Exploration of statistical causality of life time and abrupt termination events in magnetically confined plasmas

磁约束等离子体中寿命和突然终止事件的统计因果关系的探索

• 批准号: 20K20426
• 负责人: 山田 弘司
• 金额: $ 16.39万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K20426/
• 关键词: 磁場閉じ込めプラズマ; 放射崩壊; ディスラプション; サポートベクターマシン; 全状態検索; スパースモデリング; 機械学習; 全状態探索; 突発破壊現象; 運転限界

磁場閉じ込めプラズマの突発的破壊現象は核融合炉の機器保全・運転制御に関わる重要な研究テーマであるともに、臨界不安定性の発現という物理の理解につながっている。サポートベクターマシン(Support Vector Machine: SVM)と全状態検索（Exhaustive Search: ES）を組み合わせたデータ駆動型研究により、これらの突発的破壊事象の発生確率を定量的に評価できる汎用性の高い方法論を開発してきている。これまで実証してきたスパースで実効的な予知モデルを構築する手法を、プラズマの非接触化発現条件の同定に応用した。この非接触化は核融合炉における壁熱負荷を軽減するために必須の運転である。大型ヘリカル装置実験をプラットフォームとし、特に、周辺磁場構造に摂動共鳴がもたらす効果が、外部から印加した摂動磁場だけでなく、プラズマの応答（摂動磁場の遮蔽と浸透）　が鍵となっており、そこには運転磁場強度やプラズマ密度などが関わっていることを明らかとした。さらに、非接触化を促進することを企図したネオンガス入射の効果を調べた。ネオンガス入射によって、非接触化が低密度で生じることが経験的にわかっていたが、これを定量的に評価し、ネオンガス入射の際には、プラズマ密度に代わって、放射損失パワーが２値分類における特性パラメータとなることを明らかとした。このことは、この手法がデータ欠損に対する冗長性に優れたことを示唆するものでもある。このSVM-ESによる予知モデルはパラメータの相関関係に依拠するものであり、さらに因果関係にせまるべく、時間変化の前後関係を調べるため、動的モード分解や特性パラメータの時間変化の主成分分析による異常検知に着手した。これらの研究成果について、国内学会で４回、国際会議で４回（うち１回は招待講演）、発表を行った。

磁场限制等离子体的突然破坏现象是与核融合反应器的设备维护和操作控制有关的重要研究主题，这也导致对关键不稳定性表现的物理学的理解。数据驱动的研究将支持向量机（SVM）与详尽搜索（ES）相结合（ES）开发了一种多功能方法，可以定量评估这些突然破坏事件的概率。到目前为止，构建具有稀疏的有效预测模型的方法已应用于识别血浆非接触式表达的条件。这种衰减活化是减少核融合反应器中壁热负荷的必要操作。使用大型的螺旋装置实验作为平台，揭示了扰动共振对周围磁场结构的影响不仅是从外部施加的扰动磁场，而且是等离子体（扰动磁场的屏蔽和渗透）的响应，这涉及工作场强度和等离子密度。此外，研究了旨在促进非接触式性的霓虹气注射的作用。从经验上众所周知，霓虹灯注射会在低密度下引起非连接，但这是数量评估并揭示，在霓虹灯注入中，辐射损失功率是二进制分类中的特征参数，而不是血浆密度。这也表明，这种方法具有出色的数据丢失冗余。使用SVM-ES的预测模型依赖于参数相关性，为了进一步改善因果关系，我们开始通过动态模式分解和特征参数的时间变化来检测异常，以研究时间变化的背景。这些研究结果在国内学术会议上进行了四次，在国际会议上进行了四次（其中之一是受邀的演讲）。

项目成果

Likelihood Identification of High-Beta Disruption in JT-60U

JT-60U 中高 Beta 破坏的可能性识别

• DOI: 10.1585/pfr.16.1402073
• 发表时间: 2021
• 期刊: Plasma and Fusion Research
• 影响因子: 0.8
• 作者: YOKOYAMA Tatsuya;YAMADA Hiroshi;ISAYAMA Akihiko;HIWATARI Ryoji;IDE Shunsuke;MATSUNAGA Go;MIYOSHI Yuya;OYAMA Naoyuki;IMAGAWA Naoto;IGARASHI Yasuhiko;OKADA Masato;OGAWA Yuichi
• 通讯作者: OGAWA Yuichi

Feature extraction and prediction of radiative collapse in Large Helical Device using sparse modeling

使用稀疏建模的大型螺旋装置辐射塌陷的特征提取和预测

• 发表时间: 2020
• 作者: K. Ohnishi;S. Gupta E. Shigematsu;R. Ohshima;Y. Ando;M. Shiraishi;S. Kasahara;Y. Kasahara;Y. Matsuda;T.Yokoyama
• 通讯作者: T.Yokoyama

Prediction of Radiative Collapse in Large Helical Device Using Feature Extraction by Exhaustive Search

利用穷举搜索特征提取预测大型螺旋装置的辐射塌陷

• DOI: 10.1007/s10894-020-00272-3
• 发表时间: 2020
• 期刊: Journal of Fusion Energy
• 影响因子: 1.1
• 作者: T. Yokoyama;H. Yamada;S. Masuzaki;J. Miyazawa;K. Mukai;B.J. Peterson;N. Tamura;R. Sakamoto;G. Motojima;K. Ida;M. Goto;T. Oishi
• 通讯作者: T. Oishi

ヘリカル式核融合炉におけるスパースな動的モード分解を用いた放射破壊予測

使用稀疏动态模式分解预测螺旋聚变反应堆中的放射性破坏

• 发表时间: 2022
• 作者: Brooks;J.;*Kano;F.;Sato;Y.;Yeow;H.;Morimura;N.;Nagasawa;M.;Kikusui;T.;Yamamoto;S.;鈴木瑛介
• 通讯作者: 鈴木瑛介

Data-Driven Control for Radiative Collapse Avoidance in Large Helical Device

• DOI: 10.1585/pfr.17.2402042
• 发表时间: 2022-03
• 期刊: Plasma and Fusion Research
• 影响因子: 0.8
• 作者: T. Yokoyama;Hiroshi Yamada;S. Masuzaki;B. Peterson;R. Sakamoto;M. Goto;T. Oishi;G. Kawamura;M. Kobayashi;T. Tsujimura;Y. Mizuno;J. Miyazawa;K. Mukai;N. Tamura;G. Motojima;K. Ida