データ駆動的アプローチを駆使した自発的な閉じ込め改善メカニズムの特徴抽出

• Project/Area Number: 26K17120
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 14020:Nuclear fusion-related
• Research Institution: Tottori University
• Principal Investigator: 中山 智成 鳥取大学, 工学部, 助教 (61004031)
• Project Period (FY): 2026-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2026)
• Budget Amount: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2028: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: 核融合プラズマ / 乱流輸送 / 大域シミュレーション / 特徴抽出 / 内部輸送障壁

Outline of Research at the Start

核融合プラズマでは、内部輸送障壁(ITB)などの乱流輸送を低減する圧力分布形成が確認されているが、自発的な形成過程は未だ未解明である。本研究では、申請者が開発してきた連成シミュレーションコードを拡張することで、従来は不可能であった「閉じ込め磁場の時空間変動も考慮した包含的な乱流輸送解析」を実現し、得られた結果に対して「データ駆動的な最適化」を組み合わせることで、これを明らかにする。この研究手法は、多次元空間の構造からの物理の抽出であり、核融合学以外の複雑系に対する解析手法の提案にもつながる。