中国科学院近代物理研究所科研团队已经拿出一套基于深度学习的超导磁体在线失超探测新方法，并且完成整套系统开发和线上实测验证，能够在磁通跳跃带来大量干扰信号的环境里，快速分辨真正的失超和虚假扰动，解决传统探测手段容易误报、反应滞后这个长期困扰高场超导磁体运行的难题。超导磁体一旦发生失超，局部会瞬间从超导态转回普通导电状态，如果几十毫秒之内没有识别并且启动保护放电，磁体线圈会快速升温，甚至直接永久损毁；而低温超导磁体励磁的时候经常出现磁通跳跃，它产生的电压波形和真实失超非常接近，老式阈值判断方式很难分清二者，要么频繁误触发保护打断实验，要么灵敏度调低之后漏掉真实险情。这支团队采集多年积累的磁体历史信号，训练卷积神经网络，打造出名为 AI-QDS 的智能探测系统，在强流重离子加速器装置 HIAF 的四代 ECR 离子源原型超导磁体上做测试，励磁过程里面累计出现超过一千次磁通跳跃干扰，系统依然全部捕捉到三次真实失超事件。相关成果正式刊发在《Superconductor Science & Technology》，这套在线失超探测新方法不光适合加速器磁体，后续还有机会推广到核聚变装置、高场强磁场设施，提升国内大型大科学装置超导磁体运行安全水平。
新旧探测方案对比
| 项目 | 传统阈值探测 | 本次中科院在线失超探测新方法（AI-QDS） |
|---|---|---|
| 判断逻辑 | 设置固定电压阈值，超过就判定失超 | 卷积神经网络学习信号细微特征，区分失超与磁通跳跃 |
| 抗干扰能力 | 弱，磁通跳跃极易造成误报 | 强，上千次磁通跳跃干扰下稳定识别 |
| 响应模式 | 固定判定，很难自适应工况变化 | 在线实时推理，毫秒级识别 |
| 短板 | 调高灵敏度误报多，调低灵敏度容易漏检 | 需要足量真实、干扰样本训练，不同磁体需要适配调优 |
| 适用场景 | 电磁噪声简单、磁通跳跃少的磁体 | 高场、强电磁扰动的加速器、聚变超导磁体 |
整套技术落地步骤清单
- 信号数据集搭建：收集多年超导磁体运行记录，标注真实失超、磁通跳跃、普通电磁噪声样本。
- 神经网络训练：使用标注数据集训练卷积神经网络，学习两类信号之间不容易肉眼分辨的特征差异。
- 在线探测系统搭建：把模型封装成可实时运行的在线失超探测系统 AI-QDS，对接磁体电压采集链路。
- 原型机实验验证：在 HIAF 的四代 ECR 离子源超导原型磁体上开展励磁在线测试。
- 结果核验：统计误报、漏检情况，确认系统可以稳定输出失超告警，联动后续保护回路。
- 后续适配迁移：针对其他类型超导磁体微调模型，拓展到聚变、强磁场装置。
核心应用场景
- ✅ 强流重离子加速器 HIAF：项目内部超导磁体的安全保护
- ✅ 托卡马克、核聚变装置：大型超导磁体在线监测
- ✅ 稳态强磁场设施：高场超导磁体长期运行监护
- ✅ 未来各类大科学工程超导磁体：作为备用或者主探测方案
当前技术局限与后续计划
- 样本依赖：模型识别效果高度依赖已标注的失超、磁通跳跃数据，全新类型磁体需要补充样本再训练。
- 迁移成本：不能直接一键通用，换到别的磁体需要重新采集信号、微调网络。
- 长期目标：团队计划进一步优化轻量化推理版本，降低硬件开销，争取成为国内大科学装置超导磁体的标配保护模块。
- 配套联动：下一步探索和磁体快速泄放保护系统深度联动，形成完整自动化保护链条。
【相关 FAQ】
问题 1：中科院提出的超导磁体在线失超探测新方法，到底解决了什么痛点？
回答 1：中科院提出的超导磁体在线失超探测新方法，主要解决高场超导磁体励磁时磁通跳跃信号容易和失超混淆的难题，减少传统方案大量误触发，同时保证可以及时抓到真实失超，保护超导磁体不被烧坏。
问题 2：中科院这套超导磁体在线失超探测新方法，是依靠什么原理实现识别？
回答 2：中科院这套超导磁体在线失超探测新方法依托卷积神经网络深度学习，通过大量历史信号训练，自主学习真实失超和磁通跳跃干扰信号之间细微特征差别，实现在线实时甄别。
问题 3：中科院提出超导磁体在线失超探测新方法，在哪里完成实验验证？
回答 3：中科院提出超导磁体在线失超探测新方法，在强流重离子加速器装置 HIAF 的第四代 ECR 离子源原型超导磁体上完成在线验证，在一千多次磁通跳跃干扰下成功检出全部真实失超。
问题 4：中科院的超导磁体在线失超探测新方法，成果发表在哪本期刊？
回答 4：中科院的超导磁体在线失超探测新方法对应的研究论文，已经发表在期刊《Superconductor Science & Technology》上。
问题 5：中科院研发的超导磁体在线失超探测新方法，除加速器之外还能用在哪？
回答 5：中科院研发的超导磁体在线失超探测新方法，除重离子加速器之外，还有望用于核聚变托卡马克、稳态强磁场装置等搭载大型超导磁体的大科学设施。
【参考资料】
[2026-10-28]（Researchers Develop AI Quench Detection System for Superconducting Magnets）中国科学院官网英文站
[2026-10-28]（Researchers Develop Deep-learning System for Quench Detection in Superconducting Magnets）中科院近代物理所英文站
[2026-10-26]（近代物理所实现基于深度学习的超导磁体在线失超探测新方法）中国科学院近代物理研究所
[2026-10-29]（超伝導磁石のクエンチを検出する AI システムを開発）テック・アイ技術情報研究所
【免责声明】
本文信息全部来自中科院近代物理所官方发布、期刊论文以及公开科研报道；该超导磁体在线失超探测新方法仍处在科研验证阶段，距离大规模工程化落地还需要持续适配测试；技术指标、拓展应用进度以团队后续正式科研公告为准，本文不构成任何工程采购、投资建议。