論文の概要: Shaping of Magnetic Field Coils in Fusion Reactors using Bayesian Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01455v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 10:47:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 19:48:45.598203
• Title: Shaping of Magnetic Field Coils in Fusion Reactors using Bayesian Optimisation
• Title（参考訳）: ベイズ最適化による核融合炉の磁場コイル形成
• Authors: Timothy Nunn, Vignesh Gopakumar, Sebastien Kahn
• Abstract要約: 磁気閉じ込めを用いた核融合は、持続可能エネルギーの方法として有望である。 ほとんどの核融合装置は実験段階にあり、エネルギー原子炉に向かっているため、我々は新しい工学パラダイムに参入している。 デザイン検索空間の探索と最適パラメータの同定を支援するAI駆動型戦略の実証を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nuclear fusion using magnetic confinement holds promise as a viable method for sustainable energy. However, most fusion devices have been experimental and as we move towards energy reactors, we are entering into a new paradigm of engineering. Curating a design for a fusion reactor is a high-dimensional multi-output optimisation process. Through this work we demonstrate a proof-of-concept of an AI-driven strategy to help explore the design search space and identify optimum parameters. By utilising a Multi-Output Bayesian Optimisation scheme, our strategy is capable of identifying the Pareto front associated with the optimisation of the toroidal field coil shape of a tokamak. The optimisation helps to identify design parameters that would minimise the costs incurred while maximising the plasma stability by way of minimising magnetic ripples.
• Abstract（参考訳）: 磁気閉じ込めを用いた核融合は持続可能エネルギーの方法として有望である。 しかし、ほとんどの核融合装置は実験段階にあり、我々はエネルギー原子炉に向かっているため、新しい工学パラダイムに参入している。 核融合炉の設計を計算することは高次元多出力最適化プロセスである。 この研究を通じて、デザイン検索空間を探索し、最適なパラメータを識別するAI駆動戦略の実証を実証する。 多出力ベイズ最適化スキームを利用することで、トカマクのトロイダル磁場コイル形状の最適化に関連するパレートフロントを識別することができる。 最適化は、磁気リップルを最小化することでプラズマの安定性を最大化しながら、発生するコストを最小化する設計パラメータを特定するのに役立つ。

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