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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K03907/
• 关键词: プラズマ乱流輸送; ジャイロ運動論; 第一原理シミュレーション; 機械学習; 核融合プラズマ; 第一原理計算; 乱流輸送; 新古典輸送

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。

This topic は, magnetic field closed じ 込 め nuclear fusion プ ラ ズ マ の closed じ 込 め performance に important な を and ぼ す プ ラ ズ マ transport phenomena に し seaborne て, large-scale な シ ミ ュ レ ー シ ョ ン や mathematical モ デ ル, デ ー タ parsing technique を unseen fruit に with い る こ と で, high い closed じ 込 め を performance be presently す る を show the temperature, density distribution of す こ と が main purpose で あ る. プ ラ ズ マ turbulence の first principle で あ る ジ ャ イ ロ kinetic theory に base づ い た more く の the numerical study に よ っ て, transmission coefficient や turbulence ス ペ ク ト ル な ど physical properties, important physical quantities や な が quantitative に reappearance で き る よ う に な っ て き て お り, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン research が countries て に line energy わ れ て い る. し か し, example え ば, plural particle か ら constitute さ れ て い る presently be な プ ラ ズ マ に お い て は, particle ご と に different な る transportation を have す る た め に, そ れ ぞ れ に different な る temperature density distribution が formation さ れ る. The formation process of そ そ 雑であ is repeated in 雑であ そ, the unexplained な parts are が, and there are many <s:1> important な topics <e:1> - 雑であ である. に, こ う し た を first principle calculation で Cha お う と し た occasions, extremely め て な huge computation が necessary に な る た め, 従 と with others の way で conveying can be す る こ と は difficult で あ る. の こ の よ う な background, this study は, first principles calculation と contracted さ れ た mathematical conveying モ デ ル, デ ー タ science technique を using し な が ら, sharper rate な プ ラ ズ マ conveying line to measure を い, multicomponent プ ラ ズ マ の distribution form の physical を interpret す る こ と を refers し て い る. Make and 4 year で は line, before the year に っ た important part this study の で あ る mathematical モ デ ル masato is の type company, zhang (turbulence の 発 exhibition ま で を containing め た company) に base づ き, そ の masato is の type components で あ る turbulence amplitude component と 帯 flow components, transmission coefficients の the 々 に お け る time 発 exhibition の 遅 れ の unseen fruit を express に import し た more な る Youdaoplaceholder0 zhang を lines った. こ の company, zhang に よ り, こ れ ま で の masato system type よ り も more に turbulence transport を く accuracy good reappearance す る こ と が may に な っ た. Add え て, ジ ャ イ ロ kinetic theory シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で have ら れ る の 5 dimensional phase space distribution number of masato を portrait turn す る こ と に よ り, こ れ ま で grasp で き て い な か っ た number five yuan distribution masato の time 発 exhibition の others child を directly に catch え る こ と が may に な っ た.

项目成果

Improved Prediction Scheme for Turbulent Transport by Combining Machine Learning and First-Principle Simulation

结合机器学习和第一原理仿真改进湍流传输预测方案

• 发表时间: 2021
• 作者: M. Nunami;S. Toda;M. Nakta;H. Sugama
• 通讯作者: H. Sugama

プラズマ乱流輸送モデリングに対する高次元多様体を用いた解析

使用高维流形进行等离子体湍流输运建模分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 沼波政倫;中山智成;藤井洸太郎;仲田資季;松岡清吉
• 通讯作者: 松岡清吉

The Eulerian variational formulation of the gyrokinetic system in general spatial coordinates

• DOI: 10.1063/5.0027905
• 发表时间: 2020-09
• 期刊: Physics of Plasmas
• 影响因子: 2.2
• 作者: H. Sugama;S. Matsuoka;M. Nunami;Shinsuke Satake

Recent Progress of Simulation Studies on Turbulent Transport of Helical Plasmas

螺旋等离子体湍流输运模拟研究新进展

• 发表时间: 2021
• 作者: Nunami M.;Nakata M.;Toda S.;Sugama H.;H. Sugama;H. Sugama;M. Nunami
• 通讯作者: M. Nunami

Reduced models of turbulent transport in helical plasmas including effects of zonal flows and trapped electrons

螺旋等离子体中湍流输运的简化模型，包括层流和俘获电子的影响

• DOI: 10.1017/s0022377820000495
• 发表时间: 2020
• 期刊: Journal of Plasma Physics
• 影响因子: 2.5
• 作者: Toda S.;Nunami M.;Sugama H.
• 通讯作者: Sugama H.