The pumping performance of the EAST tokamak upgraded divertor has been optimized by varying the height and width of the duct that connects the plasma and plenum volumes. The optimization is performed using a semi-analytic model which predicts the molecular pressure in the plenum given the plasma facing component geometry and plasma parameters along the divertor, specifically electron temperature, electron density, and the ion particle flux. The model is semi-analytic as the plasma parameters can come from experimental data (or plasma transport simulations), and uses a first-flight approximation for neutral transport. This model is computationally inexpensive, allowing for several geometries and sets of plasma parameters to be rapidly evaluated. A duct geometry is found that performs well for different plasma equilibria and strike point positions. The semi-analytic model results are compared to two dimensional plasma and neutral transport simulations using the SOLPS-ITER code, indicating that charge-exchange is a significant contributor to the plenum pressure at low electron temperature. An extension to the semi-analytic model improves the comparison over a broader range of temperature. The conservative prediction of the model and the broad maximum in the pressure contours imply that the inclusion of charge-exchange is not required in the optimization procedure, but that quantitative estimates should be provided with a high-fidelity model such as SOLPS-ITER.
EASTトカマクのアップグレードされたダイバータの排気性能は、プラズマとプレナムの容積を接続するダクトの高さと幅を変化させることによって最適化された。この最適化は、プラズマ対向部品の形状とダイバータに沿ったプラズマパラメータ、具体的には電子温度、電子密度、イオン粒子束が与えられたときに、プレナム内の分子圧力を予測する半解析モデルを用いて実施された。このモデルは半解析的であり、プラズマパラメータは実験データ（またはプラズマ輸送シミュレーション）から得られ、中性粒子輸送には一次飛行近似を用いる。このモデルは計算コストが低いため、複数の幾何学的形状とプラズマパラメータのセットを迅速に評価することができる。その結果、異なるプラズマ平衡状態とストライク点位置に対して良好な性能を発揮するダクト形状が見出された。半解析モデルの結果は、SOLPS-ITERコードを用いた二次元プラズマ・中性粒子輸送シミュレーションの結果と比較され、電荷交換が低温電子温度条件におけるプレナム圧力の重要な寄与因子であることが示された。半解析モデルの拡張により、より広い温度範囲でシミュレーション結果との一致が改善された。モデルの保守的な予測と圧力分布の広い極大値は、最適化手順において電荷交換の組み込みは必須ではないが、定量的な評価にはSOLPS-ITERのような高忠実度モデルの使用が推奨されることを示唆している。