KSTAR has recently undergone an upgrade to use a new tungsten divertor to run experiments in ITER-relevant scenarios. Even with a high melting point of tungsten, it is important to control the heat flux impinging on tungsten divertor targets to minimize sputtering and contamination of the core plasma. Heat flux on the divertor is often controlled by increasing the degree of detachment of scrape-off layer plasma from the target plates. In this work, we have demonstrated successful divertor detachment and heat exhaust dissipation control experiments using two different methods. The first method uses attachment fraction as a control variable which is estimated using ion saturation current measurements from embedded Langmuir probes in the divertor. The second method uses a novel machine-learning-based surrogate model of 2D UEDGE simulation database, DivControlNN. We demonstrated running inference operation of DivControlNN in realtime to estimate heat flux at the divertor and use it as the control variable in a feedback loop with impurity gas flow. We present interesting insights from these experiments including a systematic approach to tuning controllers and discuss future improvements in the control infrastructure and control variables for future burning plasma experiments.
KSTARは最近、ITER関連シナリオでの実験を行うため、新しいタングステンダイバータを使用するようアップグレードされた。タングステンの融点が高い場合でも、タングステンダイバータターゲットに入射する熱流束を制御して、スパッタリングと中心プラズマの汚染を最小限に抑えることが重要である。ダイバータ上の熱流束は、しばしばスクレイプオフ層プラズマのターゲット板からのデタッチメントの度合いを高めることによって制御される。本研究では、2つの異なる方法を用いて、ダイバータデタッチメントと排熱散逸制御実験の成功を実証した。最初の方法は、ダイバータに埋め込まれたラングミュアプローブからのイオン飽和電流測定を用いて推定されるアタッチメントフラクションを制御変数として使用する。2番目の方法は、2次元UEDGEシミュレーションデータベースの新しい機械学習ベースのサロゲートモデルであるDivControlNNを使用する。我々は、ダイバータでの熱流束を推定し、不純物ガス流量とのフィードバックループにおける制御変数としてそれを使用するために、DivControlNNの推論動作をリアルタイムで実行することを実証した。我々は、コントローラのチューニングへの体系的なアプローチを含むこれらの実験からの興味深い知見を提示し、将来の燃焼プラズマ実験のための制御インフラストラクチャと制御変数の将来の改善について議論する。