2022 Fiscal Year Research-status Report
Exploration of statistical causality of life time and abrupt termination events in magnetically confined plasmas
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20K20426
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山田 弘司 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (20200735)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 磁場閉じ込めプラズマ / 放射崩壊 / ディスラプション / サポートベクターマシン / 全状態検索 / スパースモデリング / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
磁場閉じ込めプラズマの突発的破壊現象は核融合炉の機器保全・運転制御に関わる重要な研究テーマであるともに、臨界不安定性の発現という物理の理解につながっている。サポートベクターマシン(Support Vector Machine: SVM)と全状態検索（Exhaustive Search: ES）を組み合わせたデータ駆動型研究により、これらの突発的破壊事象の発生確率を定量的に評価できる汎用性の高い方法論を開発してきている。これまで実証してきたスパースで実効的な予知モデルを構築する手法を、プラズマの非接触化発現条件の同定に応用した。この非接触化は核融合炉における壁熱負荷を軽減するために必須の運転である。大型ヘリカル装置実験をプラットフォームとし、特に、周辺磁場構造に摂動共鳴がもたらす効果が、外部から印加した摂動磁場だけでなく、プラズマの応答（摂動磁場の遮蔽と浸透） が鍵となっており、そこには運転磁場強度やプラズマ密度などが関わっていることを明らかとした。さらに、非接触化を促進することを企図したネオンガス入射の効果を調べた。ネオンガス入射によって、非接触化が低密度で生じることが経験的にわかっていたが、これを定量的に評価し、ネオンガス入射の際には、プラズマ密度に代わって、放射損失パワーが２値分類における特性パラメータとなることを明らかとした。このことは、この手法がデータ欠損に対する冗長性に優れたことを示唆するものでもある。このSVM-ESによる予知モデルはパラメータの相関関係に依拠するものであり、さらに因果関係にせまるべく、時間変化の前後関係を調べるため、動的モード分解や特性パラメータの時間変化の主成分分析による異常検知に着手した。これらの研究成果について、国内学会で４回、国際会議で４回（うち１回は招待講演）、発表を行った。
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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
令和４年度においてもコロナ禍の影響は払しょくできず、海外の実験へ長期滞在しての研究領域の拡大をはかる計画から、国内実験解析を重点化し、解析手法の高度化をはかることを優先している。研究進展としては、対象や方法論を拡充できており、研究の進捗状況はおおむね順調に進展していると考えられる。データ駆動型アプローチによって、一昨年度までに得られたLHDにおける放射崩壊の予知モデルは最適な分離境界の決定関数f(x)=1を与える。安定と「崩壊近し」のデータ分離は完全ではないが、崩壊発生の蓋然性すなわち確率がこの決定関数の値、つまり分離境界からの距離によって定量的に評価できることを明らかとした。LHDの放射崩壊に対して、得られたモデルによって訓練データ外の放電を用いて崩壊確率を評価し、崩壊のある放電のうち90%近くについて，制御に十分な時間的余裕をもって発生を予知することができることを検証した。さらに、時間枠内の平均値による２値分類から、時間変化の異同を議論できる動的モード分解によって予知精度が高まることを示すことができた。この方法論をプラズマの非接触化発現条件の同定に応用している。ここでも放射パワーの増大が鍵となるが、放射崩壊に至らせず、安定状態を存続させることが鍵となる。この制御を容易とする方法として、外部摂動磁場印加が有効であることが経験的に示されており、この役割の定量的評価から、得られたモデルよる制御と物理機構解明につながるよう考察を進めている。定量的評価は高密度運転との関連で示すことができ、これに放射を増大させるネオンガス入射への帰納性・外挿性を検討している。また、特性パラメータとして同定された物理量の時間変化から、主成分分析によって異常を検知し、その異常発現の前後関係から因果関係のヒントを得る研究に着手している。
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| Strategy for Future Research Activity |
目的を達成するために，これまでの実績をもとに手法の高度化とモデルの汎化性能の向上を図っていく。機械学習では帰納論理に限界があるため，信頼性を高めるには異なった物理的考察と組み合わせることが肝要である．このため、モデルの汎用性・外挿性の検証という観点から、ネオンガス入射などの能動的実験をさらに進めるとともに，モデルの説明可能性が追究できるサポートベクターマシンによる２値分類と全状態検索によるスパースモデリングに加えて、動的モード分解や主成分分析などのアプローチもとる．破壊の蓋然性・確率の定量的評価とその精度向上を図るとともに、存続時間の観点から時間変化に注目していく。２値分類における順方向と逆方向の遷移確率とヒステリシスに着眼している。プラズマ破壊現象と並んで、磁場閉じ込め核融合プラズマの主課題である非接触運転を対象として研究を進めており、さらにLH遷移（高閉じ込めモードと低閉じ込めモード間の相転移に該当）を研究対象に加え、特にLH遷移に必要な加熱パワーについてもモデル獲得を目指す。本研究課題は令和６年度で終了となることから、得られた知見から将来の実験における破壊の予知と回避の制御、安定な非接触運転の存続、LH遷移を容易とする運転制御等に関する示唆と方法論をとりまとめていく。また、知見を海外の実験に利用し、その有効性を確認するための方策を検討する。これらによって、放電パターンという集団の統計的性質を固有の放電の時間変化に当てはめることができるか、ひいては過去の出来事についての既知の事実が，未来の出来事についての予測に理由を与えることができるか？という問いに対する学際的な議論の糧とする．
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