2018 Fiscal Year Research-status Report
Study of maintaining a steady burning plasma using a unified method of fluid and kinetic pictures
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17K07001
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| Research Institution | National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology |
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Principal Investigator |
本多 充 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 那珂核融合研究所 先進プラズマ研究部, 主幹研究員(定常) (90455296)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 大域的最適化手法 / 硬い輸送モデル / MPMD / 統合モデル / ジャイロ流体モデル / JT-60U / 非両極性輸送 / 中性粒子ビーム入射 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成30年度はコードの開発・整備を中心に計画を遂行した。当初計画ではTASK/TXと運動論的コードの結合を中心に据えていたが、平成29年度に開発された大域的最適化手法を用いた定常輸送コードGOTRESSの進展が予想を上回って順調に進んだため、当初計画を変更して平成30年度はGOTRESSと運動論的コードとの結合を進めた。ジャイロ流体輸送モデルであるTGLFは、ジャイロ運動論の知見をふんだんに取り込んだ最も高度な輸送モデルであると広く認識されているが、硬い輸送モデルであるため通常の輸送コードに組み込むと解に振動が生じ安定に解けないことや、計算時間が掛かってしまうことが問題であった。GOTRESSは硬い輸送モデルを安定に扱うために開発されたために、GOTRESSでTGLFを動作させることにした。そのため、MPMDというMPIを介して複数コードを協調動作させる枠組みを利用したコードを構築した。これによって、並列計算機上で大規模並列計算を行い、初めてTGLFを用いたJT-60Uの温度分布再現シミュレーションを複数例行うことができ、良好な再現性が得られた。
GOTRESSを核とした統合モデルGOTRESS+を開発した。平衡コードACCOMEと複数の加熱コードを結合することにより、平衡、電流、加熱、温度分布間で矛盾のない予測を行うことが可能になった。統合輸送モデルTOPICSとのベンチマーク結果は極めて良好であり、TOPICSより高速に定常分布が得られることが分かった。
TASK/TXを用いて、中性粒子ビーム入射直後に観測されているプラズマ電流と逆方向のトロイダル回転の物理機構について考察を行った。高速中性粒子がプラズマ中のイオンと反応して熱プラズマ中で非両極性輸送となり、逆方向回転を生むjxBトルクを生じさせることをシミュレーションで明らかにした。
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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
TASK/TXコードの開発は来年度以降に持ち越したが、GOTRESSとTGLFを協調動作させる枠組みの構築によって、研究課題名にある流体・運動論的手法を統合した手法の開発に成功している。平成30年度に実施した研究課題については国内学会や国際学会で発表済みであり、GOTRESSについて書かれた論文1編が出版された。それゆえ、計画は概ね順調に進展していると判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
GOTRESSに関する研究が想像以上に大きく進展したため、大きく分けて3つの研究課題に取り組む。
①GOTRESSとTGLFを組み合わせたシミュレーションは多くの計算資源が必要となるため、現在深層学習モデルを用いた高速化が進展している。結果を損なうことなく高速化を実現し、GOTRESS+を中心とした枠組みを用いて信頼性の高い運転シナリオ開発を行う。また、輸送のマルチチャンネル化に取り組む。
②TASK/TXの多粒子種への拡張を行う。とりわけ不純物を取り込んだ系へと拡張することで、純プラズマでは現れない多くの現象を扱うことができる。また、平衡コードとの結合も進める。
③GOTRESSとTGLFの結合において、MPMDによるコード間結合のノウハウを確立した。同じ手法をTRESSとGKVの結合に用いることで、可変性・可読性の高いTRESS+GKVを構築する。これにより、②でも記載した平衡コードとの結合が容易となるほか、①で確立した深層学習モデルによるTRESS+GKVの高速化も実現する。
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| Causes of Carryover |
平成30年度は数値計算用クラスタ計算機を購入するための予算が計上されていたが、申請書の段階では判明していなかった大規模なクラスタ計算機が所属研究機関の予算で所属グループに導入されたため、購入が不要となった。また、代替で購入を検討していた、深層学習を加速するために用いるGPUサーバに関しても、所属研究機関内で獲得できた競争的資金で支払われた。これらが原因で、令和元年度使用額が生じた。令和元年度は研究の進展により複数回の海外出張が計画されているため、それらに充当する予定である。
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Research Products
(4 results)
