Plasma with an internal transport barrier (ITB) will be developed in JT-60SA as an attractive operation appropriate for a steady-state fusion reactor. To achieve the ITB plasma while avoiding magnetohydrodynamic instabilities, it is advantageous to simultaneously control the safety factor (q) profile and the normalized beta (). In this study, a control system for simultaneous control of the q profile and is studied in simulations prior to the real experiment in JT-60SA. The bootstrap current dominates the total current in the ITB region, which results in a coupling between the pressure profile and the q profile. Thus, it is crucial to control the q profile and according to the strength of the ITB. A two-stage neural network (NN)-based control system was developed to address this problem. The first stage estimates the transport properties (i.e. ITB strength) of the plasma from measurements. The second stage consists of several NNs for control of the q profile and . According to the ITB strength estimated by the NN in the first stage, the appropriate NN for control is selected from those in the second stage. Each NN in the second stage is trained to control plasmas with different ITB strengths through reinforcement learning employing RAPTOR, an integrated transport code. To validate this system, it is tested in a simulation employing another integrated transport code, TOPICS, to mimic the plasma control in JT-60SA plasmas with various ITB strengths. Stable control of the q profile and is achieved in ITB plasmas simulated by both the RAPTOR and TOPICS codes.
JT-60SAにおいて、内部輸送障壁(ITB)を有するプラズマは、定常核融合炉に適した魅力的な運転として開発される。電磁流体力学的不安定性を回避しつつITBプラズマを達成するには、安全係数(q)分布と規格化ベータ()を同時に制御することが有利である。本研究では、JT-60SAにおける実際の実験に先立ち、q分布と()を同時に制御するための制御系をシミュレーションで検討する。ブートストラップ電流はITB領域の全電流を支配し、その結果、圧力分布とq分布の間に結合が生じる。したがって、ITBの強度に応じてq分布と()を制御することが極めて重要である。この問題に対処するため、2段階のニューラルネットワーク(NN)ベースの制御系を開発した。第1段階は、計測からプラズマの輸送特性(すなわちITB強度)を推定する。第2段階は、q分布と()を制御するための複数のNNから構成される。第1段階のNNによって推定されたITB強度に応じて、制御に適切なNNが第2段階のNNの中から選択される。第2段階の各NNは、統合輸送コードであるRAPTORを用いた強化学習により、異なるITB強度を持つプラズマを制御するよう訓練される。このシステムを検証するため、様々なITB強度を持つJT-60SAプラズマにおけるプラズマ制御を模擬した、別の統合輸送コードTOPICSを用いたシミュレーションで試験される。RAPTORとTOPICSの両コードでシミュレーションされたITBプラズマにおいて、q分布と()の安定な制御が達成される。