Exploration of statistical causality of life time and abrupt termination events in magnetically confined plasmas

• Project/Area Number: 20K20426
• Project/Area Number (Other): 19H05498 (2019)
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2020); Single-year Grants (2019)
• Review Section: Medium-sized Section 14:Plasma science and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 山田 弘司 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (20200735)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥25,610,000 (Direct Cost: ¥19,700,000、Indirect Cost: ¥5,910,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2022: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000); Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2020: ¥8,060,000 (Direct Cost: ¥6,200,000、Indirect Cost: ¥1,860,000); Fiscal Year 2019: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000)
• Keywords: 磁場閉じ込めプラズマ / 放射崩壊 / ディスラプション / サポートベクターマシン / 全状態検索 / スパースモデリング / 異常検知 / 機械学習 / 全状態探索 / 突発破壊現象 / 運転限界

Outline of Research at the Start

本研究の目的はデータ駆動型アプローチにより、核融合エネルギーの実現を目指した磁場閉じ込めプラズマの挙動について、要素還元によるモデル化や統計回帰解析による帰納的な推定を越えた発見的な仮説を提案することである。1億℃にもなる超高温プラズマは乱流や電磁流体力学不安定性が、時空間スケールの階層を越えて相乗する非平衡開放系の典型である。このようなプラズマを対象として、状態の存続時間及びその存続を突発的に破壊する現象の予知に焦点を当てる。統計的因果探索を機械学習を軸として進め、突発破壊現象の予知につながる仮説を導く。その仮説のモデル化により安定な運転制御の提案を行う研究である。

Outline of Annual Research Achievements

磁場閉じ込めプラズマの突発的破壊現象は核融合炉の機器保全・運転制御に関わる重要な研究テーマであるともに、臨界不安定性の発現という物理の理解による。サポートベクターマシン(SVM)と全状態検索（ES）を組み合わせたデータ駆動型研究により、これらの突発的破壊事象の発生確率を定量的に評価できる汎用性の高い方法論を開発してきている。これまで実証してきたスパースで実効的な予知モデルを構築する手法を、プラズマの非接触化発現条件及びプラズマ輸送が劇的に変化するHモード遷移条件の同定に応用した。非接触化は核融合炉における壁熱負荷を軽減するために必須の運転である。大型ヘリカル装置実験をプラットフォームとし、摂動共鳴がもたらす周辺磁場構造の変化が鍵となっていることへの指摘に、広範な運転磁場強度、プラズマ密度、そして不純物ガス印加による放射損失の増大効果を合わせて、汎用性に優れた分離モデルを得ることができた。このモデルは、不純物ガスを印加しない制限された範囲からのモデルと同等の分離性能を、不純物ガスを印加した場合を含めて示すものである。Hモード遷移については広範な実験データベースの解析により、最近の個別実験での詳細研究に符号する結果が得られた。これらのES-SVM解析は相関関係の指摘に留まるため、時系列データの特異値分解による異常検知により、因果関係のヒントにつながる物理データ間の異常事象が起こる前後関係を調査した。これらの研究成果について、国内学会で3回、国際会議で2回の発表を行った。これまでの本研究課題の成果による「核融合プラズマ崩壊事象のサポートベクターマシンと全状態検索による確率評価法の開発と応用」に対して、プラズマ・核融合学会の技術進歩賞を受賞した。 また、プラズマ科学におけるデータ駆動研究のレビュー論文を分担し、出版した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

