм и Андрей Сахаров. Сегодня это один из нескольких типов магнитных удерживающих устройств, разрабатываемых для производства энергии управляемого термоядерного синтеза.В настоящее время это главный кандидат на роль практического термоядерного реактора.

Но что делает конструкцию Токамака такой особенной, что она способна теоретически, использовать силу термоядерного синтеза?

Как работают реакторы токамака

Сердцем токамака является его вакуумная камера в форме пончика.
Внутри камеры газообразное водородное топливо помещается под экстремальную температуру и давление, превращаясь в плазму — горячий электрически заряженный газ.

Заряженными частицами плазмы можно управлять с помощью массивных магнитных катушек, расположенных вокруг камеры.(«токамак» — русская аббревиатура, обозначающая «тороидальная камера с магнитными катушками».) Управление необходимо для того, чтобы плазма не касалась стенок камеры — контакт между электрически заряженной плазмой и стенками реактора мог вызвать почти мгновенный крах.

Через сосуд проходит мощный электрический ток, и газообразный водородное топливо ионизируется (электроны отрываются от ядер) и образует плазму.

Когда частицы плазмы получают энергию и сталкиваются, они также начинают нагреваться.Дополнительные методы нагрева помогают довести плазму до температуры плавления (от 150 до 300 миллионов ° C). Частицы становятся достаточно «заряженными», чтобы преодолеть свое естественное электромагнитное отталкивание при столкновении с сплавом , высвобождая огромное количество энергии.

Все это может показаться достаточно простым, так почему же это не более распространено? Во многом потому, что поддерживать плазму с такими высокими энергетическими уровнями в течение любого значительного периода времени довольно сложно.

Самой большой проблемой конструкции токамака является нагрев плазмы внутри.Чтобы плазма стала достаточно горячей для возникновения термоядерных реакций, она должна достичь температуры выше 100 миллионов градусов по Цельсию. Проще говоря, она должна достигать температуры, в четыре раза превышающей солнечную.

Эскиз концепции проекта K-DEMO, возможного будущего корейского токамакского термоядерного демонстрационного реактора. Источник: K Kim/Wikimedia

Традиционно это делается с помощью магнитного сжатия или высокочастотных микроволн, но энергия, необходимая для запуска и поддержания начальной реакции, высока.Теоретически, как только реактор Токамак будет запущен, он сможет полностью поддерживать себя и продолжать производить огромное количество энергии. Но этого еще не произошло — у нас до сих пор нет чистого положительного термоядерного реактора на токамаке. Но мы приближаемся.

После того, как токамак-реактор вырабатывает достаточно энергии для создания плазмы, сама плазма генерирует значительное количество нейтронов, которые начинают вращаться внутри реактора. В конечном итоге нейтроны устремляются к стенке реактора, нагревая ее.Это тепло от нейтронов можно использовать для выработки энергии, однако ученые также должны уберечь реакторы токамака от перегрева и расплавления.

Процесс охлаждения токамаков-реакторов также является достаточно энергоемким, требующим криогенной системы охлаждения с использованием гелия и жидкого водорода. Хотя было показано, что весь этот процесс работает, его по-прежнему недостаточно для поддержания работы токамака в течение более 70 секунд, по крайней мере, прямо сейчас, что является рекордом, установленным корейским сверхпроводящим реактором перспективных исследований токамака (KSTAR), установленным в 2016.

Будущее термоядерного синтеза

 В настоящее время крупнейшим токамак-реактором в мире является ИТЭР, или Международный термоядерный экспериментальный реактор, который строится во Франции, большая часть которого должна быть завершена в 2021 году. Машина планируется запустить в 2025 году, и это совместная программа ЕС, Индии, Китая, России, Японии, США и Южной Кореи.

Когда он будет завершен и подключен к сети, он теоретически будет производить 500 МВт энергии, чего должно быть достаточно, чтобы начать термоядерную реакцию внутри и охладить себя.В настоящее время у исследователей нет никаких планов по использованию избыточного тепла реактора для выработки электроэнергии, но успешный тестовый запуск ИТЭР заложит основу для устойчивого ядерного синтеза во всем мире.

