Accurate plasma state reconstruction will be crucial for the success of ITER and future fusion plants, but the harsh conditions of a burning plasma will make diagnostic operation more challenging than in current machines. Integrated data analysis (IDA) based on Bayesian inference allows for improved information gain by combining the analysis of many diagnostics into a single step using sophisticated forward models. It also provides a framework to seamlessly combine predictive modeling and data, which can be invaluable in a data-poor environment. As a step towards IDA at scale, we present a new, fast integrated analysis framework that allows for the simultaneous reconstruction of the kinetic profiles and the magnetic equilibrium with uncertainties included. This analysis framework allows for the systematic evaluation of models using extensive experimental data leveraging DOE supercomputing infrastructure, such as being developed through the DOE-Advanced Scientific Computing Research integrated research infrastructure (Smith, XLOOP). To test the performance and verify the code it was applied to an ITER-like scenario using a realistic machine geometry and diagnostic description. Using artificial data for magnetics, Thomson scattering, interferometry, and polarimetry generated from a known ground truth, the coupled equilibrium and kinetic profile reconstruction problem was solved via the Maximum a posteriori method in approximately three minutes on a multicore CPU including uncertainty quantification. The resulting equilibrium and kinetic profiles were found to be in reasonable agreement with the ground truth.
正確なプラズマ状態再構築はITERおよび将来の核融合プラントの成功にとって極めて重要となるであろうが、燃焼プラズマの過酷な条件下では、診断運用は現行装置よりも困難になるであろう。ベイズ推論に基づく統合データ解析(IDA)は、洗練されたフォワードモデルを用いて多くの診断の解析を単一のステップに組み合わせることにより、情報利得の向上を可能にする。また、予測モデリングとデータをシームレスに組み合わせる枠組みを提供し、これはデータ不足環境において非常に貴重となり得る。大規模IDAへの一歩として、我々は、不確かさを含めた運動論的プロファイルと磁気平衡の同時再構築を可能にする、新しく高速な統合解析フレームワークを提示する。この解析フレームワークは、DOE-Advanced Scientific Computing Research統合研究基盤(Smith, XLOOP)を通じて開発されているようなDOEスーパーコンピューティング基盤を活用して、広範な実験データを用いたモデルの系統的評価を可能にする。性能を試験しコードを検証するために、現実的な装置形状と診断記述を用いたITER様シナリオにこれを適用した。既知のグラウンドトゥルースから生成された磁気計測、トムソン散乱、干渉計測、および偏光計測の人工データを用いて、連成した平衡と運動論的プロファイル再構築問題を、不確かさ定量化を含めてマルチコアCPU上で約3分で最大事後確率法により解いた。得られた平衡および運動論的プロファイルは、グラウンドトゥルースと妥当な一致を示すことが分かった。