This paper outlines an approach towards improved rigour in tokamak turbulence transport model validation within integrated modelling. Gaussian process regression (GPR) techniques were applied for profile fitting during the preparation of integrated modelling simulations allowing for rigourous sensitivity tests of prescribed initial and boundary conditions as both fit and derivative uncertainties are provided. This was demonstrated by a JETTO integrated modelling simulation of the JET ITER-like-wall H-mode baseline discharge #92436 with the QuaLiKiz quasilinear turbulent transport model, which is the subject of extrapolation towards a deuterium–tritium plasma. The simulation simultaneously evaluates the time evolution of heat, particle, and momentum fluxes over ∼10 confinement times, with a simulation boundary condition at . Routine inclusion of momentum transport prediction in multi-channel flux-driven transport modelling is not standard and is facilitated here by recent developments within the QuaLiKiz model. Excellent agreement was achieved between the fitted and simulated profiles for ne, Te, Ti, and within , but the simulation underpredicts the mid-radius Ti and overpredicts the core ne and Te profiles for this discharge. Despite this, it was shown that this approach is capable of deriving reasonable inputs, including derivative quantities, to tokamak models from experimental data. Furthermore, multiple figures-of-merit were defined to quantitatively assess the agreement of integrated modelling predictions to experimental data within the GPR profile fitting framework.
本論文は、統合モデリングにおけるトカマク乱流モデル検証の厳密性向上へのアプローチを概説する。ガウス過程回帰（GPR）手法を、統合モデリングシミュレーションの準備中のプロファイルフィッティングに適用し、フィット不確実性と導関数不確実性の両方が提供されることにより、所定の初期条件および境界条件の厳密な感度試験を可能にした。これは、重水素–三重水素プラズマへの外挿の対象となる、JET ITERライク壁Hモードベースライン放電#92436のJETTO統合モデリングシミュレーションによって実証された。当該シミュレーションは、熱、粒子、および運動量フラックスの時間発展を約10閉じ込め時間にわたって同時に評価し、シミュレーション境界条件は［原文のまま］に設定されている。多チャンネルフラックス駆動輸送モデリングにおける運動量輸送予測の日常的な組み込みは標準的ではなく、ここではQuaLiKizモデルの最近の開発によって促進されている。ne、Te、Ti、および［原文のまま］のフィットプロファイルとシミュレーションプロファイルの間で優れた一致が達成されたが、当該シミュレーションはTiの半径中間部を過小予測し、この放電のコア領域におけるneおよびTeプロファイルを過大予測した。それにもかかわらず、このアプローチが実験データからトカマクモデルへの合理的な入力（導関数量を含む）を導出できることが示された。さらに、GPRプロファイルフィッティングフレームワーク内で統合モデリング予測と実験データの一致を定量的に評価するための複数の評価指標が定義された。