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2021 Fiscal Year Research-status Report

第一原理乱流計算と機械学習モデリングによる核融合プラズマの分布形成過程の研究

Research Project

Project/Area Number 20K14450
Research InstitutionNational Institutes for Quantum Science and Technology

Principal Investigator

成田 絵美  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 (50757804)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords乱流輸送 / 帯状流 / ジャイロ運動論コード / 機械学習 / ニューラルネットワーク
Outline of Annual Research Achievements

令和3年度は、乱流輸送モデルDeKANISの汎用性を高めるため、DeKANISが採用する乱流飽和モデルの変更及び輸送係数の算出に用いるニューラルネットワークモデルの訓練データの拡張を行なった。まず乱流飽和モデルについて、初期のDeKANISは乱流揺動の飽和レベルの評価にJT-60Uの実験データを利用していたが、令和2年度に混合長理論に基づく手法を導入した。この手法では帯状流による乱流揺動の抑制効果を無衝突の仮定の下で考慮していたため、抑制効果の衝突による減衰を飽和モデルに取り入れた。その結果、JT-60Uのプラズマに対しては予測精度を保ちつつ、JETのプラズマに対して見られていた乱流流束の過小評価の傾向を解消することに成功した。次に訓練データの拡張について、これまではJT-60UのHモードプラズマの変数領域のみをカバーしていたが、先述のJETのプラズマの変数領域まで訓練データが及ぶよう拡張した。訓練データはジャイロ運動論コードによる第一原理計算で生成されており、7千点程度から1.1万点程度まで増加させた。領域が特に広がった変数の一つは電子とイオンの温度比である。電子加熱が強く、電子の方が高温の場合でもジャイロ運動論コードが予測する輸送係数を再現できるようになった。拡張後の訓練データで構築したニューラルネットワークモデルを新しい乱流飽和モデルと合わせて用いることで、ITERのPre-Fusion Power Operationフェーズで計画されている電子加熱主体の放電の予測にDeKANISを使用することが可能になった。
DeKANISの改良に加えて、ジャイロ運動論コードから得られる速度分布関数の時間発展を波数空間上の画像として可視化し、画像の特徴を捉える畳み込みニューラルネットワークモデルの開発を進めた。このモデルはジャイロ運動論コードの実行に必要な計算資源の削減に資する。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

令和2年度に予定していたとおり、混合長理論に基づく乱流揺動の飽和レベルの評価手法に改良を加え、汎用性を向上させた。さらに、開発した輸送モデルDeKANISでITERの予測が行えるまでに適用可能な変数領域を拡張させた。DeKANISはニューラルネットワークモデルを利用することで、高速に温度・密度分布を予測するだけでなく、拡散と非拡散という輸送過程に分けて乱流流束を算出するため、形成された分布形状の背景にある輸送物理を明らかにすることができる。このような輸送物理の研究をITERで想定されるプラズマでも可能にする道筋をつけた。得られた成果は学会発表済みであり、招待講演に複数選出された。また、令和2年度までの成果をまとめた論文2編が出版された。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度に設定していた研究課題のうち、硬直性が観測されているJT-60Uプラズマの輸送解析結果をDeKANISに反映し、硬直性が生じる要因を第一原理計算から示される輸送過程に基づいて説明するという課題、さらに、電子とイオンの粒子輸送を無矛盾に扱うために、イオンの粒子束も予測できるようDeKANISの拡張を進めるという課題が残されている。これらの課題に取り組む。また、令和3年度にITERのプラズマ予測を行なったところ、更なる訓練データの拡張が必要であることが示唆されたため、訓練データの拡張を継続して実施する。

Causes of Carryover

令和2年度に引き続き、新型コロナウイルス感染症拡大に伴い、国内外の会議及び研究打ち合わせがオンラインに切り替わり、旅費が不要になった。残額は令和2年度に購入したワークステーションに導入するソフトウェアの購入に充当する予定であったが、同等品を無償で導入できることが分かり、支出する必要がなくなった。差額は、論文発表費に充てるほか、対面での会議が増えつつあるため、国内外の会議及び研究打ち合わせに参加するための旅費として支出する予定である。

  • Research Products

    (9 results)

All 2022 2021

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] Quasilinear turbulent particle and heat transport modelling with a neural-network-based approach founded on gyrokinetic calculations and experimental data2021

    • Author(s)
      Narita E.、Honda M.、Nakata M.、Yoshida M.、Hayashi N.
    • Journal Title

      Nuclear Fusion

      Volume: 61 Pages: 116041~116041

    • DOI

      10.1088/1741-4326/ac25be

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Review of hydrogen isotope effects on H-mode confinement in JT-60U2021

    • Author(s)
      Urano H、Narita E
    • Journal Title

      Plasma Physics and Controlled Fusion

      Volume: 63 Pages: 084003~084003

    • DOI

      10.1088/1361-6587/ac048c

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 機械学習を利用した半経験的乱流輸送モデルの汎用性改善に向けた拡張2022

    • Author(s)
      成田 絵美、本多 充,仲田 資季、林 伸彦
    • Organizer
      第77回日本物理学会年次大会
  • [Presentation] Modification of a turbulence saturation model applied in DeKANIS2022

    • Author(s)
      Narita Emi, Honda Mitsuru, Nakata Motoki, Yoshida Maiko, Hayashi Nobuhiko, Nakayama Tomonari
    • Organizer
      28th ITPA Transport and Confinement Topical Group Meeting
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Machine-learning-based modeling for acquiring insights into turbulent transport in fusion plasmas2021

    • Author(s)
      Narita Emi, Honda Mitsuru
    • Organizer
      3rd International Conference on Data Driven Plasma Science
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Quasilinear Turbulent Particle and Heat Transport Modeling with Development of Unique Saturation Rules for Insights into Profile Formation Mechanisms2021

    • Author(s)
      Narita Emi, Honda Mitsuru, Nakata Motoki, Yoshida Maiko, Hayashi Nobuhiko
    • Organizer
      28th IAEA Fusion Energy Conference (FEC 2020)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Neural-network-based turbulent transport modeling with development of saturation rules based on gyrokinetic analysis of JT-60U plasmas2021

    • Author(s)
      Narita Emi, Honda Mitsuru, Nakata Motoki, Yoshida Maiko, Hayashi Nobuhiko
    • Organizer
      Asia-Pacific Transport Working Group Meeting
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 機械学習による核融合プラズマの輸送モデリング2021

    • Author(s)
      成田 絵美、本多 充
    • Organizer
      プラズマ・核融合学会 第38回年会
    • Invited
  • [Presentation] Improvements in efficiency of gyrokinetic simulation runs with convolutional neural network models analyzing nonlinear saturation processes2021

    • Author(s)
      Narita Emi, Honda Mitsuru, Maeyama Shinya, Watanabe Tomo-Hiko
    • Organizer
      Fourth IAEA Technical Meeting on Fusion Data Processing, Validation and Analysis
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2022-12-28  

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