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Precise hohlraum x-ray flux predictions at the 100 kJ-level laser facility with deep learning

Qi Zhang, Shihui Cao, Chuankui Sun, Longyu Kuang, Jinhua Zheng, Qi Li, Longfei Jing, Weiming Yang, Xiaoxi Duan, Weiwu Wang2026年6月Nuclear FusionIF 3出版社

Precise prediction of the hohlraum x-ray drive is essential for target design optimization in indirect-drive inertial confinement fusion. Conventional simulations, however, are often hampered by the hohlraum drive deficit, which limits their predictive power for new experimental configurations. This study focuses on the two-shock implosions of the 100 kJ-level laser facility, aiming to infer the radiation source constrained by multiple diagnostics. A joint inversion method for the radiation source and M-band x-ray power multipliers was developed, leading to the construction of a surrogate model that maps experimental design parameters to radiation source waveforms. Based on this model, a deep learning inference framework, PRISM, was established to achieve precise radiation source prediction. The model exhibits excellent predictive accuracy, and the bang-time prediction error in pre-shot simulations is reduced from about 500 ps to within 200 ps. Its extrapolation capability was validated using transmission grating spectrometer data, demonstrating good agreement between simulated and measured spectra. Shapley Additive Explanations revealed the relative contributions of experimental design parameters to each multiplier. Finally, we used residual-based analysis to quantify engineering accuracy. The analysis indicates improved engineering control of the 100 kJ-level laser facility in 2025, particularly in laser output stability, although pulse synchronization remain areas for refinement.

日本語訳

ホーラムX線駆動の精密予測は、間接駆動慣性核融合におけるターゲット設計最適化に不可欠である。しかしながら、従来のシミュレーションはしばしばホーラム駆動不足によって妨げられ、それが新しい実験構成に対する予測能力を制限している。本研究は、100 kJ級レーザー施設の二衝撃爆縮に焦点を当て、複数の診断により制約された放射線源を推定することを目的とする。放射線源とMバンドX線パワー乗数の同時インバージョン法を開発し、実験設計パラメータを放射線源波形に写像するサロゲートモデルの構築につなげた。このモデルに基づき、深層学習推論フレームワークであるPRISMを構築し、精密な放射線源予測を実現した。このモデルは優れた予測精度を示し、事前シミュレーションにおけるバンタイム予測誤差は約500 psから200 ps以内に低減された。その外挿能力は透過型グレーティング分光器データを用いて検証され、シミュレーションと測定スペクトルの良好な一致が示された。Shapley Additive Explanationsにより、各乗数に対する実験設計パラメータの相対的寄与が明らかにされた。最後に、残差に基づく解析を用いて工学的精度を定量化した。この解析は、2025年の100 kJ級レーザー施設における工学的制御の改善、特にレーザー出力安定性の向上を示しているが、パルス同期は改善の余地が残る分野である。

wiki

Deep learning

AIによる論文要約

100 kJ級レーザー施設におけるディープラーニングを用いた精密なホーラムX線フラックス予測
JA核融合研究者やプラズマ物理の学生、特に間接駆動方式やレーザー実験に携わる方。本手法は実験設計の最適化に有用です。#核融合 #ディープラーニング #ホーラム #レーザー #X線
LLM向け: {"Title": "ディープラーニングによるホーラムX線フラックス精密予測", "Authors": "not specified", "Research O…

間接駆動核融合では、ホーラム内部のX線駆動を正確に予測することが目標設計の最適化に不可欠です。しかし、従来のシミュレーションには駆動不足の問題がありました。本研究では、100 kJ級レーザー施設の2衝撃爆縮に着目し、放射線源とMバンドX線パワーの乗数を同時に推定する逆問題解法を開発しました。これに基づき、ディープラーニング推論フレームワークPRISMを構築し、実験設計パラメータから放射線源波形を高精度に予測できるようにしました。その結果、事前シミュレーションの爆縮時刻予測誤差が約500psから200ps以内に低減しました。また、透過型分光計データを用いて外挿性能を検証し、シミュレーションと測定スペクトルが良く一致することを確認しました。Shapley加法説明により設計パラメータの寄与を解析し、残差分析から2025年のレーザー出力安定性の向上を定量化しました。

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