論文の概要: Physics-informed machine learning techniques for edge plasma turbulence
modelling in computational theory and experiment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07838v1
- Date: Mon, 16 May 2022 17:46:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-17 16:58:39.811831
- Title: Physics-informed machine learning techniques for edge plasma turbulence
modelling in computational theory and experiment
- Title（参考訳）: 計算理論と実験におけるエッジプラズマ乱流モデリングのための物理インフォーム機械学習技術
- Authors: Abhilash Mathews
- Abstract要約: 磁気閉じ込め核融合装置の性能には、エッジプラズマ乱流が不可欠である。
この論文は、核融合プラズマにおける乱流電子密度、電子温度、中性密度の最初の2次元時間依存的な実験的測定を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Edge plasma turbulence is critical to the performance of magnetic confinement
fusion devices. Towards better understanding edge turbulence in both theory and
experiment, a custom-built physics-informed deep learning framework constrained
by partial differential equations is developed to accurately learn turbulent
fields consistent with the two-fluid theory from partial observations of
electron pressure. This calculation is not otherwise possible using
conventional equilibrium models. With this technique, the first direct
quantitative comparisons of turbulent fields between electrostatic two-fluid
theory and electromagnetic gyrokinetic modelling are demonstrated with good
overall agreement found in magnetized helical plasmas at low normalized
pressure.
To translate these computational techniques to experimental fusion plasmas, a
novel method to translate brightness measurements of HeI line radiation into
local plasma fluctuations is demonstrated via a newly created deep learning
framework that integrates neutral transport physics and collisional radiative
theory for the $3^3 D - 2^3 P$ transition in atomic helium. Using fast camera
data on the Alcator C-Mod tokamak, this thesis presents the first 2-dimensional
time-dependent experimental measurements of the turbulent electron density,
electron temperature, and neutral density in a fusion plasma using a single
spectral line. With this experimentally inferred data, initial estimates of the
2-dimensional turbulent electric field consistent with drift-reduced Braginskii
theory under the framework of an axisymmetric fusion plasma with purely
toroidal field are calculated. The inclusion of atomic helium effects on
particle and energy sources are found to strengthen correlations between the
electric field and electron pressure while broadening turbulent field
amplitudes which impact ${\bf E \times B}$ flows and shearing rates.
- Abstract（参考訳）: エッジプラズマ乱流は磁気閉じ込め核融合装置の性能に不可欠である。
理論と実験の両面でのエッジ乱流をよりよく理解するために、偏微分方程式に制約された物理インフォームドディープラーニングフレームワークを開発し、電子圧の部分的な観測から2流体理論と整合した乱流場を正確に学習する。
この計算は従来の平衡モデルでは不可能である。
この手法により、静電二流体理論と電磁ジロキネティックモデリングの乱流場の第1直接的定量的比較を、磁化ヘリカルプラズマの低正規化圧力下での総合的な一致で行った。
これらの計算手法を実験核融合プラズマに変換するために,HeI線放射の輝度測定を局所プラズマ変動に変換する新しい手法が,中性輸送物理と原子ヘリウムの3^3D - 2^3P$遷移に対する衝突放射理論を統合した新しいディープラーニングフレームワークを用いて実証された。
この論文では、Alcator C-Modトカマクの高速カメラデータを用いて、単一スペクトル線を用いた核融合プラズマにおける乱流電子密度、電子温度、中性密度の2次元時間依存性の実験的な測定を行った。
この実験データを用いて, 純粋なトロイダル場を持つ軸対称核融合プラズマの枠組みの下で, ドリフト還元ブラジンスキー理論と整合した2次元乱流電場の初期推定を計算した。
粒子およびエネルギー源への原子ヘリウム効果の包含は、電場と電子圧の相関を強化するとともに、${\bf E \times B}$フローとせん断速度に影響を及ぼす乱流場振幅を拡大する。
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