コロナ禍の影響により海外展開よりも国内の大型実験装置での実験データ解析を重点的に進め、その高度化を進めてきている。対象や方法論を拡充できるともに、応用も図られており、研究の進捗状況はおおむね順調に進展している。データ駆動型アプローチによって、トカマクの電流崩壊（ディスラプション）現象やヘリカル系での放射崩壊の発生有無の分離境界から距離によって、崩壊発生の蓋然性すなわち確率を定量的に評価できることを明らかとした。さらにこの確率を実時間で計算することにより、帰還制御を行い、崩壊を回避する運転を実証することができている。これらの研究成果によって、量子科学研究開発機構JT-60共同研究優秀賞およびプラズマ・核融合学会技術進歩賞を受賞することができた。さらに、この分離モデルの汎化性能を評価するとともに、得られたモデルの一般化を進めるために、拡大されたデータセットでの検証を進めた。放射崩壊においては、プラズマ周辺部での放射損失による冷却が鍵となっていることは自明であるものの、通常のケースでは、密度を上げることによって放射が増大されることから、放射損失が明示的には分離モデルに入ってこない。このため、意図的に不純物ガスを印加し、放射を増大させる実験から得られたデータを含めて解析することにより、放射損失が密度に代わって特性プラメータとなり、かつ分離性能において遜色のないモデルを構築することができた。このことは、ES-SVMの手法が特性パラメータの選択において冗長性を持ち、データ欠損に対して尤度があることをも示している。Hモード遷移においてもこの手法の有効性を示すことができた。また、これらの崩壊有無の分離条件は相関関係の留まるため、因果関係の考察につなげるべく、時系列データの特異値分解による異常検知の研究を進めている。放射の増大後に磁気島が成長するなど、事象の前後関係が同定されてきている。

Strategy for Future Research Activity

目的を達成するために，これまでの実績をもとに手法の高度化とモデルの汎化性能の向上を図っていく。機械学習では帰納論理に限界があるため，信頼性を高めるには異なった物理的考察と組み合わせることが肝要である．このため、モデルの汎用性・外挿性の検証という観点から、ネオンガス入射などの能動的実験が有効である。モデルの説明可能性が追究できるサポートベクターマシンによる２値分類と全状態検索によるスパースモデリングに加えて、特に抽出された特性パラメータの時系列データに注目している。特異値分解による異常検知によって同定された、物理的変化の時間的前後関係はシミュレーションとの対比において理論モデルの妥当性検証に資するところが大きいと期待できる。この考察はトカマクHモード遷移や周辺局在モードの検知モデルにも利用を図る。次に、特に非接触プラズマの発現条件の同定からさらに進めて、その状態維持すなわち存続時間についての考察を進める。非接触プラズマの維持は放射崩壊と接触プラズマへの回帰遷移の間の状態であり、この二つの状態への分岐条件をこれまで開発してきた手法によって同定する。また、異常検知による物理量の時系列変化及びこれらの分岐（接触から非接触へ、非接触から放射崩壊あるいは接触へ）におけるヒステリシスを探っていく。本研究課題は令和６年度で終了となることから、得られた知見から将来の実験における破壊の予知と回避の制御、安定な非接触運転の存続、LH遷移を容易とする運転制御等に関する示唆と方法論をとりまとめていく。これらによって、放電パターンという集団の統計的性質を固有の放電の時間変化に当てはめることができるか、ひいては過去の出来事についての既知の事実が，未来の出来事についての予測に理由を与えることができるか？という問いに対する学際的な議論の糧とする．

