One of the main challenges in developing effective control strategies for the magnetic control system in tokamaks has been the difficulty in obtaining the last closed-flux surface (LCFS) evolution results from control commands. We have developed a data-driven model that combines a predictive model and a surrogate model for physics simulation programs. This model is capable of predicting the LCFS without relying on physical simulation codes. Addressing the data characteristics of LCFS, we have proposed a specialized discretization approach to achieve dimensionality reduction. Furthermore, we have excluding the control references, the model can be seamlessly integrated into the control system, providing real-time LCFS prediction. Following comprehensive testing and multifaceted evaluation, our model has demonstrated highly satisfactory results of 95% or above, meeting practical requirements.
トカマクにおける磁気制御システムの効果的な制御戦略を開発する上での主な課題の一つは、制御コマンドから最終閉磁気面(LCFS)の時間発展結果を得ることの難しさである。我々は、物理シミュレーションプログラムのサロゲートモデルと予測モデルを組み合わせたデータ駆動モデルを開発した。このモデルは、物理シミュレーションコードに依存せずにLCFSを予測することができる。LCFSのデータ特性に対処するため、次元削減を達成するための特殊な離散化アプローチを提案した。さらに、制御参照値を除外することで、モデルは制御システムにシームレスに統合され、リアルタイムのLCFS予測を提供できる。包括的なテストと多面的な評価の後、我々のモデルは、実用要件を満たす95%以上の非常に満足できる結果を示した。