トカマクプラズマ位置形状の機械学習を用いた高速同定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-055

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): High-speed identification of tokamak plasma position and shape using machine learning

著者名: 長谷川真（九州大学）,井戸毅（九州大学）,花田和明（九州大学）,出射浩（九州大学）,池添竜也（九州大学）,恩地拓己（九州大学）,木下稔基（九州大学）

著者名(英語): Makoto Hasegawa (RIAM, Kyushu University),Takeshi Ido (RIAM, Kyushu University),Kazuaki Hanada (RIAM, Kyushu University),Hiroshi Idei (RIAM, Kyushu University),Ryuya Ikezoe (RIAM, Kyushu University),Takumi Onchi (RIAM, Kyushu University),Toshiki Kinoshita

キーワード: 核融合プラント|トカマク|プラズマ平衡|機械学習|Fusion plant|tokamak|plasma equilibrium|machine learning

要約(日本語): 持続可能なエネルギー源の開発や核融合技術の実用化に向けた基盤構築のため，球状トカマク装置QUESTを用いた基礎研究を行っている。プラズマを安定に長時間，真空容器内に閉じ込め，制御可能な状態を維持するため，リアルタイムに真空容器内のプラズマの位置と形状を同定して制御することが重要となる。位置形状の同定に力学的平衡の式を解く必要があるが，この計算は時間がかかり実際の制御への応用が困難である。そこで，事前にプラズマの位置と形状を多数の条件において計算して，それを機械学習により学習することを試みた。この学習モデルによりリアルタイムに平衡計算を行うのと等価の出力が得られ，高速にプラズマの位置と形状が算出できると予想される。

本誌掲載ページ: 101-102 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 410 Kバイト