Research Products

• [Int'l Joint Research] ジェネラル・アトミックス社(米国)
• [Int'l Joint Research] マックスプランク・プラズマ物理研究所(ドイツ)
• [Int'l Joint Research] ジェネラルアトミックス社(米国)
• [Journal Article] 2022 Review of Data-Driven Plasma Science (2023)
  • Author(s): Anirudh Rushil、Archibald Rick、Asif M. Salman、Becker Markus M.、Benkadda Sadruddin、Hamaguchi Satoshi、Yamada Hiroshi、Yokoyama Tatsuya et al.
  • Journal Title: IEEE Transactions on Plasma Science Volume: 51 Issue: 7 Pages: 1750-1838
  • DOI: 10.1109/tps.2023.3268170
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Data-Driven Control for Radiative Collapse Avoidance in Large Helical Device (2022)
  • Author(s): T. Yokoyama, H. Yamada, S. Masuzaki, B.J. Peterson, R. Sakamoto, M. Goto, T. Oishi, G. Kawamura, M. Kobayashi, T.I. Tsujimura, Y Mizuno, J. Miyazawa, K. Mukai, N. Tamura, G. Motojima, and K. Ida
  • Journal Title: Plasma and Fusion Research Volume: 17 Issue: 0 Pages: 2402042-2402042
  • DOI: 10.1585/pfr.17.2402042
  • ISSN: 1880-6821
  • Year and Date: 2022-03-30
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Likelihood Identification of High-Beta Disruption in JT-60U (2021)
  • Author(s): YOKOYAMA Tatsuya、YAMADA Hiroshi、ISAYAMA Akihiko、HIWATARI Ryoji、IDE Shunsuke、MATSUNAGA Go、MIYOSHI Yuya、OYAMA Naoyuki、IMAGAWA Naoto、IGARASHI Yasuhiko、OKADA Masato、OGAWA Yuichi
  • Journal Title: Plasma and Fusion Research Volume: 16 Issue: 0 Pages: 1402073-1402073
  • DOI: 10.1585/pfr.16.1402073
  • NAID: 130008050963
  • ISSN: 1880-6821
  • Year and Date: 2021-05-24
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Data-Driven Approach on the Mechanism of Radiative Collapse in the Large Helical Device (2021)
  • Author(s): T. Yokoyama, H. Yamada, S. Masuzaki, J. Miyazawa, K. Mukai, B.J. Peterson, N. Tamura, R. Sakamoto, G. Motojima, K. Ida, M. Goto, T. Oishi, G. Kawamura, M. Kobayashi
  • Journal Title: Plasma and Fusion Research Volume: 16 Issue: 0 Pages: 2402010-2402010
  • DOI: 10.1585/pfr.16.2402010
  • NAID: 130008000728
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Prediction of Radiative Collapse in Large Helical Device Using Feature Extraction by Exhaustive Search (2020)
  • Author(s): T. Yokoyama, H. Yamada, S. Masuzaki, J. Miyazawa, K. Mukai, B.J. Peterson, N. Tamura, R. Sakamoto, G. Motojima, K. Ida, M. Goto, T. Oishi
  • Journal Title: Journal of Fusion Energy Volume: 39 Issue: 6 Pages: 500-511
  • DOI: 10.1007/s10894-020-00272-3
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] プラズマ・インフォマティクス-データ駆動科学のプラズマへの応用4. トカマクプラズマ運転への応用展開 (2019)
  • Author(s): 若月琢馬，横山達也，大山直幸，山田弘司
  • Journal Title: プラズマ・核融合学会誌 Volume: 95 Pages: 548-553
• [Presentation] Data-driven study on occurrence condition of detached plasmas in a magnetic-confinement-fusion device (2023)
  • Author(s): Yugo Isobe
  • Organizer: 4th International Conference on Data-Driven Plasma Science
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Characterization of transition to detachment of magnetic confinement plasmas via data-driven approach (2023)
  • Author(s): Yugo Isobe
  • Organizer: 7th Asia-Pacific Conference on Plasma Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 核融合プラズマにおける非接触化条件に関するデータ駆動型研究 (2023)
  • Author(s): 磯部有吾
  • Organizer: 第40回プラズマ・核融合学会年会
• [Presentation] Characterization of L-H Transition Condition via Data-Driven Approach (2023)
  • Author(s): 八十田慶
  • Organizer: 第40回プラズマ・核融合学会年会
• [Presentation] 大型ヘリカル装置におけるプラズマ非接触化のパラメトリックな条件と時系列変化特性について (2023)
  • Author(s): 山田弘司
  • Organizer: 日本物理学会第78回年次大会
• [Presentation] Data-driven study on occurrence condition of detached plasma in Large Helical Device (2022)
  • Author(s): Y.Isobe
  • Organizer: 6th Asia-Pacific Conference on Plasma Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Avoidance control of high-density collapse based on data-driven prediction in Large Helical Device (2022)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: IAEA Technical Meeting on Long-Pulse Operation of Fusion Devices
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Data-driven study on occurrence condition of detached plasma in magnetic confinement (2022)
  • Author(s): Y.Isobe
  • Organizer: 31st International Toki Conference
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Some remarks on what is demanded and appearing in Expanding academic world emerging from fusion science (2022)
  • Author(s): H.Yamada
  • Organizer: 31st International Toki Conference
