| Project/Area Number |
23K13089
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 14020:Nuclear fusion-related
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| Research Institution | National Institutes for Quantum Science and Technology |
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Principal Investigator |
横山 達也 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 那珂研究所 先進プラズマ研究部, 博士研究員 (10907231)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 核融合プラズマ / ディスラプション / MGI / JT-60U / JT-60SA / 異常検知 |
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| Outline of Research at the Start |
核融合炉心プラズマが突発的に崩壊するディスラプション現象の影響緩和のために，不純物を入射してプラズマを冷却する手法が取られる．本研究では，ディスラプションの発生を予知するデータ駆動的手法を開発し，不純物入射をトリガするシステムを構築する．異常検知の手法を活用し，未知の実験装置・実験条件でも適用できるような外挿性の高いディスラプション予知を目指す．さらに，作成したモデルを用いてディスラプション緩和システムを構築し，JT-60SAの実験において性能評価を行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではデータ駆動的手法によりディスラプション発生予知モデルを作成し，ディスラプション緩和のための不純物入射をトリガするシステムを構築することを目的としている．令和5年度は主に，ディスラプション発生予知モデルの構築とその動作検証を実施した．
まず，時系列モデルに基づく異常検知モデルを実装した．モデルは，各時刻のデータの安定な状態からの逸脱度合い（異常度）を計算し，異常度がしきい値を超えた際に異常の発生と判定する．放電ごとに安定な状態を学習してそこからの逸脱を検知するため過去の実験データを学習する必要がなく，外挿性が高いという特徴をもつ．また，逐次処理が可能であるため将来的な実時間制御への適用が容易である．
過去の実験データへの依存をさらに減らすため，動的しきい値最適化アルゴリズムによって異常度のしきい値が放電中に最適化されるように工夫した．また，複数のプラズマパラメータを異常検知に用いることで，誤検知を減らす工夫をしている．
次に，トカマク型プラズマ実験装置JT-60Uにおけるディスラプション放電のデータを収集し，作成した異常検知モデルの動作・性能を確かめた．令和5年度は，ネオンガス入射によって人為的にディスラプションを発生させた6放電を対象とした．これらの放電に上記の異常検知モデルを適用したところ，すべての放電で時間的余裕を持ってディスラプションの発生を検知することができた．複数のプラズマパラメータの異常度を比較することで，異常検知時にどのパラメータの変化が支配的であるかを可視化し，ディスラプション発生時のプラズマの状態の議論に役立てることができた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
異常検知モデルの実装は完了し，実験データへ適用してディスラプション発生を事前に検知できることを確認できた．また，開発した手法がディスラプション発生時のプラズマの状態の議論に役立てられることを示した．
上記の成果は国内学会で発表したが，令和5年度は論文として発表するには至らなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
まず，JT-60SA統合コミッショニング運転におけるディスラプション放電に作成したモデルを適用し，より多くの放電でモデルの性能を検証する．また，手法の開発とその検証を論文としてまとめる．
また，これまでに，複数のプラズマパラメータを予知に用いることで誤検知を低減できることは示したが，パラメータの組み合わせを最適化できていない．スパースモデリングの手法を活用してパラメータ選択手法を開発する．
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