СВЯЗАННЫЕ: КИТАЙ НАКОНЕЦ-ТО ВКЛЮЧИЛ ЯДЕРНЫЙ РЕАКТОР ИСКУССТВЕННОГО СОЛНЦА

Когда полностью завершенный токамак ИТЭР будет содержать столько же металла, сколько 3 Эйфелевы башни, сможет создавать плазму при температуре 150 миллионов градусов по Цельсию, или в 5 раз больше, чем ядра Солнца и производят десятикратное увеличение энерговклада в систему. Другими словами, разработчики ИТЭР предполагают, что ввод 50 МВт энергии в систему для запуска реактора приведет к получению 500 МВт. Примечательно, что внутренний объем токамака ИТЭР является рекордным. По словам самого ИТЭР,

«Токамак ИТЭР будет самым большим из когда-либо построенных, с объемом плазмы 830 кубических метров. Максимальный объем плазмы в работающих сегодня токамаках составляет 100 кубических метров — достигнут как в Европе JET, так и в Японии JT-60. Огромный объем плазмы ИТЭР позволит ему впервые производить «горящую плазму», в которой большая часть тепла, необходимого для поддержания реакции синтеза, производится альфа-частицами, генерируемыми во время самого процесса синтеза.Производство такой самонагревающейся плазмы и контроль над ней были целью исследований магнитного синтеза более 50 лет».

Когда или если ядерный синтез будет доказан как устойчивый метод производства энергии, он станет полностью безотходным и сможет питать целые города с помощью всего одного реактора. В конце концов, это выбор Железного Человека.

Магнитный контроль плазмы токамака посредством глубокого обучения с подкреплением

Токамак à Переменная конфигурации

TCV 1,34 , показанный на рис. 1, представляет собой исследовательский токамак в Швейцарском центре плазмы с большим радиусом 0,88 м высота и ширина сосуда 1,50 м и 0,512 м соответственно. TCV имеет гибкий набор магнитных катушек, которые позволяют создавать широкий спектр конфигураций плазмы. Электронно-циклотронный резонансный нагрев и инжекция нейтрального луча 35 обеспечивают внешний нагрев и возбуждение током, как это используется в эксперименте на рис.3б. TCV оснащен несколькими датчиками, работающими в режиме реального времени, и наши политики управления используют подмножество этих датчиков. В частности, мы используем 34 проволочных контура, которые измеряют магнитный поток, 38 датчиков, которые измеряют локальное магнитное поле, и 19 измерений тока в активных управляющих катушках (дополненных явным измерением разности токов между омическими катушками). В дополнение к магнитным датчикам TCV оснащен другими датчиками, недоступными в режиме реального времени, такими как камеры, показанные на рис.2 и 4. Наша политика управления использует магнитные и токовые датчики TCV с частотой управления 10 кГц. Политика управления создает команду опорного напряжения на каждом временном шаге для активных катушек управления.

Симулятор токамака

Связанная динамика плазмы и внешних активных и пассивных проводников моделируется с помощью симулятора свободной границы FGE 22 . Проводники описываются схемной моделью, в которой удельное сопротивление считается известным и постоянным, а взаимная индуктивность вычисляется аналитически.

Предполагается, что плазма находится в состоянии тороидально-симметричного равновесного баланса сил (уравнение Грэда–Шафранова 21 ), в котором сила Лоренца Дж  ×  B создается за счет взаимодействия плотности тока плазмы, J , а магнитное поле B уравновешивает градиент давления плазмы ∇ p . Перенос радиального давления и плотности тока, вызванный источниками возбуждения тепла и тока, не моделируется. Вместо этого радиальные профили плазмы моделируются полиномами, коэффициенты которых ограничены током плазмы I p плюс два свободных параметра: нормированное давление плазмы β p , которое представляет собой отношение кинетического давления к магнитному давление и запас прочности по оси плазмы q A , который контролирует остроту плотности тока.

