| 研究課題/領域番号 |
17H03508
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
小川 雄一 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 客員共同研究員 (90144170)
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| 研究分担者 |
日渡 良爾 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, 主幹研究員(定常) (40371348)
三善 悠矢 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, 任期付職員(任常) (50758638)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 核融合 / プラズマ / トカマク / ディスラプション / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
ITERをはじめとしたトカマク核融合炉心プラズマ制御での最も重要な課題の一つである電流崩壊現象ディスラプションに対して、データ駆動科学の知見を導入し、ディスラプション予知とその主要物理因子の抽出を試みた。機械学習の手法である全状態探索法を用いて、実験的に測定された23個の物理パラメータの時間・空間データの中から、ディスラプションに関与する5～7個のパラメータ抽出に成功した。またそれらのパラメータを使って、ディスラプションの起こる確率の評価や、炉心プラズマ制御への応用の可能性を示した。
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| 自由記述の分野 |
核融合工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
環境に優しく人類の恒久的なエネルギー源の有力な候補である核融合エネルギー開発は、国際プロジェクトITER計画を中心として精力的に推進されている。ITERをはじめとした将来の核融合炉心プラズマ制御の大きな課題として、プラズマが突然消滅するディスラプション現象があり、その制御に向けて実験や理論・シミュレーションで盛んに研究されている。
本研究では、最近急速に発展してきているビッグデータを活用したデータ駆動科学の手法をディスラプション予知に導入し、ディスラプションを引き起こす主要パラメータの抽出に成功すると共に、それらを用いたディスラプション制御の可能性を示した。
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