2022 Fiscal Year Final Research Report
Study of profile formation processes of fusion plasmas by first-principle turbulence calculations and machine learning modeling
Project/Area Number |
20K14450
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 14020:Nuclear fusion-related
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Research Institution | National Institutes for Quantum Science and Technology |
Principal Investigator |
Narita Emi 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, 主任研究員 (50757804)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 核融合 / 乱流輸送 / 準線形乱流輸送モデル / 帯状流 / ジャイロ運動論コード / 機械学習 / ニューラルネットワークモデル / 統合シミュレーション |
Outline of Final Research Achievements |
The turbulent transport model DeKANIS has been modified to improve its ability. The current DeKANIS predicts multi-species multi-channel transport fluxes, uses an improved turbulent saturation model, and includes a hydrogen isotope effect. Since DeKANIS utilizes a machine learning model, which has been trained on first principle calculation results, it can compute turbulent fluxes quickly, distinguishing several transport processes. Improvement in DeKANIS enables us to predict dominant transport processes in ITER and to reproduce tendencies for profile formation related to experimentally observed hydrogen isotope effects. In addition to improvement in DeKANIS, another machine learning model has been developed, which analyzes images showing the time evolution of the distribution function given by first principle calculations and can improve the efficiency of turbulent transport research.
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Free Research Field |
核融合プラズマ
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
核融合プラズマの性能予測に用いられる統合シミュレーションでは、プラズマの密度や温度を左右する乱流輸送の予測精度が鍵となると同時に、実用性の観点から計算の高速化も求められている。DeKANISは機械学習を利用することで高速な密度・温度予測を可能にし、かつ、第一原理計算に基づき支配的な輸送過程を示すことができる。本研究課題におけるDeKANISの改良により、将来装置における輸送過程の予測や実験観測の再現が可能になった。また、画像解析によって乱流輸送研究を高効率化する全く新しい手法を提案した。
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