超市里就能买到的沙拉酱是模拟核聚变重要过程的好材料，就是不知道他们怎么申请报销。

　　在吃沙拉或汉堡包的时候，你有没有留意过里面甜丝丝的白色酱汁？这种蛋黄酱是西餐中“出圈”最成功的一种沙拉酱，它有着低调的香味和粘稠的口感，适合给许多食物当配角。不过，一位流体力学专家为蛋黄酱开发了全新用途，那就是模拟核聚变过程。

　　美国理海大学（Lehigh University）机械工程与力学系副教授、流体力学研究者阿林达姆·班纳吉（Arindam Banerjee）几年前就发现，一种蛋黄酱在低温下的性质和高温高压下的熔化金属非常相似，是研究核聚变的好材料，于是愉快地用它做了一系列模拟实验。

　　核聚变中的流体力学困扰

　　受控核聚变被视为未来的“终极能源”，许多人致力于研究如何让它早日成为现实。核聚变的发生需要极高的温度和压力，让原子核具备足够的动能，克服静电排斥力“聚”在一起发生反应。目前有两种主流的方法来创造这样的条件：一种是磁环流约束，用强磁场将等离子体束缚在特定的空间中，例如甜甜圈一般的托卡马克装置；另一种是惯性约束聚变，用粒子本身的惯性使它们聚在一起。

　　惯性约束聚变的“燃料”被称为靶丸，它含有毫克级的氘和氚，大小在毫米量级。用激光照射靶丸表面时，靶丸迅速向内被压缩，当达到临界状态时，将诱发核聚变反应。这个关键环节被称为爆聚。

　　靶丸爆聚过程示意图，图片来源：Wikipedia

　　这样一个听起来如此酷炫的反应，却被一个小小的流体物理学问题严重制约着——由于靶丸金属外壳和气体的交界处存在瑞利-泰勒不稳定性（Rayleigh-Taylor instability，又称 RT 不稳定），造成流体扰动，燃料容易在靶丸内尚未压缩至聚变条件时就提前爆炸。

　　RT 不稳定在生活中十分常见。比如今年流行的“脏脏茶”里，奶茶和黑糖混合产生的花纹就是 RT 不稳定的体现。如果你把杯子倒过来，让密度大的糖浆在上面，密度小的奶茶在下面，还能看到一股股的糖浆顺着杯壁往下流。具体而言，RT 不稳定发生在两种不同密度的材料之间，在材料界面密度梯度与压力梯度方向相反的时候。“在重力或任何加速场的存在下，两种材料会像‘手指’一样互相渗透，”班纳吉说。

　　牛奶和冰咖啡混合产生的花纹也是一样的原理。图片来源：Pixabay

　　在更大的尺度上，大气中冷暖空气的相遇，河流入海口水流交汇时的扰动，大气电离层中由太阳辐射导致的环流和湍流，甚至超新星爆发过程中的一些现象，都是 RT 不稳定的体现。

　　黄河入海口的“黄龙入海”景观。图片来源：黄河口生态旅游区（http://www.hhkstlyq.com）

　　简单来说，RT 不稳定意味着不均匀、不受控的突变和扰动。这样一个无处不在的现象却在受控核聚变过程中造成了大麻烦，让受控核聚变成了“不受控”——这种事物理学家可不答应。

　　给靶丸找个“替身”

　　为了研究这个问题，物理学家们又遇到了新的问题。核聚变不仅物理过程短暂，还需要苛刻的反应条件，这对实验室观测造成了困难。能不能用简单的方式模拟核聚变，少花点经费，多做点实验呢？

　　早在几年前，班纳吉就发现了一个优秀的“替身”，那就是某品牌蛋黄酱（是的，他一直买同一款）。这种蛋黄酱含有 80% 的植物油、8% 的水和 2% 的其他标准配料，它在低温下的弹塑性和高温下熔化的金属非常相似。