Эволюция полного тока плазмы I p описывается уравнением с сосредоточенными параметрами на основе обобщенного закона Ома для магнитогидродинамической модели. Для этой модели полное сопротивление плазмы R p и полная самоиндукция плазмы L p являются свободными параметрами. Наконец, FGE производит синтетические магнитные измерения, имитирующие датчики TCV, которые используются для изучения политик управления, как описано ниже.

Специальные настройки для капель

В эксперименте с каплями (рис. 4) плазма считается без давления, что упрощает численное решение уравнения баланса сил. Кроме того, катушка G была отключена при моделировании, так как во время экспериментов она была разомкнута (генерируемые ею быстрые радиальные поля считались ненужными для этой плазмы). В этом эксперименте использовалась более ранняя модель эволюции I p , предназначенная для работы в стационарной плазме.Эта модель имеет один свободный параметр, радиальный профиль неоклассической параллельной проводимости плазмы \({\sigma}_{\parallel}\) (ссылка   22 ). Эта модель была заменена моделью, описанной выше для эксперимента с однодоменной плазмой, так как она лучше описывает эволюцию I p , особенно когда она быстро меняется.

Изменение параметров плазмы

Мы изменяем введенные выше параметры эволюции плазмы во время обучения, чтобы обеспечить надежную работу в реальных, но неизвестных условиях плазмы. Величина вариации устанавливается в пределах диапазонов, определенных из экспериментальных данных, как показано в расширенной таблице данных 2. В экспериментах с одной плазмой мы изменяем удельное сопротивление плазмы R p , а также параметры профиля β p и q A . L p не варьируется, так как вычисляется из простого соотношения 36 . Все они независимо выбираются из логарифмически-равномерного распределения по конкретному параметру.В эксперименте с каплями мы варьировали начальные значения тока омической катушки согласно равномерному распределению. Мы устанавливаем два разных значения для компонентов капли \({\sigma}_{\parallel}\). Мы выбираем логарифм разницы между ними из масштабированного бета-распределения и общего сдвига комбинированного среднего геометрического из логарифмически-равномерного распределения, а затем решаем для отдельного \({\sigma} _{\parallel}\). Значения параметров выбираются в начале каждого эпизода и остаются постоянными на протяжении всего моделирования. Выбранное значение намеренно не подвергается архитектуре обучения, поскольку оно не поддается непосредственному измерению. Следовательно, агент вынужден изучать контроллер, который может надежно обрабатывать все комбинации этих параметров. Этот информированный и целенаправленный метод рандомизации доменов оказался эффективным для поиска политик, которые отслеживают временные цели для формы и I p , в то же время будучи устойчивыми к введению внешнего нагрева и локализованным по краям модовым возмущениям в режиме высокого ограничения.

Восприятие и срабатывание

Необработанные данные датчика TCV проходят этап фильтрации нижних частот и обработки сигнала 37 . Мы моделируем эту стадию моделирования с помощью временной задержки и модели гауссовского шума, идентифицированной по данным во время фазы работы стационарной плазмы (расширенная таблица данных 2). Эта модель датчика (показана на рис. 1b) фиксирует соответствующую динамику, влияющую на стабильность управления. Динамика энергоснабжения (также показанная на рис. 1b) моделируется с фиксированным смещением и фиксированной временной задержкой, определенной из данных, а также дополнительным смещением, изменяющимся случайным образом в начале каждого эпизода.Значения для этих модификаций можно найти в расширенной таблице данных 2. Это консервативное приближение настоящих источников питания на основе тиристоров 37 , но оно фиксирует существенную динамику для целей управления.

Политика управления может научиться быть устойчивой к очень нелинейным явлениям, связанным с оборудованием. Например, когда ток в активных катушках меняет полярность и контроллер запрашивает слишком низкое напряжение, источники питания могут «застрять», ошибочно обеспечивая нулевой выходной ток в течение длительного периода времени (рис.4б). Это явление может повлиять как на стабильность контроллера, так и на точность. Чтобы продемонстрировать способность нашего контроллера справляться с этой проблемой, мы применили «избегание изученной области» в демонстрации расширенного управления, чтобы указать, что токи, близкие к нулю, нежелательны. В результате политика управления эффективно учится повышать напряжения при изменении полярности тока, чтобы избежать залипания катушек на объекте (рис. 4c с расширенными данными).

