論文の概要: Real-time virtual circuits for plasma shape control via neural network emulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14939v1
- Date: Thu, 14 May 2026 15:15:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.903576
- Title: Real-time virtual circuits for plasma shape control via neural network emulators
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークエミュレータを用いたプラズマ形状制御のためのリアルタイム仮想回路
- Authors: Alasdair Ross, George K. Holt, Kamran Pentland, Adriano Agnello, Nicola C. Amorisco, Pedro Cavestany, Aran Garrod, Timothy Nunn, Charles Vincent, Graham McArdle,
- Abstract要約: 我々は,MAST-U運用空間のかなりの部分を網羅する,100万以上のシミュレーションGS平衡の広範なライブラリを開発した。
我々は,エミュレートされたVCの広範囲な検証を行い,制御問題を解き放つかどうかを検証した。
この研究は、事前計算されたVCのスケジュールに対するスケーラブルで一般的な代替手段として、エミュレートされたVCの物理的妥当性を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38186458149494623
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reliable position and shape control in tokamak plasmas requires accurate real-time regulation of several strongly coupled shape parameters. The control vectors that disentangle these couplings, referred to as \textit{virtual circuits} (VCs), enable independent shape parameter control for a specific Grad--Shafranov (GS) equilibrium. Numerical calculation of VCs is not currently feasible in real time, therefore VCs are usually computed prior to each experiment, using a small number of reference GS equilibria sampled along the desired scenario trajectory, with each VC used to control the plasma within a preset time interval. While effective near the reference equilibrium, this approach can lead to degraded performance as the plasma departs from the reference equilibrium and/or from the desired trajectory, and it complicates the design of robust control strategies for rapidly evolving plasma configurations. In this paper, we construct neural-network-based emulators of plasma shape parameters from which VCs can be derived, to provide the MAST Upgrade (MAST-U) plasma control system with state-aware VCs in real-time. To do this, we develop an extensive library of over a million simulated GS equilibria, covering a substantial portion of the MAST-U operational space. These emulators provide differentiable functions whose gradients can be rapidly computed, enabling the derivation of accurate VCs for real-time shape control. We perform extensive verification of the emulated VCs by testing whether they disentangle the control problem. The neural-network-based approach delivers high accuracy and orthogonality across a diverse range of equilibria. This work establishes the physical validity of emulated VCs as a scalable and general alternative to schedules of precomputed VCs.
- Abstract（参考訳）: トカマクプラズマにおける信頼性の高い位置と形状制御は、複数の強く結合した形状パラメータの正確なリアルタイム制御を必要とする。
これらの結合をアンタングルする制御ベクトルは \textit{virtual circuits} (VC) と呼ばれ、特定のGrad--Shafranov (GS) 平衡に対して独立な形状パラメータ制御を可能にする。
現在、VCの数値計算はリアルタイムでは実現できないため、VCは通常、所望のシナリオ軌道に沿ってサンプリングされた少数の参照GS平衡を用いて実験の前に計算され、各VCは予め設定された時間間隔でプラズマを制御するのに使用される。
基準平衡付近では有効であるが、プラズマが基準平衡と/または所望の軌道から逸脱し、急速に進化するプラズマ構成のための堅牢な制御戦略の設計が複雑になるため、この手法は劣化する可能性がある。
本稿では,VCを導出可能なプラズマ形状パラメータのニューラルネットワークに基づくエミュレータを構築し,状態対応VCを用いたMAST-U(MAST-U)プラズマ制御システムを提案する。
そこで本研究では,MAST-Uの運用領域の大部分を網羅した,100万以上のシミュレーションGS平衡の広範なライブラリを開発する。
これらのエミュレータは、勾配を高速に計算できる微分可能関数を提供し、リアルタイム形状制御のための正確なVCの導出を可能にする。
我々は,エミュレートされたVCの広範囲な検証を行い,制御問題を解き放つかどうかを検証した。
ニューラルネットワークに基づくアプローチは、多様な平衡領域にわたって高い精度と直交性をもたらす。
この研究は、事前計算されたVCのスケジュールに対するスケーラブルで一般的な代替手段として、エミュレートされたVCの物理的妥当性を確立する。
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