Reliable core density control with pellet fueling will be necessary to achieve required fusion power output in future fusion tokamaks such as ITER. The discrete nature of fuel pellets, however, complicates the density profile control problem significantly. As a solution, we propose a predictive density profile controller that considers fuel pellets as discrete actuators, while ensuring operation within prescribed density limits. The model predictive control (MPC) scheme we deploy combines the offset-free method to correct prediction model inaccuracies and our novel modified penalty term homotopy algorithm for real-time MPC (PTH-MPC). To demonstrate density profile control with discrete pellets, we couple the PTH-MPC density controller with JINTRAC integrated simulations of the ITER 15 MA/5.3 T scenario, using HPI2 to model discrete pellet ablation and deposition. We compare the density controller performance in integrated simulations using the Bohm/gyro-Bohm turbulent transport model against integrated simulations using the TGLF turbulent transport model. We highlight the necessity of treating pellets as discrete events for controller performance and for remaining within density limits. We conclude that PTH-MPC is a promising candidate for density profile control with pellets fueling in ITER and other future tokamaks and recommend further improvements using learning-based and robust MPC. We also note the limitations of quasi-linear turbulent transport models in simulations involving discrete pellets.
信頼性の高いコア密度制御をペレット燃料供給によって行うことは、ITERのような将来の核融合トカマクにおいて要求される核融合出力を達成するために必要となるであろう。しかしながら、燃料ペレットの離散的な性質は、密度プロファイル制御問題を著しく複雑にする。その解決策として、我々は、燃料ペレットを離散的なアクチュエータとして考慮しつつ、規定された密度限界内での運転を保証する予測型密度プロファイル制御器を提案する。我々が用いるモデル予測制御(MPC)スキームは、予測モデルの不正確さを補正するオフセットフリー法と、実時間MPCのための我々の新しい修正ペナルティ項ホモトピーアルゴリズム(PTH-MPC)を組み合わせたものである。離散ペレットによる密度プロファイル制御を実証するために、我々はPTH-MPC密度制御器を、HPI2を用いて離散ペレットのアブレーションと堆積をモデル化したITER 15 MA/5.3 TシナリオのJINTRAC統合シミュレーションと結合する。我々は、Bohm/gyro-Bohm乱流輸送モデルを用いた統合シミュレーションと、TGLF乱流輸送モデルを用いた統合シミュレーションとで、密度制御器の性能を比較する。我々は、制御器の性能と密度限界内に留まるために、ペレットを離散事象として扱うことの必要性を強調する。我々は、PTH-MPCがITERや他の将来のトカマクにおけるペレット燃料供給による密度プロファイル制御の有望な候補であると結論し、学習ベースおよびロバストMPCを用いたさらなる改良を推奨する。また、離散ペレットを含むシミュレーションにおける準線形乱流輸送モデルの限界にも注意を促す。