Архитектура нейронной сети

MPO 23 использует две архитектуры нейронной сети для разработки и оптимизации политики: сеть критических проверок и сеть политик.Обе сети адаптируются во время обучения, но на заводе развертывается только политическая сеть.

Для критически важной сети входные данные объединяются со значением функции гиперболического тангенса последнего заданного действия и передаются в слой долговременной кратковременной памяти (LSTM) шириной 256 единиц. Затем выходные данные слоя LSTM объединяются с его входными данными и подаются на многослойный персептрон (MLP), то есть на стек из двух тесно связанных скрытых слоев с 256 латентными значениями в каждом. Каждый из слоев MLP использует экспоненциальную линейную единицу нелинейности.Наконец, мы используем последний линейный слой для вывода Q-значения.

Сеть политики ограничена сетевой архитектурой, которую можно оценить на целевом оборудовании в течение 50  мкс для получения необходимой скорости управления 10 кГц. Кроме того, сеть должна выполнять этот вывод с достаточной числовой точностью в системе управления, которая использует архитектуру процессора, отличную от аппаратного обеспечения, используемого для обучения. Поэтому сеть политик строится следующим образом. Мы подаем входы в стек линейного слоя с 256 выходами.Выходные данные этого линейного слоя нормализуются с помощью LayerNorm 38 и ограничиваются с помощью функции гиперболического тангенса. После этого выходные данные подаются через трехслойный MLP с использованием экспоненциальной линейной единичной нелинейности и 256 латентных значений в каждом. Выход этого стека проходит через последний линейный слой, который выводит два параметра для каждого действия: одно среднее значение распределения Гаусса и одно стандартное отклонение распределения Гаусса. Стандартное отклонение использует нелинейность softplus, чтобы убедиться, что оно всегда положительное. Параметры этого распределения Гаусса по действиям являются выходными данными нейронной сети. Обратите внимание, что для оценки политики при моделировании и выполнении на TCV используется только среднее значение распределения. С помощью этой небольшой нейронной сети мы можем выполнять логические выводы в кэше L2 ЦП системы управления.

Эти нейронные сети инициализируются весами усеченного нормального распределения, масштабированного с количеством входных данных и нулевым смещением. Исключением является последний уровень сети политик, который инициализируется таким же образом, но масштабируется с 0.0001 (ссылка   39 ). Эти сети обучаются с длиной развертывания 64 шага. Для обучения мы использовали размер партии 256 и скидку 0,99.

Расширенные данные На рис. 5а показана важность асимметричного дизайна между сетью акторов и сетью критиков. Мы сравниваем стандартную установку с симметричной установкой, в которой критик также ограничен скоростью управления на объекте. В стандартной настройке сеть критика намного больше, чем сеть политик (718 337 параметров по сравнению с 266 280 параметрами), и также использует повторяющийся LSTM.В симметричной настройке критик также является MLP, размером примерно с политику (266 497 параметров). Мы видим, что симметричный дизайн заметно уступает асимметричному в изучении эффективной политики. Кроме того, мы обнаруживаем, что основное преимущество исходит от повторяющегося дизайна в критике для обработки немарковских свойств этой среды. Когда мы масштабируем критерий, сохраняя структуру политики с прямой связью, мы обнаруживаем, что расширение его ширины до 512 единиц (926 209 параметров) или даже 1024 единиц (3 425 281 параметр) по-прежнему не соответствует производительности настройки с меньшим, но повторяющимся критерием. .

Цикл обучения

В нашем подходе используется метод эпизодического обучения, при котором данные собираются путем запуска симулятора с политикой управления в цикле, как показано на рис. 1а. Данные об этих взаимодействиях собираются в буфере конечной емкости 40 по принципу «первым поступил — первым обслужен». Траектории взаимодействия случайным образом выбираются из буфера «обучающимся», который выполняет алгоритм MPO для обновления параметров политики управления. Во время обучения выполняемая политика управления является стохастической для изучения успешных вариантов управления.Эта стохастическая политика представлена ​​диагональным распределением Гаусса по действиям катушки.

