國家超導約束聚能研究所。
數據分析中心內。
脈衝圖書館的數據庫正在持續擴容，海量的數據流在服務器間無聲穿梭。
曹啟東站在龐大的數據可視化屏幕前，眉頭緊鎖。
雖然成功引導出了內部修正信號，但效果始終在60左右徘徊，無法進一步提升，穩定性也不夠理想。
“問題出在哪裡呢？”
他低聲自語沉思。
“難道我們對磁場漣漪平台的理解還不夠精確？”
磁場漣漪平台說白了，其實就是讓諧振脈衝‘生長’
的一片‘土壤’
。
如今諧振脈衝無法繼續生長，很有可能就是這片‘土壤’
出現了問題。
隻是……
問題究竟是出在哪裡？
曹啟東百思不得其解。
“曹教授，或許我們可以換個思路。”
一位負責數據挖掘的年輕研究員提議道。
曹啟東看向他，伸手示意。
“你說說看。”
年輕研究員說道。
“單純看脈衝產生前的瞬間數據可能不夠，是不是可以把係統在脈衝出現前一段相對較長時間內的整體運行狀態也納入分析？”
“比如，等離子體的整體旋轉速度、邊界區域磁場的特定紋波模式？”
曹啟東細細揣摩著他說的這些話，在大腦中不停的模擬，隨後眼睛一亮。
“有道理！”
“脈衝不是孤立事件，它必然是係統在特定宏觀狀態下的產物。”
“李工建立的這個圖書館，價值就在於能進行這種大範圍的關聯分析！”
他立刻組織團隊，調整數據分析策略。
不再僅僅聚焦於脈衝到達前微秒級的細微變化，而是將分析窗口擴大，尋找係統在功率、磁場、等離子體行為等多維度參數組合下的穩定運行模式，與成功產生有效脈衝之間的潛在關聯。
超級計算機開始全力運轉，複雜的機器學習算法被應用於這座日益龐大的“脈衝圖書館”
。
數小時後，初步的分析結果呈現出來。
一個隱藏的規律逐漸清晰：
當係統運行在某個特定的等離子體旋轉速度區間，並且邊界磁場存在一種特定頻率和幅度的微弱紋波時，係統對後續施加的“磁場漣漪”
響應最為敏感，產生有效內部修正信號的幾率最高。
“找到了！”
曹啟東指著屏幕上高亮顯示的相關性圖譜。
“特定的旋轉速度加上特定的邊界磁場紋波，構成了最佳的‘敏感狀態’
！”
曹啟東平複一下激動的心情，立刻調整方案。
他主動調控係統參數，引導其進入分析得出的“高敏感狀態”
。
當係統穩定運行在這個狀態後，再精準注入優化後的磁場漣漪。
調整方案後的結果，也令人振奮。
這一次。
係統內部激發出的修正信號不僅強度顯著增強，時序也更為精準。
對39.8功率點出現的相位漂移，修正效果穩穩地提升到了85以上，並且維持了超過五秒的穩定狀態，之後才出現輕微衰減。
“成功了！大數據關聯分析果然有效！”
“哈哈哈，終於找到了問題所在，也成功解決了。”
“……”
研究員們興奮地記錄著數據。
曹啟東長長舒了一口氣，仔細檢查了一遍數據，又前後模擬了幾遍，確認沒有問題後，第一時間向李陽彙報。