Safety factor profile control via active feedback control of electron temperature profile during a plasma current ramp-up phase of a DEMO reactor is investigated to minimize the magnetic flux consumption of a central solenoid (CS) for wide range of q profiles. It is shown that q profiles with positive, weak and reversed magnetic shear can be obtained with the resistive flux consumption less than 60% of the empirical estimation which is calculated using the Ejima constant of 0.45. For the optimization of the target electron temperature profile and feedback gain to control electron heating power, reinforcement learning technique is introduced. One important feature of the system trained by reinforcement learning is that it can optimize the target electron temperature adaptive to the present status of a plasma. This adaptive feature of the reinforcement learning enables to control q profiles even in the case that an effective charge profile is randomly modified and it is not measured directly.
DEMO炉のプラズマ電流立ち上げ段階における電子温度分布の能動フィードバック制御による安全係数分布制御を調査し、広範囲のq分布に対して中心ソレノイド(CS)の磁束消費を最小化する。正の磁気シア、弱い磁気シア、反転磁気シアを持つq分布が、Ejima定数0.45を用いて計算される経験的推定値の60%未満の抵抗性磁束消費で得られることが示される。目標電子温度分布と電子加熱電力を制御するフィードバックゲインの最適化には、強化学習手法が導入される。強化学習によって訓練されたシステムの重要な特徴の一つは、プラズマの現在の状態に適応して目標電子温度を最適化できることである。この強化学習の適応的特徴により、実効電荷分布がランダムに変更され、直接測定されない場合でもq分布を制御することが可能となる。