論文の概要: Sensitivity Analysis of Transport and Radiation in NeuralPlasmaODE for ITER Burning Plasmas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09432v1
• Date: Sun, 13 Jul 2025 00:00:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:23.171474
• Title: Sensitivity Analysis of Transport and Radiation in NeuralPlasmaODE for ITER Burning Plasmas
• Title（参考訳）: ITER燃焼プラズマにおけるニューラルプラズマの輸送と放射の感度解析
• Authors: Zefang Liu, Weston M. Stacey,
• Abstract要約: 我々はNeuralPlasmaODEを拡張し、ITERプラズマの輸送機構と放射機構の感度解析を行う。 その結果, 磁場強度, 安全因子, 不純物含量がエネルギー閉じ込めに及ぼす影響が明らかにされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding how key physical parameters influence burning plasma behavior is critical for the reliable operation of ITER. In this work, we extend NeuralPlasmaODE, a multi-region, multi-timescale model based on neural ordinary differential equations, to perform a sensitivity analysis of transport and radiation mechanisms in ITER plasmas. Normalized sensitivities of core and edge temperatures and densities are computed with respect to transport diffusivities, electron cyclotron radiation (ECR) parameters, impurity fractions, and ion orbit loss (IOL) timescales. The analysis focuses on perturbations around a trained nominal model for the ITER inductive scenario. Results highlight the dominant influence of magnetic field strength, safety factor, and impurity content on energy confinement, while also revealing how temperature-dependent transport contributes to self-regulating behavior. These findings demonstrate the utility of NeuralPlasmaODE for predictive modeling and scenario optimization in burning plasma environments.
• Abstract（参考訳）: ITERの信頼性向上には, 物理パラメータがプラズマの燃焼挙動にどのように影響するかを理解することが重要である。 本研究では,ニューラルプラスマオド(ニューラルパラマオド)を拡張し,ITERプラズマの輸送・放射機構の感度解析を行う。 輸送拡散率、電子サイクロトロン放射(ECR)パラメータ、不純物率、イオン軌道損失(IOL)タイムスケールに関して、コア温度とエッジ温度と密度の正規化感度を計算する。 この分析は、ITER誘導シナリオのための訓練された名目モデルに関する摂動に焦点を当てている。 その結果, 磁場強度, 安全因子, 不純物含量がエネルギー閉じ込めに及ぼす影響と, 温度依存性の輸送が自己調節行動にどのように寄与するかを明らかにした。 これらの結果から, 燃焼プラズマ環境における予測モデルとシナリオ最適化のためのNeuralPlasmaODEの有用性が示された。

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