データ駆動型アプローチによる核融合プラズマの突発的崩壊現象の研究

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本研究課題では，ヘリカルプラズマの放射崩壊現象に着目し，機械学習による崩壊の発生予知及びスパースモデリングによる現象の特徴の抽出，およびそのプラズマ制御への応用を目指している．本年度は，大型ヘリカル装置（LHD）における放射崩壊現象の発生とその回避の際のプラズマの挙動に着目し，放射崩壊の背景物理について考察を深めた．前年度までに，LHDにおけるプラズマ実験データに基づいて放射崩壊の発生可能性を定量化し，これを用いた実時間制御により放射崩壊を回避する実験を行った．本年度は，この実験時のプラズマの挙動について議論した．特に，放射崩壊の発生・回避中に径方向電場が作る流れと密度揺動信号に着目し，両者の間にフィードバックループ状の関係が見られることを示した．また，崩壊発生可能性の増大にはプラズマ周辺部の電子温度の低下が大きく影響することから，電子サイクロトロン共鳴加熱（ECH）の入射方向を調整することでより効果的に崩壊を回避できることを実験的に示した．さらに，放射崩壊の発生過程を解明するため，崩壊可能性が上昇していく時間帯におけるプラズマ中の現象に着目し，周辺プラズマ輸送コードEMC3-EIRENEによるシミュレーションを用いて考察した．実際のプラズマの挙動とシミュレーション結果を比較・検討するために，計測データをシミュレーション上で再現する合成診断を作成した．比較の結果，崩壊へ向かう際に，シミュレーションでは再現できない非線形な現象が発生していることを指摘した．これまでの成果をまとめ，1件の査読付き論文，1件の国内学会，2件の招待講演を含む4件の国際学会にて発表した．