湍流建模在聚变等离子体和风电场尾流建模中的应用进展如何？

在湍流建模方面，目前有一些值得关注的应用和进展：

1. 聚变等离子体湍流模拟：麻省理工学院的科学家使用机器学习优化方法，对磁约束等离子体的湍流进行了第一性原理模拟，成功预测了温度和密度分布。他们通过拟合替代数学模型，在保证准确性的同时大幅减少了计算时间，并且会在SPARC设备每次放电前提供预测，帮助指导实验、提高设备利用率 【1】 。

2. 风电场尾流建模的新尝试：随着风电场规模扩大，传统工程尾流模型在巨型集群场景下的不确定性增加。为此，有研究尝试训练机器学习代理模型，基于高精度CFD（计算流体动力学）模型的结果，来增强和加速涡轮机相互作用建模，简化完整的CFD模型，以应对计算强度高的问题 【5】 。