|
今年度は、制御を含んだデータ同化のフレームワークの開発を進めるとともに、開発したフレームワークに基づいて核融合プラズマに対するデータ同化システム（ASTI）の拡張を行なった。このフレームワークにより、観測データを用いてシミュレーションモデルを最適化しながら、その予測に基づいて制御推定を行う適応型のモデル予測制御が実現できる。大型ヘリカル装置（LHD）を模擬した仮想プラズマ（数値シミュレーション）を制御する数値実験を通して、本手法の有効性を示すとともに、制御精度のハイパーパラメータ依存性や実システムとシミュレーションモデルの差による制御精度の変化を調べた。その結果、実システムへの適応および制御推定が、広いパラメータ範囲で安定的に行えることが分かった。さらに、行列計算の高速化や物理モデル（中性粒子分布モデルや加熱モデル）の簡約化およびニューラルネットワークによる代理モデル化を進めることで、ASTIの大幅な高速化に成功した。ASTIが実時間で実行可能となったため、実際にLHDの加熱装置および計測装置と接続し、プラズマ中心の電子温度を制御する実験を行なった。その結果、電子温度分布および密度分布の観測データの同化により、システムモデルが実時間で実システムに適応できていることが確認されるとともに、目標電子温度を作り出すことに成功した。これらの実験結果により、データ同化システムによる適応型予測制御が実証された。
|
