This study presents a Bayesian network meta-model approach for reasoning over uncertainty in techno-economic assessments of early-stage commercial-scale fusion pilot plants. Bayesian networks as meta-models offer distinct advantages, such as bi-directional inference and a probabilistic representation of knowledge under uncertainty. In recent work we presented a Bayesian network meta-model framework to aid the nuclear fusion community by facilitating decision making over uncertain knowledge. In this paper, we present an application of our framework to an applied industry case study for fusion developer Tokamak Energy. Through bi-directional reasoning, our results identify the feasible regions for plasma physics and engineering parameters that minimise capital expense and maximise heat and electricity production, meeting criteria set for the US Department of Energy Fusion Development Program. Using the Bayesian network meta-model insights, Tokamak Energy avoid making deterministic decisions, and can optimise engineering design points and allocate resources towards their pilot plant concept without relying purely on assumptions. The decision-making approach can generalise across analysis codes in the fusion community.
本研究は、初期段階の商業規模核融合パイロットプラントの技術経済評価における不確実性下での推論のためのベイジアンネットワークメタモデルアプローチを提示する。メタモデルとしてのベイジアンネットワークは、双方向推論や不確実性下での知識の確率的表現などの明確な利点を提供する。最近の研究で、我々は不確実な知識に基づく意思決定を促進することにより核融合コミュニティを支援するベイジアンネットワークメタモデルフレームワークを提示した。本論文では、核融合開発企業であるTokamak Energyを対象とした応用産業ケーススタディに我々のフレームワークを適用する。双方向推論を通じて、我々の結果は、米国エネルギー省核融合開発プログラムに設定された基準を満たし、資本支出を最小化し、熱および電力生産を最大化するプラズマ物理および工学パラメータの実現可能領域を特定する。ベイジアンネットワークメタモデルの洞察を用いることで、Tokamak Energyは決定論的な意思決定を回避し、単に仮定に依存することなく、工学設計点を最適化し、パイロットプラント構想に向けてリソースを割り当てることができる。この意思決定アプローチは、核融合コミュニティにおける解析コード間で一般化できる。