Quantitative prediction of plasma profile formation by first-principle simulation and machine learning

通过第一原理模拟和机器学习定量预测等离子体轮廓形成

基本信息

批准号：
20K03907
负责人：
沼波政倫
金额：
$ 2.66万
依托单位：
National Institute for Fusion Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本課題は、磁場閉じ込め核融合プラズマの閉じ込め性能に重要な影響を及ぼすプラズマ輸送現象に対して、大規模なシミュレーションや数理モデル、データ解析手法を効果的に用いることで、高い閉じ込め性能を実現する温度・密度分布を見出すことが主目的である。プラズマ乱流の第一原理であるジャイロ運動論に基づいた多くの数値研究によって、輸送係数や乱流スペクトルなど、重要な物理量や物理特性が定量的に再現できるようになってきており、シミュレーション研究が各国て精力的に行われている。しかし、例えば、複数粒子種から構成されている現実的なプラズマにおいては、粒子種ごとに異なる輸送特性を有するために、それぞれに異なる温度密度分布が形成される。その形成過程は複雑であり、未解明な部分が多い重要な課題の一つである。特に、こうした系を第一原理計算で扱おうとした場合、極めて巨大な計算量が必要になるため、従来と同様の方法で輸送予測することは困難である。このような背景の下、本研究は、第一原理計算と簡約された数理輸送モデル、データ科学手法を利用しながら、効率的なプラズマ輸送予測を行い、多成分プラズマの分布形成の物理を解明することを目指している。令和４年度では、前年度に行った本研究の重要部分である数理モデル関係式の拡張（乱流の時間発展までを含めた拡張）に基づき、その関係式の構成要素である乱流振幅成分と帯状流成分、輸送係数の各々における時間発展の時間遅れの効果を明示的に導入した更なる拡張を行った。この拡張により、これまでの関係式よりも更に乱流輸送を精度良く再現することが可能になった。加えて、ジャイロ運動論シミュレーションで得られる５次元位相空間の分布関数を画像化することにより、これまで把握できていなかった５次元分布関数の時間発展の様子を直接的に捉えることが可能になった。

该问题的主要目的是找到一个温度和密度分布，通过使用大规模模拟，数学模型和数据分析方法来实现高限制性能，以实现对磁场限制融合等质的限制性能的重要影响，以实现等离子体传输现象的数据分析方法。许多基于陀螺仪理论的数值研究（血浆湍流的第一个原理）已经有可能定量地重现重要的物理量和物理特性，例如运输系数和湍流流谱，并且在各个国家正在大力进行仿真研究。但是，例如，在由多个粒子物种组成的现实等离子体中，每个粒子物种都不同，因此形成了不同的温度密度分布。编队过程很复杂，是许多未知方面的重要问题之一。特别是，在尝试以第一个原理计算处理此类系统时，需要大量的计算，从而难以使用与以前相同的方法来预测运输。在此背景下，该研究旨在使用第一原理计算，简化的数学传输模型和数据科学方法进行有效的等离子传输预测，并阐明多组分等离子分布形成的物理。在2022年，通过明确引入时间延迟在时间发展中对湍流振幅组件，类似带状流量组件和传输系数的影响进行进一步的扩展，这是基于数学模型关系的扩展（包括扩展到湍流到时间发展）。与以前的关系方程相比，这种扩展使得准确再现湍流传输是可能的。此外，通过想象在陀螺仪模拟中获得的五维拓扑空间的分布函数，已经有可能直接捕获五维分布函数的时间演化，直到现在迄今仍未掌握。