Каждый эпизод соответствует одному прогону симуляции, который завершается либо при достижении условия завершения, которое мы обсудим ниже, либо по истечении фиксированного времени симуляции в эпизоде. Это фиксированное время составляло 0,2 с для капель, 0,5 с в случае расширенных данных, рис. 2а, с, и 1 с в противном случае. Каждый эпизод инициализируется из равновесного состояния в заранее запрограммированное время передачи, которое было реконструировано из предыдущего эксперимента на TCV.

Наш обучающий цикл эмулирует контрольную частоту 10 кГц. На каждом шаге политика оценивается с использованием наблюдения предыдущего шага. Полученное действие затем применяется к симулятору, который затем ступенчато. Наблюдения и вознаграждения также собираются на контрольной частоте 10 кГц, в результате чего обучающие данные собираются с интервалом в 0,1 мс. Для нашего моделирования мы выбрали временной шаг 50 кГц. Следовательно, для каждой оценки политики вычисляются пять временных шагов моделирования.Действие, то есть требуемое напряжение на катушке, поддерживается постоянным на протяжении этих подэтапов. Данные промежуточных шагов используются только для проверки условий завершения и впоследствии отбрасываются. Это позволяет независимо выбирать скорость управления и временной шаг имитатора и, следовательно, устанавливать последний на основе численных соображений.

Мы используем распределенную архитектуру 41 с одним обучающим экземпляром на тензорном процессоре и несколькими актерами, каждый из которых запускает независимый экземпляр симулятора. В наших экспериментах мы использовали параллельно 5000 актеров, что обычно приводило к тому, что время обучения составляло 1-3 дня, хотя иногда и больше для сложных целевых спецификаций. Мы проверили количество актеров, необходимых для стабилизации базовой плазмы, и результаты можно увидеть на рис. 5 с расширенными данными. Мы видим, что аналогичный уровень производительности может быть достигнут при умеренные затраты времени на обучение.

Поскольку RL взаимодействует с окружающей средой только на основе выборки, политику можно дополнительно настроить с помощью данных, полученных при взаимодействии с растением.В качестве альтернативы можно представить себе использование базы данных прошлых экспериментов, проведенных на TCV, для улучшения политики. Однако неясно, достаточно ли разнообразны данные, учитывая универсальность TCV и тот факт, что одна и та же конфигурация плазмы может быть достигнута с помощью различных конфигураций напряжения на катушке. Особенно для ранее неизвестных форм плазмы данные отсутствуют или доступны только очень ограниченные данные, что делает этот подход неэффективным. И наоборот, симулятор может напрямую моделировать динамику интересующих конфигураций.Эта проблема, при которой для сбора данных требуется хорошая политика, становится еще более очевидной, если кто-то хочет оптимизировать политику de novo на основе данных, не полагаясь на модель моделирования.

Награды и увольнения

Все наши эксперименты преследуют несколько целей, которые должны быть выполнены одновременно. Эти цели указаны как отдельные компоненты вознаграждения, которые отслеживают аспект симуляции — как правило, физическую величину — и эти отдельные компоненты объединяются в одно скалярное значение вознаграждения.Описания используемых целей приведены в таблице расширенных данных 4. Целевые значения целей часто меняются во времени (например, ток плазмы и граничные целевые точки) и отправляются в политику как часть наблюдений. Этот изменяющийся во времени след целей определяется последовательностью значений в моменты времени, которые линейно интерполируются для всех промежуточных временных шагов.

Цели формы для каждого эксперимента были созданы с помощью генератора формы 42 или заданы вручную.Затем эти точки канонизируются до 32 равноотстоящих точек вдоль сплайна, которые являются целевыми точками, передаваемыми в политику. Сплайн является периодическим для замкнутых форм, но непериодическим для отклоненных форм, заканчиваясь в точках X.

