データ同化を用いた核融合プラズマの統合輸送シミュレーション

使用数据同化的聚变等离子体综合输运模拟

基本信息

批准号：
21J14260
负责人：
森下侑哉
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-28 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

今年，我们继续开发包含控制的数据同化框架，并基于开发的框架扩展了聚变等离子体数据同化系统（ASTI）。通过该框架，可以实现自适应模型预测控制，该控制使用观测数据来优化仿真模型，同时根据其预测来估计控制。通过模拟大型螺旋装置（LHD）控制虚拟等离子体（数值模拟）的数值实验，我们证明了该方法的有效性，并且还证明了控制精度的超参数依赖性以及实际系统与仿真模型之间的差异。我们调查了这些变化。结果，我们发现可以在很宽的参数范围内稳定地适应实际系统和控制估计。此外，通过加速矩阵计算、简化物理模型（中性粒子分布模型和加热模型）以及使用神经网络创建代理模型，我们成功地显着提高了 ASTI 的速度。由于ASTI现在可以实时进行，我们实际上将它连接到LHD的加热装置和测量装置上，进行了控制等离子体中心电子温度的实验。结果，通过同化电子温度分布和密度分布的观测数据，证实了系统模型能够实时适应实际系统，并成功创建了目标电子温度。这些实验结果证明了使用数据同化系统的自适应预测控制。