2023 Fiscal Year Research-status Report
Study on optimized configuration of helical fusion reactor to mitigate impurity accumulation
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21K03517
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| Research Institution | National Institute for Fusion Science |
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Principal Investigator |
佐竹 真介 核融合科学研究所, 研究部, 准教授 (70390630)
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2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 多目的最適化 / 不純物輸送 / 新古典輸送 / ガウス過程回帰 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度では、2022年度のLHD実験で発見されたプラズマ中心に電子密度のピーク構造ができると不純物イオンの自発的な吐き出し（不純物ホール）が起こらなくなる現象の新古典輸送シミュレーションを進めた。その結果、中心密度ピークしている場合、磁気軸近くの不純物イオンの内向きのフラックスが強まり、密度がフラットな場合はほぼゼロとなるため、実験の傾向と矛盾しないことがわかった。しかし、磁気軸近くでの不純物輸送を説明するには新古典輸送だけでは不十分なため、微視的乱流の影響や、強い垂直NBI加熱が径電場に与える影響など、様々な要因を共同研究者と検討した。なぜピーク分布が出現しそれが不純物ホール形成を阻害するかの理由はまだ研究中であるが、この研究は共同研究者がIAEA FEC2023で報告し、将来の核融合炉における外部加熱による密度分布コントロールの可能性として多くの研究者から注目を集めた。
磁場配位最適化の研究に関しては、コイル形状を様々に変化させて生成した磁場配位において、入れ子の磁気面領域と周辺のストキャスティクスな磁場領域の境目の最外殻磁気面を自動的に高精度に判定する手法を開発した。この方法では、計算した磁力線のポアンカレプロットをひと繋ぎにつないだ線の滑らかさを、情報エントロピーを用いて数値的に評価することで閉じた滑らかな磁気面を同定する。これによってさまざまな磁場配位の教師データを自動的に大量に作成できるようになった。
この教師データでプラズマ体積やMHD安定性の指標であるMercier条件などの評価関数のコイル形状パラメータに対する依存性をガウス過程回帰で学習させ、未知の配位に対する予測を行う方法を指導学生と開発した。その結果コイル形状のパラメータが９つほどあっても、高次元のパラメータ空間内での評価関数のパラメータ依存性をある程度予測できることが示された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
機械学習のモデルの構築、特に大量の教師データを自動生成する方法の確立に予想以上に時間が掛かってしまったため、ガウス過程回帰によるプラズマ性能の予測法の構築が遅れている。そのため、まだ不純物が蓄積しずらい配位に最適化する研究に取り掛かれていない。しかし、計算手法はほぼ完成したため2024年度に不純物新古典輸送の予測研究に取り掛かる予定である。
実験研究に関しては、中心電子密度ピークによる不純物ホールの阻害という新しい現象を発見したためその解析に時間がかかっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
不純物輸送現象の実験研究に関しては、2023年度にはこれまでの炭素不純物に加え、将来の核融合炉で問題になるタングステン不純物の実験も行う事ができたので、この結果を解析することで、重イオン不純物の輸送現象に関しての知見を増やしたい。また、新古典輸送シミュレーションをタングステンのようなプラズマ中で多イオン価数状態を取るイオン種に適用することは現在の計算資源では非常に困難であるが、まずは近似を用いた簡単な計算法から試してこの実験結果の解析を始め、今後のシミュレーションコードの発展につなげられる研究を開始する予定である。
新古典輸送の予測に関しては、これまでに構築したガウス過程回帰モデルに新古典輸送計算の教師データを学習させ、不純物イオンが蓄積しずらい正の径電場ができやすい磁場配位の探索を行う。
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