論文の概要: Fast Dynamic 1D Simulation of Divertor Plasmas with Neural PDE Surrogates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18944v3
• Date: Fri, 29 Sep 2023 12:44:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 18:24:42.916772
• Title: Fast Dynamic 1D Simulation of Divertor Plasmas with Neural PDE Surrogates
• Title（参考訳）: ニューラルPDEサロゲートを用いたダイバータプラズマの高速動的1次元シミュレーション
• Authors: Yoeri Poels, Gijs Derks, Egbert Westerhof, Koen Minartz, Sven Wiesen, Vlado Menkovski
• Abstract要約: ダイバータプラズマの管理は、ダイバータターゲットの熱と粒子フラックスの制約により、原子炉スケールトカマク装置の動作に不可欠である。 我々は、古典的数値法で生成した解を用いて訓練された、データ駆動型ニューラルネットワークに基づくサロゲートモデルである、ニューラルPDEサロゲートを用いた高速シミュレータの欠如に対処する。 我々は,上流密度ランプによって誘導されるダイナミックスで現実的なTCVダイバータプラズマをシミュレートし,高速な過渡現象への探索的展望を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6443770850509423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Managing divertor plasmas is crucial for operating reactor scale tokamak devices due to heat and particle flux constraints on the divertor target. Simulation is an important tool to understand and control these plasmas, however, for real-time applications or exhaustive parameter scans only simple approximations are currently fast enough. We address this lack of fast simulators using neural PDE surrogates, data-driven neural network-based surrogate models trained using solutions generated with a classical numerical method. The surrogate approximates a time-stepping operator that evolves the full spatial solution of a reference physics-based model over time. We use DIV1D, a 1D dynamic model of the divertor plasma, as reference model to generate data. DIV1D's domain covers a 1D heat flux tube from the X-point (upstream) to the target. We simulate a realistic TCV divertor plasma with dynamics induced by upstream density ramps and provide an exploratory outlook towards fast transients. State-of-the-art neural PDE surrogates are evaluated in a common framework and extended for properties of the DIV1D data. We evaluate (1) the speed-accuracy trade-off; (2) recreating non-linear behavior; (3) data efficiency; and (4) parameter inter- and extrapolation. Once trained, neural PDE surrogates can faithfully approximate DIV1D's divertor plasma dynamics at sub real-time computation speeds: In the proposed configuration, 2ms of plasma dynamics can be computed in $\approx$0.63ms of wall-clock time, several orders of magnitude faster than DIV1D.
• Abstract（参考訳）: ダイバータプラズマの管理は、ダイバータターゲットの熱と粒子フラックスの制約により、原子炉スケールトカマク装置の動作に不可欠である。 シミュレーションは、これらのプラズマを理解し制御するための重要なツールであるが、リアルタイムアプリケーションや徹底的なパラメータスキャンでは、単純な近似のみが現在十分高速である。 古典的数値解法を用いて学習した,データ駆動型ニューラルネットワークに基づくサロゲートモデルであるneural pde surrogatesを用いた高速シミュレータの欠如に対処する。 サーロゲートは、参照物理学に基づくモデルの完全な空間解を時間とともに発展させる時間ステップ作用素を近似する。 データ生成の基準モデルとして,ダイバータプラズマの1次元動的モデルであるDIV1Dを用いる。 DIV1DドメインはX点(上流)からターゲットまでの1次元熱流束管をカバーしている。 我々は,上流密度ランプによって誘導されるダイナミックスで現実的なTCVダイバータプラズマをシミュレートし,高速過渡現象への探索的展望を提供する。 最先端のニューラルPDEサロゲートは共通のフレームワークで評価され、DIV1Dデータの性質のために拡張される。 1) 速度精度のトレードオフ, (2) 非線形動作の再現, (3) データ効率, (4) パラメータ間および外挿について評価する。 一度訓練すると、ニューラルpdeサロゲートは準リアルタイム計算速度でdiv1dのダイバータプラズマダイナミクスを忠実に近似することができる: 提案された構成では、プラズマダイナミクスの2msは壁時計時間の約0.63msで計算でき、div1dよりも数桁速い。

関連論文リスト

• Plasma Surrogate Modelling using Fourier Neural Operators [57.52074029826172]
  トカマク炉内のプラズマの進化を予測することは、持続可能な核融合の目標を実現するために不可欠である。 深層学習に基づく代理モデルツールviz., Neural Operators (FNO) を用いた進化プラズマの正確な予測を実証する。 我々は、FNOが磁気流体力学モデルからシミュレーションされたプラズマ力学を予測する際に、従来の解法よりも6桁の速度を持つことを示した。 FNOは、MASTトカマク内のカメラで観測された実世界の実験データに基づいて、プラズマの進化を予測することもできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T10:05:00Z)
