A new model for prediction of electron density and pressure profile shapes on NSTX and NSTX-U has been developed using neural networks. The model has been trained and tested on measured profiles from experimental discharges during the first operational campaign of NSTX-U. By projecting profiles onto empirically derived basis functions, the model is able to efficiently and accurately reproduce profile shapes. In order to project the performance of the model to upcoming NSTX-U operations, a large database of profiles from the operation of NSTX is used to test performance as a function of available data. The rapid execution time of the model is well suited to the planned applications, including optimization during scenario development activities, and real-time plasma control. A potential application of the model to real-time profile estimation is demonstrated.
NSTXおよびNSTX-Uにおける電子密度と圧力分布形状の予測のための新しいモデルが、ニューラルネットワークを用いて開発された。このモデルは、NSTX-Uの最初の運転キャンペーン中の実験放電から得られた測定分布を用いて訓練およびテストされた。分布を経験的に導出された基底関数に射影することにより、モデルは分布形状を効率的かつ正確に再現することができる。モデルの性能を今後のNSTX-U運転に外挿するため、NSTXの運転から得られた大規模な分布データベースを用いて、利用可能なデータの関数としての性能をテストする。モデルの高速な実行時間は、計画されている応用、すなわちシナリオ開発活動中の最適化やリアルタイムプラズマ制御に適している。モデルのリアルタイム分布推定への応用可能性が実証された。