Two reduced simulation approaches are exploited to predict the parametric boundary of dominant instability regime with global effects and the characteristics of corresponding turbulent particle fluxes in tokamak plasmas. One is usual numerical simulation of coexisting ion temperature gradient (ITG) mode and trapped electron mode (TEM) turbulence employing an extended fluid code (ExFC) based on the so-called Landau–Fluid model including the trapped electron dynamics. Here the density gradient (i.e. R/Ln) driven TEM (∇n-TEM) is emphasized. The other one is a surrogate turbulence transport model, taking a neural network (NN) based approach with speeding calculation. It is shown that the turbulent particle flux, particularly their directions depend on the type of micro-instability as ITG and/or TEM. On the other hand, the density gradient may govern the direction of the turbulent particle fluxes in general circumstances. Specifically, in the parameter regime explored here, the ITG and the electron temperature gradient driven TEM (∇Te-TEM) are destabilized for flat density profile, generally causing an inward particle flux, i.e. particle pinch. Contrarily, for steep density profile, the ∇n-TEM or coexisting ITG and TEM turbulence are dominant so that the particle always diffuses outwards. An empirical criterion is obtained to predict the dominant instability and the direction of particle flux for medium density gradients, involving the gradients of both ion and electron temperature as well as the density. These two transport models are applied to analyze the spontaneous excitation of a quasi-coherent mode in the turbulence modulation discharge by MHD magnetic island observed on tokamak HL-2A, clearly showing a dynamic transition from ITG to TEM. Furthermore, the ExFC-NN model can predict and speed up the analysis of the turbulence transport in tokamak experiments.
2つの縮約シミュレーション手法が用いられ、大域効果を伴う支配的不安定性領域のパラメータ境界と、対応する乱流粒子束の特性を予測する。1つは、捕捉電子ダイナミクスを含むいわゆるLandau–Fluidモデルに基づく拡張流体コード(ExFC)を用いた、共存するイオン温度勾配(ITG)モードと捕捉電子モード(TEM)乱流の通常の数値シミュレーションである。ここでは、密度勾配(すなわち R/Ln)駆動TEM(∇n-TEM)が強調される。もう1つは、ニューラルネットワーク(NN)に基づくアプローチを採用し、計算を高速化するサロゲート乱流輸送モデルである。乱流粒子束、特にその方向は、ITGおよび/またはTEMといった微視的不安定性の種類に依存することが示される。一方、密度勾配は、一般的な状況において乱流粒子束の方向を支配する可能性がある。具体的には、ここで調査したパラメータ領域では、平坦な密度分布に対してITGと電子温度勾配駆動TEM(∇Te-TEM)が不安定化され、一般に内向きの粒子束、すなわち粒子ピンチを引き起こす。対照的に、急峻な密度分布に対しては、∇n-TEMまたは共存するITGとTEM乱流が支配的であり、粒子は常に外向きに拡散する。中程度の密度勾配に対する支配的不安定性と粒子束の方向を予測するための経験的基準が得られ、これはイオン温度と電子温度の両方の勾配および密度を含む。これらの2つの輸送モデルは、トカマクHL-2Aで観測されたMHD磁気島による乱流変調放電における準コヒーレントモードの自発励起を解析するために適用され、ITGからTEMへの動的遷移を明確に示している。さらに、ExFC-NNモデルは、トカマク実験における乱流輸送の解析を予測し、高速化することができる。