• Hybridizing Physics and Neural ODEs for Predicting Plasma Inductance Dynamics in Tokamak Fusion Reactors [0.0]
  我々は、Alcator C-Mod核融合炉のデータに基づいて、物理モデルとニューラルネットワークモデルの両方を訓練する。 物理に基づく方程式をニューラルODEと組み合わせたモデルは、既存の物理動機付きODEと純粋なニューラルODEモデルの両方よりも優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T23:25:54Z)
• Learning Controllable Adaptive Simulation for Multi-resolution Physics [86.8993558124143]
  完全深層学習に基づくサロゲートモデルとして,LAMP(Learning Controllable Adaptive Simulation for Multi- resolution Physics)を導入した。 LAMPは、前方進化を学習するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)と、空間的洗練と粗大化のポリシーを学ぶためのGNNベースのアクター批判で構成されている。 我々は,LAMPが最先端のディープラーニングサロゲートモデルより優れており,長期予測誤差を改善するために,適応的なトレードオフ計算が可能であることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T23:20:27Z)
• Learning to Accelerate Partial Differential Equations via Latent Global Evolution [64.72624347511498]
  The Latent Evolution of PDEs (LE-PDE) is a simple, fast and scalable method to accelerate the simulation and inverse optimization of PDEs。 我々は,このような潜在力学を効果的に学習し,長期的安定性を確保するために,新たな学習目標を導入する。 更新対象の寸法が最大128倍、速度が最大15倍向上し、競争精度が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T17:31:24Z)
• Learning Large-scale Subsurface Simulations with a Hybrid Graph Network Simulator [57.57321628587564]
  本研究では3次元地下流体の貯留層シミュレーションを学習するためのハイブリッドグラフネットワークシミュレータ (HGNS) を提案する。 HGNSは、流体の進化をモデル化する地下グラフニューラルネットワーク(SGNN)と、圧力の進化をモデル化する3D-U-Netで構成されている。 産業標準地下フローデータセット(SPE-10)と1100万セルを用いて,HGNSが標準地下シミュレータの18倍の推算時間を短縮できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T17:29:57Z)
• Deep Learning Architecture Based Approach For 2D-Simulation of Microwave Plasma Interaction [5.467400475482668]
  本稿では,マイクロ波-プラズマ相互作用シミュレーションのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく深層学習モデルを提案する。 2D-FDTD (Finite Different Time Domain) を用いたマイクロ波プラズマ相互作用に関するトレーニングデータを生成する。 次に、トレーニングされたディープラーニングモデルを用いて、誤差マージンが2%未満のプラズマプロファイル上の1GHz入射マイクロ波の散乱電界値を再現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T19:37:41Z)
• Dynamic Mode Decomposition in Adaptive Mesh Refinement and Coarsening Simulations [58.720142291102135]
  動的モード分解(DMD)はコヒーレントなスキームを抽出する強力なデータ駆動方式である。 本稿では,異なるメッシュトポロジと次元の観測からDMDを抽出する戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-28T22:14:25Z)
• Machine learning for rapid discovery of laminar flow channel wall modifications that enhance heat transfer [56.34005280792013]
  任意の, 平坦な, 非平坦なチャネルの正確な数値シミュレーションと, ドラッグ係数とスタントン数を予測する機械学習モデルを組み合わせる。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,数値シミュレーションのわずかな時間で,目標特性を正確に予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T16:14:02Z)
• A fast and accurate physics-informed neural network reduced order model with shallow masked autoencoder [0.19116784879310023]
  非線形多様体 ROM (NM-ROM) はLS-ROMよりも小さい潜在空間次元の高忠実度モデル解を近似することができる。 その結果、ニューラルネットワークは、アドベクションに支配されたデータに基づいて、より効率的な潜在空間表現を学習できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-25T00:48:19Z)
• Learning Compact Physics-Aware Delayed Photocurrent Models Using Dynamic Mode Decomposition [1.933681537640272]
  半導体デバイスにおける放射誘起光電流は、複雑な物理モデルを用いてシミュレートすることができる。 複数の個別回路要素の詳細なモデルを評価することは、計算上不可能である。 本稿では,大規模回路シミュレーションで実装可能な小型遅延光電流モデルの学習手順を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-27T18:21:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。