W7-X, a five-period, fully optimized stellarator, currently under construction at IPP-Greifswald, Germany, is built with superconducting coils to show the steady state capability of stellarators. However, the steady state needs continuous equilibrium information for monitoring and controlling the discharge. Although the timescales are long compared with tokamaks, the computational effort for calculating three-dimensional magnetohydrodynamic equilibria is also orders of magnitude higher. This has led us to start the development of a fast equilibrium recovery for W7-X. As a starting point and also for investigating the richness of magnetic configurations, of which only nine physically interesting examples have been examined till now, a fast recovery of vacuum magnetic configurations, described by the flux surface geometry and profile parameters, is carried out using the function parametrization (FP) and artificial neural networks (ANN) methods. Additionally, we parametrize the detectable major magnetic island chains (5/6, 5/5, 5/4) in the form of their locations, , and their width, w(is). The quality of FP recovery is compared with ANN, where the vacuum parameters are non-linearly regressed in terms of linear combinations of the coil currents. The results show that a quadratic FP model is generally sufficient for a good recovery of the parameters which are related to the magnetic axis. However, a cubic model is necessary for modelling accurately the magnetic island-related parameters. ANN models offer no improvement over the cubic FP model.
W7-Xは、ドイツのグライフスヴァルトにあるIPPで現在建設中の5周期・完全最適化ステラレーターであり、ステラレーターの定常運転能力を実証するために超伝導コイルを備えて建設されている。しかしながら、定常運転には、放電の監視と制御のための連続的な平衡情報が必要である。トカマクと比較して時間スケールは長いものの、三次元磁気流体力学平衡の計算コストは桁違いに高い。このことから、我々はW7-Xのための高速平衡再構築の開発に着手した。その出発点として、またこれまでにわずか9つの物理的に興味深い例しか調べられていない磁気配位の多様性を調査するためにも、関数パラメータ化法と人工ニューラルネットワーク法を用いて、磁気面形状とプロファイルパラメータで記述される真空磁気配位の高速再構築を実施した。さらに、検出可能な主要な磁気島列（5/6、5/5、5/4）を、その位置と幅w(is)の形でパラメータ化した。真空パラメータをコイル電流の線形結合の非線形関数として回帰する際に、FP法による再構築の品質をANN法と比較した。結果は、磁気軸に関連するパラメータの良好な再構築には二次のFPモデルで一般に十分であることを示している。しかしながら、磁気島関連パラメータを正確にモデル化するには三次モデルが必要である。ANNモデルは三次のFPモデルに対する改善にはならない。