Since the last IAEA Fusion Energy Conference in 2018, significant progress of the experimental program of HL-2A has been achieved on developing advanced plasma physics, edge localized mode (ELM) control physics and technology. Optimization of plasma confinement has been performed. In particular, high-βN H-mode plasmas exhibiting an internal transport barrier have been obtained (normalized plasma pressure βN reached up to 3). Injection of impurity improved the plasma confinement. ELM control using resonance magnetic perturbation or impurity injection has been achieved in a wide parameter regime, including types I and III. In addition, impurity seeding with supersonic molecular beam injection or laser blow-off techniques has been successfully applied to actively control the plasma confinement and instabilities, as well as plasma disruption with the aid of disruption prediction. Disruption prediction algorithms based on deep learning are developed. A prediction accuracy of 96.8% can be reached by assembling a convolutional neural network. Furthermore, transport resulting from a wide variety of phenomena such as energetic particles and magnetic islands has been investigated. In parallel with the HL-2A experiments, the HL-2M mega-ampere class tokamak was commissioned in 2020 with its first plasma. Key features and capabilities of HL-2M are briefly presented.
2018年の前回IAEA核融合エネルギー会議以降、HL-2Aの実験プログラムは、先進プラズマ物理、ELM制御物理および技術の開発において顕著な進展を遂げた。プラズマ閉じ込めの最適化が実施された。特に、内部輸送障壁を示す高βN Hモードプラズマが達成された（規格化プラズマ圧力βNは最大3に達した）。不純物入射によりプラズマ閉じ込めが改善された。共鳴磁場摂動または不純物入射を用いたELM制御は、タイプIおよびタイプIIIを含む広いパラメータ領域で達成された。さらに、超音速分子ビーム入射またはレーザーブローオフ技術を用いた不純物入射が、プラズマ閉じ込めと不安定性の能動制御、ならびにディスラプション予測を援用したディスラプション制御に成功裏に適用された。深層学習に基づくディスラプション予測アルゴリズムが開発された。畳み込みニューラルネットワークを構築することにより、96.8%の予測精度が達成可能である。さらに、高エネルギー粒子や磁気島などの多様な現象に起因する輸送が調査された。HL-2A実験と並行して、メガアンペア級トカマクHL-2Mが2020年に初プラズマを達成し、運転を開始した。HL-2Mの主要な特徴と能力について簡潔に紹介する。