The common way to predict energy confinement in future devices such as ITER is to use scaling laws, based on parameters regression of large cross-machine databases. However, this approach is limited: the regression variables are not purely engineering parameters, physics quantities such as the plasma density ne are also input; power regressions fail to capture important physics such as regime transitions; profile effects such as Ti/Te or reverse magnetic shear are not retained. As a consequence, the scatter is large, but even some dependences are known to be of limited validity, such as the ne or P dependences of the IPB98(y, 2) scaling. Dimensionless physics, if validated, provides a reliable basis for predicting confinement in a future device. However, there are no experimental data to use as boundary condition, nor empirical knowledge based on that device. Also, the use of full gyro-kinetic codes with all relevant ingredients is computationally unfeasible for a full-radius modelling. Integrated modelling with the recently developed IMEP workflow allows to simulate from the separatrix to the plasma centre, without making use of any experimental input. Although physics-based models are used to predict core transport, core transport is shown to be predicted with less accuracy than the pedestal energy. Therefore, we validate the most established quasi-linear models TGLF and QuaLiKiZ in different regimes and experimental conditions, assessing their strengths and limits. The quasi-linear models are shown to predict transport accurately in a variety of experimental conditions, including dominant ion and electron heating, respectively. The well-known shortcoming near the pedestal top is solved, while a new collision operator in the QuaLiKiZ model improves the electron temperature simulation significantly. Also the Neural Network version of QuaLiKiZ, with very fast computation time, appears to be well applicable in ion heated H-modes.
将来のITERのような装置におけるエネルギー閉じ込めを予測する一般的な方法は、大規模なクロスマシンデータベースのパラメータ回帰に基づくスケーリング則を用いることである。しかしながら、このアプローチには限界がある：回帰変数は純粋な工学的パラメータではなく、プラズマ密度neなどの物理量も入力として含まれる；パワー回帰は、レジーム遷移などの重要な物理を捉えられない；Ti/Teや逆磁気シアーなどのプロファイル効果は保持されない。その結果、散乱は大きいが、neやP依存性など、いくつかの依存性は限られた妥当性しかないことが知られている（例えばIPB98(y,2)スケーリング）。無次元物理が検証されれば、将来の装置における閉じ込め予測の信頼できる基礎となる。しかしながら、境界条件として用いる実験データは存在せず、その装置に基づく経験的知識もない。また、全半径モデリングに必要なすべての関連要素を含む完全なジャイロ運動論コードの使用は、計算量的に実行不可能である。最近開発されたIMEPワークフローを用いた統合モデリングにより、セパラトリックスからプラズマ中心まで、実験入力を一切用いずにシミュレーションが可能となる。物理ベースのモデルはコア輸送の予測に用いられるが、コア輸送の予測精度はペデスタルエネルギーの予測精度よりも低いことが示されている。そこで、我々は最も確立された準線形モデルであるTGLFとQuaLiKiZを異なるレジームおよび実験条件で検証し、それらの長所と限界を評価する。準線形モデルは、それぞれイオン加熱および電子加熱が支配的な条件を含む様々な実験条件において、輸送を正確に予測することが示されている。ペデスタル頂部付近でのよく知られた欠陥は解決され、一方、QuaLiKiZモデルの新しい衝突演算子は電子温度シミュレーションを大幅に改善する。また、QuaLiKiZのニューラルネットワーク版は、非常に高速な計算時間を有し、イオン加熱Hモードに良好に適用可能であることが示されている。