A data assimilation technique is applied to the integrated transport simulation (TASK3D) of a plasma in Large Helical Device (LHD). We use the ensemble Kalman filter (EnKF) as a data assimilation method for the estimation of state variables composed of the electron and ion temperature, density, numerical coefficients of turbulence models, and NBI heat deposition. The time series data of experimentally measured temperature and density profiles are assimilated into TASK3D. The obtained electron and ion temperature profiles and temporal variations by the data assimilation system agree well with measured ones owing to the optimization of the employed turbulent transport model and the heat deposition. These results indicate the effectiveness and validity of the data assimilation approach for accurate prediction of the behavior of fusion plasmas and the possibility of advanced turbulence modeling.
データ同化手法を、大型ヘリカル装置（LHD）におけるプラズマの統合輸送シミュレーション（TASK3D）に適用する。データ同化手法としてアンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）を用い、電子温度、イオン温度、密度、乱流モデルの係数、およびNBI加熱分布から構成される状態変数の推定を行う。実験で計測された温度・密度分布の時系列データをTASK3Dに同化した結果、データ同化システムによって得られた電子・イオン温度分布およびその時間発展は、採用した乱流輸送モデルと加熱分布の最適化により、実験計測値と良好な一致を示した。これらの結果は、プラズマの挙動予測の高精度化に対するデータ同化アプローチの有効性と妥当性を示すものであり、高度な乱流モデリングの可能性を拓くものである。