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An intra-shot tool for ramp-up optimization with experiments on MAST-U

D. Frattolillo, L.E. di Grazia, M. Mattei, C. Vincent, L. Kogan, the MAST-U Team, the EUROfusion Tokamak Exploitation Team2026年2月Nuclear FusionIF 3出版社

The interest in fast and robust scenario design tools is increasing more and more in view of the operation of future large tokamaks like ITER. In fact, an efficient design procedure can reduce costs and risks, and, in particular, a well designed ramp-up can have a positive influence on the quality of the entire pulse. Large part of the ramp-up success is due to the way magnetic control acts, and in particular to the design of current waveforms in the active control coils. Model based intra-shot optimization tools have been proved to be useful for the magnetic design of plasma initiation and early ramp-up scenarios with recent experiments on TCV and MAST-U. These are based on the assumption that plasma is nearly circular and the focus is on the evolution of plasma current and position. The possibility to extend such procedures to design an entire ramp-up with a focus on shape evolution including X-point formation is the subject of this paper. The proposed algorithm is based on iterative learning control concepts. After a first model-based design obtained with classical tools, the scenario is corrected step by step solving a linearly constrained quadratic optimization problem which makes use of the results of previous experiments, rapidly converging to an optimal solution shot after shot. The procedure has been applied to MAST-U demonstrating advantages also on the plasma performance, and the possibility to implement it with a reasonable computational time to be used every time a new ramp-up is proposed or in the early operations of new or refurbished tokamaks.

日本語訳

将来のITERのような大型トカマクの運転を見据えて、高速かつロバストなシナリオ設計ツールへの関心はますます高まっている。実際、効率的な設計手順はコストとリスクを低減でき、特に適切に設計されたランプアップはパルス全体の品質に良い影響を与え得る。ランプアップの成功の大部分は磁気制御の働き方、特に能動制御コイルにおける電流波形の設計に依存している。モデルベースのショット内最適化ツールは、TCVおよびMAST-Uでの最近の実験により、プラズマ立ち上げおよび初期ランプアップシナリオの磁気設計に有用であることが実証されている。これらは、プラズマがほぼ円形であるという仮定に基づいており、プラズマ電流と位置の時間発展に焦点を当てている。そのような手順を拡張して、X点形成を含む形状発展に焦点を当てたランプアップ全体を設計する可能性が、本論文の主題である。提案アルゴリズムは反復学習制御の概念に基づいている。古典的なツールで得られた最初のモデルベース設計の後、シナリオは、過去の実験の結果を利用する線形制約付き二次最適化問題を解くことによって段階的に修正され、ショットごとに最適解へ急速に収束する。この手順はMAST-Uに適用され、プラズマ性能にも利点があることを実証し、新しいランプアップが提案されるたびに、または新規または改修されたトカマクの初期運転において使用できる妥当な計算時間で実装できる可能性を示している。

装置

iter低精度(概要文一致)

wiki

MASTMAST Upgrade

AIによる論文要約

MAST-Uを用いたランプアップ最適化のためのショット内ツール
JA核融合研究者、プラズマ制御エンジニア、トカマク運転者#核融合 #トカマク #ランプアップ #MASTU #プラズマ制御
LLM向け: {"Title": "ランプアップ最適化のためのショット内ツール", "Authors": "未提供", "Research Objective": "プラズマ…

本論文は、将来の大型トカマク(ITER等)の運転に向けて、ランプアップ(電流立ち上げ)の効率的かつロバストな設計手法を提案するものです。特に、磁気制御の設計がパルス全体の品質に大きな影響を与えるため、ショット内最適化ツールを開発しました。提案手法は反復学習制御に基づき、過去の実験結果を利用して最適解に迅速に収束します。MAST-Uでの実験により、プラズマ性能の向上と実用的な計算時間での実装が確認されました。この手法は、新規トカマクの早期運転やランプアップシナリオの設計に有用です。

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