Процесс объединения этих нескольких целей в одну скалярную величину выглядит следующим образом. Сначала для каждой цели вычисляется разница между фактическими и целевыми значениями, а затем преобразуется с помощью нелинейной функции в показатель качества от 0 до 1.В случае цели с векторным значением (например, расстояние до каждой точки формы цели) отдельные различия сначала объединяются в один скаляр с помощью «объединителя», взвешенной нелинейной функции. Наконец, взвешенная комбинация отдельных показателей качества, специфичных для цели, вычисляется в одно скалярное значение вознаграждения от 0 до 1 с использованием объединителя, как указано выше. Затем это (ступенчатое) вознаграждение нормализуется, так что максимальное совокупное вознаграждение составляет 100 за 1 с контроля. В тех случаях, когда политика контроля привела к завершению, дается большое отрицательное вознаграждение.Дополнительные сведения см. в таблице расширенных данных 5.

Обычно мы вычисляем меру качества по ошибке, используя softplus или сигмоид, который обеспечивает ненулевой обучающий сигнал в начале обучения, когда ошибки велики, и одновременно поощряет точность по мере улучшения политики. Точно так же мы комбинируем награды, используя (взвешенный) гладкий максимум или среднее геометрическое, что дает больший градиент для улучшения наихудшей награды, в то же время поощряя улучшение всех целей. Точные определения вознаграждения, используемые в каждом из наших экспериментов, перечислены в расширенной таблице данных 3, а реализации доступны в дополнительных материалах.

Дальнейшие выводы

Некоторые контроллеры продемонстрировали несколько интересных особенностей поведения, которые кратко упомянуты здесь. Такое контрольное поведение намекает на дальнейшие потенциальные возможности методов обучения на основе управления.

Внешний нагрев применялся во время эксперимента, показанного на рис. 3b. Сначала мы провели тестовый эксперимент без нагрева, но с тем же самым контроллером и объективами. Это обеспечивает простой тест на воспроизводимость в контрольном окне до применения нагревания.Сравнение производительности показано на рис. 3 с расширенными данными и показывает, что в этих двух экспериментах контроллер работал одинаково.

Когда была поставлена ​​цель поддерживать только положение плазмы и ток, наша архитектура автономно построила плазму с малым удлинением, которая устраняет режим вертикальной нестабильности (расширенные данные, рис. 4a), без явных указаний сделать это.

Наша архитектура управления, естественно, может использовать различную комбинацию полоидального поля и омических катушек для управления индуктивным напряжением, необходимым для поддержания тока плазмы (рис. 4b), в отличие от существующих архитектур управления, которые обычно предполагают строгое разделение.

Наша архитектура может научиться включать нелинейные физические и управляющие запросы, добавляя цели в спецификацию цели. Это может, например, избежать ограничений в источниках питания, которые иногда вызывают «зависание» тока управляющей катушки при изменении полярности (расширенные данные, рис. 4c), и избежать точек X в сосуде, но вне плазмы (расширенные данные, рис. 4d). ) по запросу с наградами высокого уровня.

Мы видим, что для некоторых величин существует установившаяся ошибка в целевом значении (например, κ на рис. 3 с расширенными данными). Дальнейшее развитие будет направлено на устранение таких ошибок, например, путем повторения политики управления, а не прямой связи. Необходимо позаботиться о том, чтобы эти более мощные рекуррентные политики не слишком специализировались на конкретной динамике симулятора и продолжали успешно передаваться в TCV.

Развертывание

Поскольку стохастический характер политики обучения полезен только для исследования, политика окончательного контроля принимается как среднее значение политики Гаусса по завершении обучения. Это дает детерминированную политику для выполнения на объекте. Во время обучения мы отслеживаем качество этой детерминированной политики перед развертыванием.

