Designing economical magnetic confinement fusion power plants motivates computational tools that can estimate plasma behavior from engineering parameters without direct reliance on experimental measurement of the plasma profiles. In this work, we present full-f global long-wavelength gyrokinetic simulations of edge and scrape-off layer turbulence in tokamaks that use only magnetic geometry, heating power, and particle inventory as inputs. Unlike many modeling approaches that employ free parameters fitted to experimental data, raising uncertainties when extrapolating to reactor scales. This approach directly simulates turbulence and resulting profiles through gyrokinetics without such empirical adjustments. This is achieved via an adaptive sourcing algorithm in Gkeyll that strictly controls energy injection and emulates particle sourcing due to neutral recycling. We show that the simulated kinetic profiles compare reasonably well with Thomson scattering and Langmuir probe data for Tokamak á Configuration Variable (TCV) discharge #65125, and that the simulations reproduce characteristic features such as blob transport and self-organized electric fields. Applying the same framework to study triangularity effects suggests mechanisms contributing to the improved confinement reported for negative triangularity (NT). Simulations of TCV discharges #65125 and #65130 indicate that NT increases the flow shear (by about 20% in these cases), which correlates with reduced turbulent losses and a modest change in the distribution of power exhaust to the vessel wall. While the physical models contain approximations that can be refined in future work, the predictive capability demonstrated here, evolving multiple profile relaxation times with kinetic electron and ion models in hundreds of GPU hours, indicates the feasibility of using Gkeyll to support design studies of fusion devices.
経済的な磁場閉じ込め核融合発電所の設計は、プラズマ分布の実験測定に直接依存することなく、工学的パラメータからプラズマ挙動を推定できる計算ツールを動機付ける。本研究では、磁場形状、加熱パワー、および粒子インベントリのみを入力として使用する、トカマクにおける周辺およびスクレイプオフ層乱流のfull-fグローバル長波長ジャイロ運動論シミュレーションを提示する。実験データに適合された自由パラメータを用いる多くのモデリング手法とは異なり、炉規模に外挿する際の不確実性を高めることになるが、このアプローチは、そのような経験的調整なしに、ジャイロ運動論を通じて乱流と結果として得られる分布を直接シミュレーションする。これは、エネルギー注入を厳密に制御し、中性粒子リサイクリングによる粒子ソーシングを模倣するGkeyllの適応的ソーシングアルゴリズムによって達成される。我々は、シミュレーションされた運動論的分布が、トカマク・ア・コンフィギュラシオン・バリアブル (TCV) の放電 #65125 に関するトムソン散乱およびラングミュアプローブデータと合理的によく一致することを示し、また、シミュレーションがブロブ輸送や自己組織化電場などの特徴的な特性を再現することを示す。同じ枠組みを三角変形効果の研究に適用することで、負三角変形 (NT) について報告されている閉じ込め改善に寄与するメカニズムが示唆される。TCV 放電 #65125 および #65130 のシミュレーションは、NT が流れのシアを増加させ（これらの場合約20%）、これが乱流損失の低減および容器壁へのパワー排熱分布の適度な変化と相関することを示す。物理モデルには将来の研究で改良され得る近似が含まれているが、ここで実証された予測能力、すなわち運動論的電子およびイオンモデルを用いて数百GPU時間で複数の分布緩和時間にわたって進化させることは、核融合装置の設計研究を支援するためのGkeyllの利用可能性を示している。