研究課題/領域番号 |
19K14697
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分14020:核融合学関連
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研究機関 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
研究代表者 |
若月 琢馬 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 (40734124)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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キーワード | トカマク / 強化学習 / 適応的制御 |
研究開始時の研究の概要 |
定常運転を行う核融合炉では、プラズマ電流の大部分が自発電流で駆動されるプラズマが求められるが、そのようなプラズマでは圧力と電流分布がプラズマの輸送特性によって自律的に決定される。このような自律性の高いプラズマの性能を安定に維持するために、本研究では実験における輸送特性に適応して制御を行うシステムを強化学習の手法を用いて実現する。強化学習を用いたシステムでは各制御時刻でのプラズマの応答特性を入力データから推定し、その特性に適応して制御を行うことができると期待され、多様な輸送特性を持つプラズマの信頼性の高い制御が実現できる。
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研究実績の概要 |
令和4年度はJT-60SAにおける電流分布と圧力分布の複合制御システムの研究開発を進めた。安全係数の最小値を1.5以上に維持しながら、規格化ベータ値が3.0とする制御を学習させた。内部輸送障壁を持つ先進プラズマ運転に対する信頼性の高い複合制御を実現することを目指し、学習時には内部輸送障壁における熱輸送の低減度合い(輸送障壁の強さ)に幅を持たせて学習を行った。しかし、輸送障壁の強さが大きく異なるプラズマでは、複合制御に必要な制御が大きく異なり、単一のニューラルネットワークで適切な制御を学習することが困難であることが明らかになった。 そこで、学習時の輸送障壁の強さを複数の範囲に分割して、それぞれの限定された輸送障壁の強さを持つプラズマに対する複合制御を強化学習した複数のニューラルネットワークを用意した。さらに、強化学習を行う中で得られたプラズマシミュレーションの結果を利用して、計測データから輸送障壁の強さを判定するニューラルネットワークの学習を行った。このニューラルネットワークが判定する輸送障壁の強さに応じて制御に使用するニューラルネットワークを切り替える、二段階のシステムを構築することで、幅広い輸送障壁の強さに対して安全係数と規格化ベータ値の複合制御を実現した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
JT-60SAにおける電流分布、圧力分布の複合制御を、二段階の制御システムを開発することで実現した。
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今後の研究の推進方策 |
令和4年度に開発を行った電流分布、圧力分布の複合制御を行うシステムについて、外国装置での実験提案を行う。
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