論文の概要: Experiment data-driven modeling of tokamak discharge in EAST

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10552v3
• Date: Wed, 2 Dec 2020 08:13:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 05:42:56.553731
• Title: Experiment data-driven modeling of tokamak discharge in EAST
• Title（参考訳）: 東方トカマク放電の実験データ駆動モデル
• Authors: Chenguang Wan, Jiangang Li, Zhi Yu and Xiaojuan Liu
• Abstract要約: 超伝導長パルストカマク(EAST)におけるトカマク放電モデルの検討 本研究では,大規模なEAST放電に対する制御信号の時間的シーケンスを利用して,放電診断信号のモデル化のための深層学習モデルを開発する。 最初の試みは、データ駆動手法を用いてトカマク放電をモデル化するための有望な結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7332349900024013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A model for tokamak discharge through deep learning has been done on a superconducting long-pulse tokamak (EAST). This model can use the control signals (i.e. Neutral Beam Injection (NBI), Ion Cyclotron Resonance Heating (ICRH), etc) to model normal discharge without the need for doing real experiments. By using the data-driven methodology, we exploit the temporal sequence of control signals for a large set of EAST discharges to develop a deep learning model for modeling discharge diagnostic signals, such as electron density $n_{e}$, store energy $W_{mhd}$ and loop voltage $V_{loop}$. Comparing the similar methodology, we use Machine Learning techniques to develop the data-driven model for discharge modeling rather than disruption prediction. Up to 95% similarity was achieved for $W_{mhd}$. The first try showed promising results for modeling of tokamak discharge by using the data-driven methodology. The data-driven methodology provides an alternative to physical-driven modeling for tokamak discharge modeling.
• Abstract（参考訳）: 超伝導長パルストカマク(EAST)を用いて, 深層学習によるトカマク放電モデルを構築した。 このモデルでは、ニュートラルビーム注入(NBI)、イオンサイクロトロン共鳴加熱(ICRH)などの制御信号を用いて、実際の実験を行うことなく通常の放電をモデル化することができる。 データ駆動方式を用いて,電子密度$n_{e}$,貯蔵エネルギー$w_{mhd}$,ループ電圧$v_{loop}$などの放電診断信号をモデル化するディープラーニングモデルを開発した。 同様の手法を比較することで、ディスラプション予測ではなく、データ駆動モデルの開発に機械学習技術を用いる。 95%の類似性が$W_{mhd}$に対して達成された。 最初の試みは、データ駆動法を用いてトカマク放電のモデル化に有望な結果を示した。 データ駆動手法はトカマク放電モデリングの物理駆動モデリングの代替となる。

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