This paper presents a neural‐network surrogate model for Wendelstein 7-X (W7-X) edge transport simulations, trained on an EMC3-EIRENE dataset that spans nearly the entire operating-parameter space currently explored in the W7-X standard configuration. The model uses an autoencoder to compress EMC3-EIRENE outputs into a low-dimensional latent space representation, then a neural regressor maps EMC3-EIRENE input parameters to those latent vectors, and finally both components are fine-tuned together to predict outputs directly from inputs. In benchmark tests, the improved surrogate outperforms a traditional multilayer perceptron model, most notably in predicting detached regime. Leave‐one‐value‐out evaluation indicates high accuracy within the interpolation domain, with minor degradation when extrapolating. Relative to full EMC3‐EIRENE runs, the surrogate provides over a speedup, enabling large-scale parameter scans or real-time feedback control based on 3D transport simulations to become feasible in the future.
本論文は、Wendelstein 7-X (W7-X) の周辺輸送シミュレーションのためのニューラルネットワークサロゲートモデルを提示する。このモデルは、W7-X標 準配位において現在探索されている動作パラメータ空間のほぼ全体を網羅するEMC3-EIRENEデータセットで訓練されている。このモデルは、オートエンコーダダを用いてEMC3-EIRENEの出力を低次元の潜 在空間表現に圧縮し、次にニューラル回帰器がEMC3-EIRENEの入力パラメータをそれらの潜在ベクトルにマッピングし、最後に両方の構成要素を一緒に微調整して、入力から出力を直接予測する。ベンチマークテストにおいて、改良されたサロゲートは従来の多層パーセプトロンモデルを上回り、特にデタッチド状態の予測において顕著である。Leave-one-value-out評価は、補間領域内での高い精度を示し、外挿時にはわずかな精度低下が見られる。完全なEMC3-EIRENE実行と比較して、サロゲートは 倍以上の高速化を提供し、将来、大規模なパラメータスキャンや3D輸送シミュレーションに基づくリアルタイムフィードバック制御が実現可能になる。