An accurate description of turbulence up to the transport timescale is essential for predicting core plasma profiles and enabling reliable calculations for designing advanced scenarios and future devices. Here, we exploit the gap separation between turbulence and transport timescales and couple the global gyrokinetic code GENE to the transport-solver Tango, including kinetic electrons, collisions, realistic geometries, toroidal rotation and electromagnetic effects for the first time. This approach overcomes gyrokinetic codes' limitations and enables high-fidelity profile calculations in experimentally relevant plasma conditions, significantly reducing the computational cost. We present numerical results of GENE–Tango for two ASDEX Upgrade discharges, one of which exhibits a pronounced peaking of the ion temperature profile not reproduced by TGLF–ASTRA. We show that GENE–Tango can correctly capture the ion temperature peaking observed in the experiment. By retaining different physical effects in the GENE simulations, e.g., collisions, toroidal rotation and electromagnetic effects, we show that the ion temperature profile's peaking can be linked to electromagnetic effects of submarginal (stable) KBM modes. Based on these results, the expected GENE–Tango speedup for the ITER standard scenario is larger than two orders of magnitude compared to a single gyrokinetic simulation up to the transport timescale, possibly making first-principles ITER simulations feasible on current computing resources.
乱流から輸送時間スケールまでの正確な記述は、コアプラズマのプロファイルを予測し、先進シナリオや将来の装置のための信頼性の高い計算を可能にするために不可欠である。ここでは、乱流と輸送の時間スケールの分離を利用し、ジャイロ運動論的コードGENEを輸送ソルバーTangoと結合する。この枠組みには、運動論的電子、衝突、現実的な幾何学形状、トロイダル回転、電磁効果が初めて含まれる。このアプローチは、ジャイロ運動論的コードの限界を克服し、実験的に関連するプラズマ条件における高忠実度のプロファイル計算を可能にし、計算コストを大幅に削減する。GENE–TangoをASDEX Upgradeの2つの放電に適用した結果を示す。そのうちの1つは、TGLF–ASTRAでは再現されない顕著なイオン温度プロファイルのピーキングを示す。GENE–Tangoは、実験で観測されたイオン温度ピーキングを正確に捕捉できることを実証する。GENEシミュレーションにおいて衝突、トロイダル回転、電磁効果などの異なる物理効果を系統的に保持することにより、観測されたイオン温度ピーキングが、準臨界（安定な）KBMモードの電磁効果に起因することを示す。これらの結果に基づき、ITER標準シナリオに対するGENE–Tangoの予想される高速化は、輸送時間スケールまでの単一のジャイロ運動論的シミュレーションと比較して2桁以上であり、現在の計算リソースでの第一原理に基づくITERシミュレーションを実現可能にする。