2019 Fiscal Year Annual Research Report
深層学習とロバスト制御を応用した核融合炉心プラズマの予測・予知制御に関する研究
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17H03508
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
小川 雄一 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 客員共同研究員 (90144170)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
日渡 良爾 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 六ヶ所核融合研究所 核融合炉システム研究開発部, 主幹研究員(定常) (40371348)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | プラズマ / 核融合 / 機械学習 / ディスラプション / トカマク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではJT-60Uの高ベータプラズマ実験のデータを対象として、全状態探索によるスパースモデリングを用いて、ディスラプションを誘起する特徴パラメータの抽出を目指しており、その結果、２３の実験パラメータから５～７個の重要因子パラメータの抽出に成功した。またこれらの重要因子パラメータを用いたディスラプションの発生確率を導入し、炉心プラズマの動的制御の可能性を示すことができた。
ディスラプション予知に関して、本研究では予測成功率（PSR）と誤警報率（FAR）を評価値として計算しているが、これらの評価値からディスラプションの予測・予知をどのような評価指標でディスラプションの予測・予知を行うかとして、我々が用いた手法（Distance：理想的な結果（PSR=100%,FAR=0%）に如何に近いか）に加えて、医療現場で用いられている手法であるAUC（Area Uner the ROC Curve）や、それを発展させたFARtop（TOP data of smallest FAR）を導入し、相互比較を行った。その結果、規格化ベータ値、グリーンワルド密度限界比、イオン温度勾配などはすべてに共通していたが、それ以外のパラメータに関しては、その重要度に違いが生じた。これは、Distanceではサポートベクターマシーンでの解析において、ディスラプション有無の境界であるハイパープレーンを決定論的に選択しているのに対して、AUCおよびFARtopでは、その境界を恣意的に変化させて、ディスラプションの発生を確率論的に決定していることによる違いであると推測した。例えば、ディスラプションの誘起因子を理論的に演繹するには決定論に基づくDistanceの手法が適しており、実際の実験において実験家が出来るだけディスラプションを避ける運転をしたいならAUCやFARtopが適している、ということが判った。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(6 results)
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[Presentation] Applied study of feature extraction using exhaustive search on high-beta disruption in JT-60U2019
Author(s)
T. Yokoyama, Y. Miyoshi, R. Hiwatari, A. Isayama, G. Matsunaga, N. Oyama, Y. Igarashi, M. Okada, N. Imagawa, Y. Ogawa, and H. Yamada
Organizer
3rd Asia-Pacific Conference on Plasma Physics (AAPPS-DPP2019)
Int'l Joint Research
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[Presentation] Data-driven study of high-beta disruption prediction in JT-60U using exhaustive search2019
Author(s)
T. Yokoyama, Y. Miyoshi, R. Hiwatari, A. Isayama, G. Matsunaga, N. Oyama, Y. Igarashi, M. Okada, N. Imagawa, Y. Ogawa, and H. Yamada
Organizer
3rd Asia-Pacific Conference on Plasma Physics (AAPPS-DPP2019)
Int'l Joint Research
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[Presentation] Feature extraction using exhaustive search in disruption prediction based on JT-60U experimental data2019
Author(s)
T. Yokoyama, T. Sueyoshi, Y. Miyoshi, R. Hiwatari, A. Isayama, G. Matsunaga, N. Oyama, Y. Igarashi, M. Okada, N. Imagawa, H. Yamada, and Y. Ogawa
Organizer
2nd International Conference on Data Driven Plasma Science
Int'l Joint Research
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