A new model of heating, current drive, torque and other effects of neutral beam injection on NSTX-U that uses neural networks has been developed. The model has been trained and tested on the results of the Monte Carlo code NUBEAM for the database of experimental discharges taken during the first operational campaign of NSTX-U. By projecting flux surface quantities onto empirically derived basis functions, the model is able to efficiently and accurately reproduce the behavior of both scalars, like the total neutron rate and shine through, and profiles, like beam current drive and heating. The model has been tested on the NSTX-U real-time computer, demonstrating a rapid execution time orders of magnitude faster than the Monte Carlo code that is well suited for the iterative calculations needed to interpret experimental results, optimization during scenario development activities, and real-time plasma control applications. Simulation results of a proposed design for a nonlinear observer that embeds the neural network calculations to estimate the poloidal flux profile evolution, as well as and fast ion diffusivity, are presented.
NSTX-Uにおける中性粒子ビーム入射の加熱、電流駆動、トルク、およびその他の効果のニューラルネットワークを用いた新しいモデルが開発された。このモデルは、NSTX-Uの最初の運転キャンペーン中に取得された実験放電のデータベースに対するモンテカルロコードNUBEAMの結果を用いて訓練および検証された。フラックス面量を経験的に導出された基底関数に射影することにより、このモデルは、全中性子率やシャインスルーなどのスカラー量と、ビーム電流駆動や加熱などのプロファイル量の両方の挙動を効率的かつ正確に再現することができる。このモデルはNSTX-Uのリアルタイム計算機上で検証され、モンテカルロコードよりも数桁高速な実行時間を実現し、実験結果の解釈に必要な反復計算、シナリオ開発活動中の最適化、およびリアルタイムプラズマ制御アプリケーションに適していることが実証された。ニューラルネットワーク計算を組み込んでポロイダル磁束プロファイルの時間発展と高速イオン拡散係数を推定する非線形オブザーバの提案設計に関するシミュレーション結果が提示される。