　　班纳吉带领团队，用低温下的蛋黄酱模拟高温下的靶丸金属外壳，利用高速摄像和图像处理算法，观测并计算了 RT 不稳定的相关参数。他们将冷藏的蛋黄酱倒进一个有机玻璃容器内，上方再扣一个同样的空容器，让蛋黄酱和空气形成密度梯度。这个容器将被固定在加速离心旋转轮上，蛋黄酱靠近转心；当转轮开始转动时，蛋黄酱会在离心力作用下与空气混合。

　　如下图：

　　（a） 处于初始状态的蛋黄酱；

　　（b） 3D 扰动的初始界面，λ=60mm，ξi=4mm；

　　（c） 2D 扰动的初始界面，λ=60mm，ξi=4mm；

　　（d） 3D 扰动示意图，λ=60mm，ξi=4mm；

　　（e） 扰动的前视图，图中标注了初始波长 λ 和振幅 ξi。

　　图片来自论文，DOI：10.1103/PhysRevE.99.053104

　　一台高速 CCD（500 帧/s）对准蛋黄酱与空气界面处，记录将要发生的 RT 不稳定现象。实验过程还需要严格控制时间，以确保蛋黄酱始终保持在弹性形变范围内，避免因“过劳”而发生塑性形变，干扰实验结果。

　　让蛋黄酱摇摆起来

　　实验启动，蛋黄酱开始了它的表演。班纳特利用三轴数控机床切削导轨产生严格控制的精确余弦振动波，并传递到蛋黄酱上形成初始扰动，同时让滚轮转动起来，观测扰动的生长和变化。通过进一步改变波长和振幅组合，他们就能充分研究不同条件下蛋黄酱的“失稳阈值”。

　　研究发现，蛋黄酱表面扰动余弦波可用下面的公式进行描述：

　　x = ξicos（2π y/λ）

　　ξi 代表振幅，而 λ 代表波长（即玻璃容器宽度）。

　　如下图，采用 MATLAB 对图像进行处理和计算，

　　（a） 初始图像，λ=60 mm，ξi=4 mm，3D 界面；

　　（b） 边缘提取和等高线（表示旋转）；

　　（c） 扰动生长之前，蛋黄酱波峰位于中心；

　　（d） 扰动生长并接近极大（失稳），波峰偏离法线轴。

　　如何稳住一坨蛋黄酱

　　一系列二维和三维扰动实验的结果均表明，减小初始振幅和波长有助于形成更稳定的界面，让失稳需要的临界加速度变大。此外，在等效初始条件下，三维扰动比二维扰动更有利于界面稳定。

　　图为三维扰动下蛋黄酱的失稳过程，波长为 60 mm，振幅从上到下分别为 6 mm、4 mm、2 mm 和 1 mm，t′ 单位为秒。

　　图为二维扰动下蛋黄酱的失稳过程。波长为 60 mm，振幅从上到下分别为 6 mm、4 mm、2 mm 和 1 mm，t′ 单位为秒。

　　关于 RT 不稳定的发生条件，学术界一直存在两种不同的观点：有人认为是界面初始条件决定了失稳的发生，也有人认为是局部剧烈突变导致了失稳的发生。而班内特的研究支持了第一种观点，即失稳取决于波动界面的初始条件，初始振幅和波长越小，失稳所需要的加速条件就越高。这篇论文发表在今年 5 月的 Physical Review E上。

　　班纳吉总结说，当前 RT 不稳定性的研究对象主要限于流体，对于加速固体中不稳定性的演化过程还所知甚少。加速固体时间尺度短，测量不确定度大，研究起来非常具有挑战性。蛋黄酱研究为计算机模拟提供了有价值的数据，也让他们能够进一步拆分问题，比如如何改进外壳材料。

　　考虑到 RT 不稳定在自然界中的广泛存在，这些研究也许还能对大气科学、天体物理等领域带来启发。或许这就是物理学的迷人之处——沙拉酱与奶茶，河流与星空，竟能被纳入同样的公式之中。