The impact of uncertainties in different parameters characterizing the plasma on the power deposition and the particle sources is analyzed and presented. The analysis focuses on the application of uncertainty quantification and sensitivity analysis (SA) to the neutral beam injection (NBI) by performing parametric modeling of the thermal equilibrium and the ionization process of the plasma. The uncertainties are propagated through the TAPaS code (Toroidal Accelerated PArticle Simulator), obtaining various quantities of interest, such as the birth profile of the NBI and the fraction of energy that is transferred to the ions and electrons of the background plasma. A non-intrusive, black-box approach is considered for the model responses through the utilization of a polynomial chaos expansion (PCE) as surrogate model. The global SA using the analytical computation of the Sobol indices from the estimated coefficients of the PCE allows to assign and rank the individual contribution of each uncertain parameter relative to the variation exhibited in the plasma heating. Further contributions from the interactions of different parameter combinations to the variance are also investigated.
プラズマを特徴付ける様々なパラメータの不確かさが、電力堆積と粒子源に及ぼす影響を解析し、提示する。この解析は、プラズマの熱平衡と電離過程のパラメトリックモデリングを行うことにより、不確かさ定量化および感度解析（SA）を中性粒子ビーム入射（NBI）に適用することに焦点を当てている。不確かさはTAPaSコード（Toroidal Accelerated PArticle Simulator）を通じて伝播され、NBIの生成プロファイルや背景プラズマのイオンと電子に移行するエネルギーの割合など、様々な関心量が得られる。代理モデルとして多項式カオス展開（PCE）を利用することにより、モデル応答に対して非侵襲的でブラックボックス的なアプローチが考慮される。PCEの推定係数からソボル指標を解析的に計算するグローバルSAにより、プラズマ加熱に示される変動に対する各不確かさパラメータの個々の寄与を割り当て、順位付けることができる。さらに、異なるパラメータ組み合わせの相互作用による分散への寄与も調査される。