| 研究課題/領域番号 |
16K06948
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
核融合学
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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 |
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研究代表者 |
小関 隆久 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 六ヶ所核融合研究所 核融合炉システム研究開発部, 次長(任常) (50354577)
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| 研究分担者 |
林 伸彦 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 那珂核融合研究所 先進プラズマ研究部, グループリーダー(定常) (10354573)
内藤 磨 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 那珂核融合研究所 先進プラズマ研究部, 上席研究員(定常) (30354575)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | データ同化 / シミュレーション / カルマンフィルター / 核融合炉 / プラズマ / 推定 / ナビゲーション |
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| 研究成果の概要 |
核融合炉の制御においては、炉心となるプラズマの特性時間が短いことから、高速にプラズマ制御する必要がある。そのためには、制御可能な時間スケールで、近未来を正確に予測することが必要であるが、プラズマモデルの不確定さから正確なプラズマの予測が困難であった。本成果は、統計学的手法の一つであるカルマンフィルターを用いて、真値である実験で観測されたデータを逐次同化することにより、プラズマモデルを真値に修正する方法を導いた。プラズマ電子熱輸送係数の推定に、観測データである電子温度を同化するモデルを作成し、シミュレーションによってその実行可能性を示した。
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| 自由記述の分野 |
核融合プラズマ研究
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
核融合炉の炉心プラズマ制御は、核融合エネルギ開発における不可欠な課題であるが、その有効な手段は、まだ開発途上である。機械学習などの統計学的手法の応用が幅広い分野で進んでいる中、核融合分野においては、その応用が不十分であった。本成果は、統計学的手法の一つであるカルマンフィルターを用いて、真値である実験で観測されたデータを逐次同化することにより、プラズマモデル係数を修正する方法を提案し、実行可能性を示した。この成果は、核融合エネルギ開発分野における大きな成果であると同時に、広く一般的に、不確定な予測モデルへの観測データ同化による予測性能向上の可能性を示している。
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