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 磁場閉じ込め核融合プラズマの非接触化条件に関するデータ駆動型研究 (2022)
  • Author(s): 磯部有吾
  • Organizer: 第14回核融合ネルギー連合講演会
• [Presentation] 核融合プラズマの非接触化条件に関するデータ駆動型研究 (2022)
  • Author(s): 磯部有吾
  • Organizer: 第39回プラズマ・核融合学会年会
• [Presentation] LHDにおける次元相似性からのエネルギー閉じ込めと熱輸送の同位体効果特性評価 (2022)
  • Author(s): 山田弘司
  • Organizer: 第39回プラズマ・核融合学会年会
• [Presentation] ヘリカル式核融合炉におけるスパースな動的モード分解を用いた放射破壊予測 (2022)
  • Author(s): 鈴木瑛介
  • Organizer: 第25回情報論的学習理論ワークショップ
• [Presentation] Characterization and sparse modeling of radiation collapse and density limit in LHD (2021)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 28th IAEA Fusion Energy Conference
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] ata-driven prediction of radiative collapse for avoidance in fusion plasmas (2021)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 1st Workshop on Artificial Intelligence in Plasma Science
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] Data-driven prediction and control of radiative collapse in stellarator-heliotron plasmas (2021)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 5th Asia Pacific Conference on Plasma Physics
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] Data-driven control for radiative collapse avoidance in Large Helical Device (2021)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 30th International Toki Conference on Plasma and Fusion Research
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] データ駆動型アプローチを用いた大型ヘリカル装置における放射崩壊の予知と回避 (2021)
  • Author(s): 横山達也
  • Organizer: 第38回プラズマ・核融合学会
• [Presentation] LHDにおける非接触プラズマの発現条件に関するデータ駆動型研究 (2021)
  • Author(s): 磯部有吾
  • Organizer: 第38回プラズマ・核融合学会
• [Presentation] データ駆動アプローチとシミュレーションを合わせた放射崩壊前駆現象の考察 (2021)
  • Author(s): 横山達也
  • Organizer: 日本物理学会第76回年次大会
• [Presentation] LHDにおける放射崩壊の予知と物理背景のデータ駆動型研究 (2020)
  • Author(s): 横山達也
  • Organizer: 日本物理学会2020年秋季大会
• [Presentation] データ駆動アプローチを用いた大型ヘリカル装置における放射崩壊の発生予知と発生過程の研究 (2020)
  • Author(s): 横山達也
  • Organizer: 第37回プラズマ・核融合学会年会
• [Presentation] Data-driven approach on the mechanism of radiative collapse in Large Helical Device (2020)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 29th International Toki Conference
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Feature extraction and prediction of radiative collapse in Large Helical Device using sparse modeling (2020)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: 4th Asia-Pacific Conference on Plasma Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Interpretation and application of extracted features of radiative collapse in Large Helical Device with sparse modeling (2020)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: 62nd Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Feature extraction and likelihood estimation of radiative collapse in Large Helical Device using sparse modeling (2020)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: 3rd International Conference on Data Driven Plasma Science
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] LHD における放射崩壊と密度限界のデータ駆動型研究 (2020)
  • Author(s): 横山達也
  • Organizer: 日本物理学会第75 回年次大会
• [Presentation] Feature extraction using exhaustive search in disruption prediction based on JT-60U experimental data, (2019)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 2nd International Conference on Data Driven Plasma Science
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Data-driven study on density limit and radiation collapse in stellarator-heliotron plasmas on LHD (2019)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 61st Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Data-driven study of high betadisruption prediction in JT-60U using exhaustive search (2019)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 3rd Asia-Pacific Conference on Plasma Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Applied study of feature extraction using exhaustive search on high-beta disruption in JT-60U (2019)
  • Author(s): T.Yokoyama
  • Organizer: The 3rd Asia-Pacific Conference on Plasma Physics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] LHD における放射崩壊のデータ駆動型アプローチによる特徴抽出と密度限界モデルの構築 (2019)
  • Author(s): 横山達也
  • Organizer: 第36 回プラズマ・核融合学会年会
• [Remarks] The 28th IAEA Fusion Energy Conferenceでの発表論文リプリント
  • URL: https://nucleus.iaea.org/sites/fusionportal/Shared%20Documents/FEC%202020/fec2020-preprints/preprint0712.pdf