Scenario development in tokamaks is an open area of investigation that can be approached in a variety of different ways. Experimental trial and error has been the traditional method, but this required a massive amount of experimental time and resources. As high fidelity predictive models have become available, offline development and testing of proposed scenarios has become an option to reduce the required experimental resources. The use of predictive models also offers the possibility of using a numerical optimization process to find the controllable inputs that most closely achieve the desired plasma state. However, this type of optimization can require as many as hundreds or thousands of predictive simulation cases to converge to a solution; many of the commonly used high fidelity models have high computational burdens, so it is only reasonable to run a handful of predictive simulations. In order to make use of numerical optimization approaches, a compromise needs to be found between model fidelity and computational burden. This compromise can be achieved using neural networks surrogates of high fidelity models that retain nearly the same level of accuracy as the models they are trained to replicate while reducing the computation time by orders of magnitude. In this work, a model-based numerical optimization tool for scenario development is described. The predictive model used by the optimizer includes neural network surrogate models integrated into the fast Control-Oriented Transport simulation framework. This optimization scheme is able to converge to the optimal values of the controllable inputs that produce the target plasma scenario by running thousands of predictive simulations in under an hour without sacrificing too much prediction accuracy.
トカマクにおけるシナリオ開発は、さまざまな方法でアプローチできる未解決の研究分野である。実験的な試行錯誤が伝統的な方法であるが、これは多大な実験時間とリソースを必要とした。高忠実度の予測モデルが利用可能になるにつれて、提案されたシナリオのオフラインでの開発とテストが、必要な実験リソースを削減するための選択肢となった。予測モデルの使用はまた、所望のプラズマ状態を最もよく達成する制御可能な入力を見つけるために数値最適化プロセスを使用する可能性を提供する。しかしながら、この種の最適化は解に収束するために数百または数千もの予測シミュレーションケースを必要とし得る。一般的に使用される高忠実度モデルの多くは高い計算負荷を持つため、実行できる予測シミュレーションはほんの数回に限られる。数値最適化アプローチを利用するためには、モデルの忠実度と計算負荷の間の妥協点を見つける必要がある。この妥協点は、複製するよう訓練されたモデルとほぼ同じレベルの精度を維持しつつ、計算時間を桁違いに短縮する、高忠実度モデルのニューラルネットワーク代理モデルを使用することで達成できる。本研究では、シナリオ開発のためのモデルベース数値最適化ツールについて説明する。オプティマイザーが使用する予測モデルは、高速制御指向輸送シミュレーションフレームワークに統合されたニューラルネットワーク代理モデルを含む。この最適化スキームは、予測精度をあまり犠牲にすることなく、1時間未満で数千回の予測シミュレーションを実行することにより、目標プラズマシナリオを生成する制御可能な入力の最適値に収束することができる。