Контур управления TCV работает на частоте 10 кГц, хотя только половина времени цикла, то есть 50 мкс, доступна для алгоритма управления из-за другой обработки сигнала и регистрации. Поэтому мы создали систему развертывания, которая компилирует нашу нейронную сеть в код, способный работать в режиме реального времени, который гарантированно будет работать в течение этого временного окна. Для этого мы удаляем лишние веса и вычисления (например, дисперсию исследования), а затем используем tfcompile 43 для компиляции в двоичный код, тщательно избегая ненужных зависимостей.Мы настроили структуру нейронной сети, чтобы оптимизировать использование кеша процессора и включить векторизованные инструкции для оптимальной производительности. Таблица изменяющихся во времени целей управления также компилируется в двоичный файл для простоты развертывания. В будущем цели можно будет легко указать во время выполнения для динамической настройки поведения политики управления. Затем перед развертыванием мы тестируем все скомпилированные политики в автоматизированном расширенном эталонном тесте, чтобы гарантировать согласованное соблюдение сроков.

Постэкспериментальный анализ

Форма и положение плазмы не наблюдаются напрямую и должны быть выведены из доступных магнитных измерений.Это делается с помощью реконструкции магнитного равновесия, которая решает обратную задачу, чтобы найти распределение тока плазмы, которое соблюдает баланс сил (уравнение Грэда – Шафранова) и лучше всего соответствует данным экспериментальным магнитным измерениям в определенное время в смысле наименьших квадратов. .

В традиционной схеме управления магнитным полем требуется реконструкция магнитного равновесия в режиме реального времени в качестве наблюдателя формы плазмы, чтобы замкнуть контур обратной связи управления формой (показан как наблюдатель «формы плазмы» на рис. 1е). Вместо этого в нашем подходе мы используем только реконструкцию равновесия с кодом LIUQE 10 во время анализа после разряда, чтобы проверить характеристики контроллера формы плазмы и вычислить физические начальные условия для моделирования во время обучения.

После запуска эксперимента мы используем этот код восстановления равновесия для получения оценки состояния плазмы и поля магнитного потока. Использование этого подхода согласуется с предыдущей литературой по оценке производительности 9,10 .

Граница плазмы определяется последней поверхностью замкнутого потока (LCFS) в области. Мы извлекаем LCFS как 32 равноугольные точки вокруг оси плазмы, а затем канонизируем с помощью сплайнов до 128 равноудаленных точек. Расстояние ошибки вычисляется с использованием кратчайшего расстояния между каждой из точек, определяющих целевую форму, и многоугольником, определяемым 128 точками на LCFS. RMSE формы вычисляется для этих 32 расстояний ошибок по всем временным шагам в интересующем временном диапазоне.

Ошибки скалярных величин, таких как I p или удлинение, рассчитываются по ошибке между эталоном и соответствующей оценкой восстановления равновесия за интересующий период времени. Оценка скорости роста неустойчивости вертикального смещения 6 вычисляется из спектрального разложения линеаризованной системы уравнений симулятора вокруг реконструированного равновесия.

Сравнение с предыдущей работой

В последние годы передовые методы управления применялись для управления магнитным удержанием.Де Томмаси и др. 44 описывают основанный на модели подход к управлению положением плазмы с использованием линейной модели и каскадной структуры управления с обратной связью. Gerkšič и De Tommasi 45 предлагают подход к управлению с прогнозированием модели, демонстрируя управление с прогнозированием линейной модели для управления положением и формой плазмы в моделировании, включая оценку возможности развертывания оборудования. Бонканьи и др. 46 предложили контроллер переключения, улучшающий отслеживание тока плазмы на оборудовании, но без демонстрации дополнительных возможностей.Была и другая предыдущая работа, в которой RL научился на моделях плазмы, например, управлять коэффициентом безопасности 47 или контролировать градиент ионной температуры 48 . Недавно Seo et al. 49 разработали сигналы прямой связи для бета-контроля с использованием RL, которые затем были проверены на токамаке KSTAR.

