Future tokamak devices that aim to create conditions relevant to power plant operations must consider strategies for mitigating damage to plasma facing components in the divertor. One of the goals of MAST-U tokamak operations is to inform these considerations by researching advanced divertor configurations that aid stable plasma detachment. Machine design, scenario planning and detachment control would all greatly benefit from tools that enable rapid calculation of scenario-relevant quantities given some input parameters. This paper presents a method for generating large, simulated scrape-off layer data sets, which was applied to generate a data set of steady-state Hermes-3 simulations of the MAST-U tokamak. A machine learning model was constructed using a Bayesian approach to hyperparameter optimisation to predict diagnosable output quantities given control-relevant input features. The resulting best-performing model, which is based on a feedforward neural network, achieves high accuracy when predicting electron temperature at the divertor target and carbon impurity radiation front position and runs in around 1 ms in inference mode. Techniques for interpreting the predictions made by the model were applied, and a high-resolution parameter scan of upstream conditions was performed to demonstrate the utility of rapidly generating accurate predictions using the emulator. This work represents a step forward in the design of machine learning-driven emulators of tokamak exhaust simulation codes in operational modes relevant to divertor detachment control and plasma scenario design.
将来のトカマク装置は、発電所運転に関連する条件を作り出すことを目指すものであり、ダイバータにおけるプラズマ対向機器への損傷を軽減するための戦略を考慮しなければならない。MAST-Uトカマク運転の目標の一つは、安定したプラズマ脱離を助ける高度なダイバータ配位を研究することにより、これらの検討に情報を提供することである。機械設計、シナリオ計画、および脱離制御はすべて、いくつかの入力パラメータが与えられたときにシナリオ関連の量を迅速に計算できるツールから大きな恩恵を受けるであろう。本論文は、大規模なシミュレーションによるスクレイプオフ層データセットを生成する方法を提示し、これを適用してMAST-Uトカマクの定常状態Hermes-3シミュレーションのデータセットを生成した。機械学習モデルは、ハイパーパラメータ最適化に対するベイズ的アプローチを用いて構築され、制御関連の入力特徴量が与えられたときに診断可能な出力量を予測する。得られた最も性能の良いモデルは、フィードフォワードニューラルネットワークに基づくものであり、ダイバータターゲットにおける電子温度と炭素不純物放射フロント位置を高い精度で予測し、推論モードでは約1 msで動作する。モデルによって行われた予測を解釈するための手法が適用され、上流条件の高解像度パラメータスキャンが実行され、エミュレータを用いて正確な予測を迅速に生成することの有用性が実証された。この研究は、ダイバータ脱離制御およびプラズマシナリオ設計に関連する運転モードにおいて、トカマク排気シミュレーションコードの機械学習駆動エミュレータの設計における前進を表すものである。