A real-time capable core turbulence tokamak transport model is developed. This model is constructed from the regularized nonlinear regression of quasilinear gyrokinetic transport code output. The regression is performed with a multilayer perceptron neural network. The transport code input for the neural network training set consists of five dimensions, and is limited to adiabatic electrons. The neural network model successfully reproduces transport fluxes predicted by the original quasilinear model, while gaining five orders of magnitude in computation time. The model is implemented in a real-time capable tokamak simulator, and simulates a 300 s ITER discharge in 10 s. This proof-of-principle for regression based transport models anticipates a significant widening of input space dimensionality and physics realism for future training sets. This aims to provide unprecedented computational speed coupled with first-principle based physics for real-time control and integrated modelling applications.
リアルタイム対応のコア乱流トカマク輸送モデルが開発される。このモデルは、準線形ジャイロ運動論的輸送コード出力の正則化非線形回帰から構築される。回帰は多層パーセプトロンニューラルネットワークを用いて行われる。ニューラルネットワークのトレーニングセット用の輸送コード入力は5次元からなり、断熱電子に限定される。ニューラルネットワークモデルは、元の準線形モデルによって予測された輸送フラックスを首尾よく再現し、計算時間で5桁の高速化を達成する。このモデルはリアルタイム対応トカマクシミュレータに実装され、300秒のITER放電を10秒でシミュレーションする。回帰ベースの輸送モデルに対するこの原理実証は、将来のトレーニングセットにおける入力空間の次元性と物理的現実性の大幅な拡大を見込む。これは、リアルタイム制御および統合モデリング応用のために、第一原理に基づく物理と組み合わせた前例のない計算速度を提供することを目指す。