論文の概要: Physics-Informed Deep Learning Model for Line-integral Diagnostics Across Fusion Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00087v3
• Date: Mon, 09 Jun 2025 06:29:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.508023
• Title: Physics-Informed Deep Learning Model for Line-integral Diagnostics Across Fusion Devices
• Title（参考訳）: 核融合装置間の線形積分診断のための物理インフォームドディープラーニングモデル
• Authors: Cong Wang, Weizhe Yang, Haiping Wang, Renjie Yang, Jing Li, Zhijun Wang, Yixiong Wei, Xianli Huang, Chenshu Hu, Zhaoyang Liu, Xinyao Yu, Changqing Zou, Zhifeng Zhao,
• Abstract要約: 線積分測定による2次元プラズマプロファイルの迅速再構築は核融合において重要である。 本稿では、オニオンと呼ばれる物理インフォームドモデルアーキテクチャを導入し、モデルの性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.883836707493213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rapid reconstruction of 2D plasma profiles from line-integral measurements is important in nuclear fusion. This paper introduces a physics-informed model architecture called Onion, that can enhance the performance of models and be adapted to various backbone networks. The model under Onion incorporates physical information by a multiplication process and applies the physics-informed loss function according to the principle of line integration. Prediction results demonstrate that the additional input of physical information improves the deep learning model's ability, leading to a reduction in the average relative error E_1 between the reconstruction profiles and the target profiles by approximately 0.84x10^(-2) on synthetic datasets and about 0.06x10^(-2) on experimental datasets. Furthermore, the implementation of the Softplus activation function in the final two fully connected layers improves model performance. This enhancement results in a reduction in the E_1 by approximately 1.06x10^(-2) on synthetic datasets and about 0.11x10^(-2) on experimental datasets. The incorporation of the physics-informed loss function has been shown to correct the model's predictions, bringing the back-projections closer to the actual inputs and reducing the errors associated with inversion algorithms. Besides, we have developed a synthetic data model to generate customized line-integral diagnostic datasets and have also collected soft x-ray diagnostic datasets from EAST and HL-2A. This study achieves reductions in reconstruction errors, and accelerates the development of surrogate models in fusion research.
• Abstract（参考訳）: 線積分測定による2次元プラズマプロファイルの迅速再構築は核融合において重要である。 本稿では,オニオンと呼ばれる物理インフォームドモデルアーキテクチャを導入し,モデルの性能を高め,様々なバックボーンネットワークに適用する。 オニオンの下のモデルは、乗算処理によって物理情報を取り込んで、線積分の原理に従って物理インフォームド・ロス関数を適用する。 その結果, 物理情報の付加入力により深層学習モデルの能力が向上し, 合成データセットでは平均相対誤差E_1が約0.84x10^(-2), 実験データセットでは約0.06x10^(-2)減少することがわかった。 さらに、最後の2つの完全連結層におけるSoftplusアクティベーション関数の実装により、モデル性能が向上する。 この拡張により、合成データセットでは約1.06x10^(-2)、実験データセットでは約0.11x10^(-2)のE_1が減少する。 物理インフォームド・ロス関数の組み込みはモデルの予測を補正し、実際の入力にバックプロジェクションを近づけ、反転アルゴリズムに関連する誤差を減らすことが示されている。 さらに,線積分診断データセットをカスタマイズした合成データモデルを開発し,EASTとHL-2Aから軟X線診断データセットを収集した。 本研究は, 再構成誤差の低減と, 核融合実験における代理モデルの開発を加速するものである。

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