В более общем плане, подходы на основе машинного обучения разрабатываются для управления магнитным удержанием и термоядерного синтеза в целом, не ограничиваясь управлением.Обзор этой области предоставлен Humphreys et al. 14 , который разделил подходы на семь приоритетных исследовательских возможностей, включая ускорение науки, диагностику, извлечение моделей, контроль, большие данные, прогнозирование и разработку платформы. Бишоп и др. представили раннее использование нейронных сетей в контуре управления для контроля плазмы. 15 , который использовал мелкомасштабную нейронную сеть для оценки положения плазмы и низкоразмерных параметров формы, которые впоследствии использовались в качестве сигналов ошибки для управления с обратной связью.

Наша архитектура представляет собой важный шаг вперед с точки зрения общности, в которой единая структура используется для решения широкого круга задач управления синтезом, удовлетворяя несколько ключевых обещаний машинного обучения и искусственного интеллекта для синтеза, изложенных в ref . 14 .

Применение к альтернативным токамакам

Наш подход был успешно продемонстрирован на TCV, и мы уверены, что с несколькими базовыми модификациями наш подход напрямую применим к другим токамакам, отвечающим некоторым предположениям и техническим требованиям, изложенным ниже.Было подтверждено, что все современные токамаки соблюдают, с точки зрения магнитного управления, связанные уравнения, решаемые симуляторами свободной границы. Контроллеры равновесия обычно разрабатываются на основе этих моделей, и — для будущих токамаков — пока нет оснований полагать, что эта модель больше не будет действительна. Естественно, мы не можем предсказать эффективность нашего подхода на других типах устройств.

Для имитации другого устройства необходимо правильно установить параметры симулятора свободной границы.Это включает в себя описание машины с расположением и электрическими свойствами катушек, резервуара и ограничителя, характеристики привода и датчика, такие как диапазоны тока и напряжения, шум и задержка. Рабочие условия, такие как ожидаемый диапазон изменения параметров профиля, также должны быть определены. Наконец, необходимо обновить награды и цели, чтобы они соответствовали геометрии и желаемым формам.

Вышеупомянутые характеристики должны быть легко доступны, поскольку они обычно являются частью процесса проектирования данного токамака.Действительно, для общей конструкции и анализа нового токамака обычно проводятся расчеты равновесия Грэда-Шафранова, и они включают все необходимые параметры. Эти изменения в геометрии сосуда и количестве, размещении и диапазоне датчиков и катушек не должны требовать изменений в алгоритме обучения, кроме корректировки конструктивных ограничений. Алгоритм обучения автоматически настроит размеры входного и выходного слоев для нейронной сети и автоматически изучит политику, подходящую для нового судна и системы управления.

Для развертывания требуется дополнительное рассмотрение. Наш подход требует централизованной системы управления с достаточной вычислительной мощностью для оценки нейронной сети на желаемой частоте управления, хотя для удовлетворения этого требования достаточно процессора настольного уровня. Кроме того, существующий магнитный контроллер необходим для выполнения плазменного пробоя и раннего выхода на рабочий режим перед передачей обученному контроллеру. Хотя наши контроллеры обучены избегать прерываний симуляции в соответствии с критериями нарушения, они не гарантируют отсутствие нарушений плазмы.Следовательно, если целевой токамак не может выдержать определенные виды сбоев, во время экспериментов должен быть установлен уровень защиты машины, такой как более простой резервный контроллер или система блокировки.

Токмакский индекс качества воздуха (AQI) и загрязнение воздуха в Украине

Токмакский индекс качества воздуха (AQI) и загрязнение воздуха в Украине | AirVisual

Карта качества воздуха в Токмаке

Карта загрязнения воздуха в Токмаке в режиме реального времени

См. на карте

Погода

Какая сейчас погода в Токмаке?

Погода
Температура 0 ° C
Влажность 83%
. 2 MP / H
Давление 1032 MB

Live AQI City Ranking

Real Time Ranking City Ringing

# 7 City US AQI 1 Солонка, Львов

167

2 Hnidyn, Киев

164

3 Львов, Львов

135

4 Александровка, Одесса

99

99

5 Chabany, Kyiv

91

9 6

86409

86

7 7 Kotsyubynskke, Киевский город

86

8 Киев, Киев

86

9 0456 9 9 Одесса, Одесса

86

10 Pukhivka, Kyiv

83