シミュレーションアンカー型機械学習によるITERダイバータ熱負荷幅の新しい予測スケーリング式の構築【JST・京大機械翻訳】

Chang C. S.; Ku S.; Hager R.; Churchill R. M.; Hughes J.; Kochl F.; Loarte A.; Parail V.; Pitts R.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220607712420 整理番号：21P0069626

シミュレーションアンカー型機械学習によるITERダイバータ熱負荷幅の新しい予測スケーリング式の構築【JST・京大機械翻訳】

Constructing a new predictive scaling formula for ITER's divertor heat-load width informed by a simulation-anchored machine learning

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (9件)： , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年12月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ダイバータ熱-負荷幅λ_qの理解と予測は,高い核融合利得を有するITERのより簡単でより堅牢な操作にとって非常に重要な問題である。三つの主要なUSトカマク[C.S.Chang et al.,Nucl.Fusion 57,116023(2017)]における付着ダイバータプラズマ条件下での静電極限における極限スケールエッジジャイロキネティックコードXGC1を用いたλ_qの以前の予測シミュレーションデータは,EichとGoldston付着-ダイバータ式結果[T.Eich et al.,Nucl.Fusion 53,093031(2013),R.J.Goldston,Nucl.Fusion 52,013009(2012)]を再現し,さらに,全電力(Q=10)シナリオITERプラズマに関する最大EichとGoldston式予測よりも6倍以上広いλ_qを予測した。最高電流JETと最高電流Alcator C-Modに関する更なる予測シミュレーションからのデータを加えた後に,機械学習プログラムを用いて,現在のトカマクのEichスケーリング公式を再現し,全電流Q=10ITERプラズマに対して広いλ_q ̄XGCを包むEich公式#14に対する簡単な修正としてλ_qの新しいスケーリング式を同定した。次に,新しい公式を3つのITERプラズマでテストし,2つはQ=5の長い燃焼シナリオと,ITER運転の初期相で探索される低プラズマ電流の1つに対応する。より広いε′′q_^{XGC}を生じる新しい物理は,電子熱と質量の効率的な輸送体であることが知られている磁気セパラトリックスを横切る弱い衝突,トラップ電子モード乱流であると同定された。新しい式に対する電磁乱流と高衝突効果は,XGC1の次の研究題目である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, 【Automatic Indexing@JST】

核融合装置

, , , , , , , ,

前のページに戻る