| Project/Area Number |
21H01061
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 14020:Nuclear fusion-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
筒井 広明 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (20227440)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野村 新一 明治大学, 理工学部, 専任准教授 (90401520)
鈴木 康浩 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (20397558)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
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| Keywords | トカマク / 位置不安定性 / 受動的制御 / プラズマ / 核融合 / サドルコイル / 非軸対称 / ニューラルネットワーク / ガウス過程回帰 / positional instability / VDE / saddle coil / tokamak / plasma / トモグラフィー / 再帰的ニューラルネットワーク |
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| Outline of Research at the Start |
発電実証に最も近いトカマク型核融合炉の課題の一つが、プラズマの位置制御である。このプラズマ位置を受動的に安定化させるには、らせん状コイルによる非軸対称磁場を印加することが有効であることが知られているが、トカマク型装置にらせん状コイルを設置することは困難である。我々は初期実験で、複数のサドル型コイルを組み合わせ、そのコイルが作る磁場を印加することで、プラズマの位置を帰還制御なしで安定化できることを発見した。本研究では、その性質が装置に依存しない普遍的なものかどうかを実験、及び、数値解析で調べ、その原理を解明し、核融合炉実現に貢献することを目的としている。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的はトカマク装置に追加したサドルコイルが生成する磁場が、トロイダル磁場を変調させ生じるポロイダル磁場により、トカマクプラズマの垂直位置不安定性抑制を実証し、その物理機構を解明することにある。今年度は実験装置を移動したため、主に、解析を中心に研究を進めた。
まず、非軸対称磁場配位プラズマの位置安定性解析を実行するための多層磁気面法に基づく計算コードの開発を始めた。この方法は研究代表者の研究グループが従来より提案しているもので、軸対称配位については完成している。今回、その計算コードを拡張し。非軸対称安定平衡解を求めることができるようにしている。現在、軸対称配位、非軸対称配位とも平衡解を求めることができるようになっている。また、真空容器もモデル化し、真空容器による安定化効果も検証している。
次に、真空磁場中でのトカマク・プラズマの非軸対称平衡配位の完全導体内での安定性評価を進めた。上下対称な平衡配位に限定され、実験条件とは異なる平衡ではあるが、定性的にはサドルコイルが作る磁場がプラズマの位置安定性を抑制することを示した。
また、ガウス過程回帰を用いて、磁気データからのプラズマ最外殻磁気面の同定を試みた。その際、Grad-Shafranov方程式で得た数値解をデータとした。実験装置と同じ位置に磁束ループを置いた場合は同定は不十分であるが、真空容器外に磁束ループを追加することで同定精度が上がることを示した。
その他に、プラズマ垂直位置を含む種々の計測データを用いて、機械学習の手法の一つである再帰的ニューラルネットワークの改良型であるLSTMを用いて、プラズマ垂直位置の予測を行った。実験データの再現と、予測をすることができ、更にTime2Vecという手法と組み合わせることで精度が向上した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
実験装置を移動する必要が生じ、広島大学に移動させた。その際、電源部分を九州大学に返還したため、電源の購入、及び、機器を移動させるためのクレーンの整備などで実験開始が遅れた。
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| Strategy for Future Research Activity |
実験装置を再整備し、残された実験課題を行う。力学的に安定な非軸対称平衡配位を求める解析コードを完成させ、その実効性を理論で検証するとともに、実験と比較する。
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