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。

该项目旨在通过有效利用对磁约束聚变等离子体的约束性能有重要影响的等离子体输运现象的大规模模拟、数学模型和数据分析方法来实现高约束性能，主要目的是找到温度。 /密度分布。许多基于作为等离子体湍流第一原理的回旋理论的数值研究，使得输运系数、湍流谱等重要物理量和物理性质的定量再现成为可能，各国正在大力开展模拟研究。然而，例如，在由多种颗粒类型组成的实际等离子体中，每种颗粒类型具有不同的传输特性，使得每种颗粒类型形成不同的温度密度分布。形成过程是复杂的，也是许多方面尚未解释的重要问题之一。特别是，当尝试使用第一性原理计算来处理这样的系统时，需要极其大量的计算，使得使用传统方法来预测输运变得困难。在此背景下，本研究利用第一原理计算、简化的数学传输模型和数据科学方法来有效预测等离子体传输并阐明多组分等离子体分布形成的物理原理。 2020财年，我们将在前一年研究的重要组成部分——数学模型关系式的扩展（扩展至湍流的时间演化）的基础上，扩展作为湍流的组成部分的湍流振幅。通过明确引入时滞对纬向流分量、纬向流分量和输运系数的时间演化的影响，对关系表达式进行了进一步的扩展。这种扩展使得比以前的关系表达式更准确地再现湍流传输成为可能。此外，通过对回旋模拟获得的五维相空间中的分布函数进行成像，现在可以直接掌握迄今为止尚未了解的五维分布函数的时间演化。