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 2022)
• 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 / 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つながっている。サポートベクターマシン(Support Vector Machine: SVM)と全状態検索（Exhaustive Search: 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の同定に応用した。この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、特に、周辺磁場構造に摂動共鳴がもたらす効果が、外部から印加した摂動磁場だけでなく、プラズマの応答（摂動磁場の遮蔽と浸透）　が鍵となっており、そこには運転磁場強度やプラズマ密度などが関わっていることを明らかとした。さらに、非接触化を促進することを企図したネオンガス入射の効果を調べた。ネオンガス入射によって、非接触化が低密度で生じることが経験的にわかっていたが、これを定量的に評価し、ネオンガス入射の際には、プラズマ密度に代わって、放射損失パワーが２値分類における特性パラメータとなることを明らかとした。このことは、この手法がデータ欠損に対する冗長性に優れたことを示唆するものでもある。このSVM-ESによる予知モデルはパラメータの相関関係に依拠するものであり、さらに因果関係にせまるべく、時間変化の前後関係を調べるため、動的モード分解や特性パラメータの時間変化の主成分分析による異常検知に着手した。これらの研究成果について、国内学会で４回、国際会議で４回（うち１回は招待講演）、発表を行った。

Current Status of Research Progress

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

Reason

令和４年度においてもコロナ禍の影響は払しょくできず、海外の実験へ長期滞在しての研究領域の拡大をはかる計画から、国内実験解析を重点化し、解析手法の高度化をはかることを優先している。研究進展としては、対象や方法論を拡充できており、研究の進捗状況はおおむね順調に進展していると考えられる。データ駆動型アプローチによって、一昨年度までに得られたLHDにおける放射崩壊の予知モデルは最適な分離境界の決定関数f(x)=1を与える。安定と「崩壊近し」のデータ分離は完全ではないが、崩壊発生の蓋然性すなわち確率がこの決定関数の値、つまり分離境界からの距離によって定量的に評価できることを明らかとした。LHDの放射崩壊に対して、得られたモデルによって訓練データ外の放電を用いて崩壊確率を評価し、崩壊のある放電のうち90%近くについて，制御に十分な時間的余裕をもって発生を予知することができることを検証した。さらに、時間枠内の平均値による２値分類から、時間変化の異同を議論できる動的モード分解によって予知精度が高まることを示すことができた。この方法論をプラズマの非接触化発現条件の同定に応用している。ここでも放射パワーの増大が鍵となるが、放射崩壊に至らせず、安定状態を存続させることが鍵となる。この制御を容易とする方法として、外部摂動磁場印加が有効であることが経験的に示されており、この役割の定量的評価から、得られたモデルよる制御と物理機構解明につながるよう考察を進めている。定量的評価は高密度運転との関連で示すことができ、これに放射を増大させるネオンガス入射への帰納性・外挿性を検討している。また、特性パラメータとして同定された物理量の時間変化から、主成分分析によって異常を検知し、その異常発現の前後関係から因果関係のヒントを得る研究に着手している。

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をさらに進めるとともに，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、動的モード分解や主成分分析などのアプローチもとる．破壊の蓋然性・確率の定量的評価とその精度向上を図るとともに、存続時間の観点から時間変化に注目していく。２値分類における順方向と逆方向の遷移確率とヒステリシスに着眼している。プラズマ破壊現象と並んで、磁場閉じ込め核融合プラズマの主課題である非接触運転を対象として研究を進めており、さらにLH遷移（高閉じ込めモードと低閉じ込めモード間の相転移に該当）を研究対象に加え、特にLH遷移に必要な加熱パワーについてもモデル獲得を目指す。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。また、知見を海外の実験に利用し、その有効性を確認するための方策を検討する。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] 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 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