Første demonstration af prædiktiv kontrol af fusionsplasma med digital tvilling

Fusionsenergi udvikles som en løsning på globale energiproblemer. Især den magnetiske indeslutningsmetode, hvor ultrahøj temperatur plasma er begrænset af et magnetfelt, er den mest avancerede og anses for at være den mest lovende metode til fusionsreaktorer.

Ved denne metode indesluttes plasmaet i reaktoren i en tilstand med høj temperatur og høj tæthed af et magnetfelt, og energien, der frigives ved fusionsreaktionen i plasmaet, omdannes til elektricitet.

For at realisere denne kraftgenereringsmetode er det vigtigt at forudsige og kontrollere den komplekse adfærd af fusionsplasma. En mulig kontrolmetode er digital tvillingkontrol, hvor fusionsplasmaet styres baseret på plasmaet gengivet i numerisk rum.

Det er dog svært at forudsige og analysere plasmaadfærden med høj nøjagtighed ved hjælp af simuleringsmodeller, fordi modellen ikke kun skal tage højde for kompleks plasmaflow, men også mange andre faktorer såsom opvarmning, brændstofforsyning, urenheder og neutrale partikler.

Derudover vil fremtidige fusionsreaktorer have begrænsede måleevner, hvilket fremtvinger forudsigelig kontrol og plasma-tilstands-estimering under forhold med stor usikkerhed og mangel på information.

En forskergruppe har udviklet et nyt kontrolsystem, der kan optimere den prædiktive model ved hjælp af realtidsobservationer og estimere den optimale kontrol baseret på den forbedrede prædiktive model selv under så meget usikre forhold.

Værket er publiceret i Scientific Reports .

En matematisk metode kaldet dataassimilering er en teknik, der bruger observeret information til at reducere forskellene mellem numeriske simuleringer og virkeligheden. Dataassimilering bruges til at forbedre forudsigelsen og analyseydelsen af ​​simuleringsmodeller i stor skala (f.eks. vejrudsigt).

Forskergruppen har udviklet ASTI (Assimilation System for Toroidal plasma Integrated simulation) som et dataassimileringssystem til fusionsplasmaer. Generelt er dataassimilering en teknik til at forbedre nøjagtigheden af ​​forudsigelse og analyse.

I denne forskning har de tilføjet kontrolfunktioner til dataassimileringsrammen og skabt et system, der kan udføre digital tvillingkontrol af fusionsplasmaer. Denne dataassimileringsbaserede kontrolmetode tilpasser simuleringsmodellen til den faktiske opførsel af fusionsplasmaet i realtid, så plasmaadfærden kan forudsiges med høj nøjagtighed og styres yderligere baseret på forudsigelserne.

Inden for ASTI udføres et stort antal simuleringer med forskellige tilstande parallelt for at forudsige plasmaets fremtidige tilstand sandsynligt. Ved at afspejle (assimilere) observationer og måltilstande i denne forudsagte sandsynlighedsfordeling udføres tilpasningen til det reelle plasma og kontrolestimeringen.

ASTI blev anvendt på Large Helical Device (LHD), verdens mest avancerede superledende plasma eksperimentelle facilitet, som er udstyret med mange kontrolknapper, herunder en højeffekt elektron cyclotron resonans opvarmning (ECH) enhed og avanceret måleudstyr inklusive real-time Thomson spredningsmålesystem.

Forskerne udførte et eksperiment for at kontrollere elektrontemperaturen i det faktiske plasma ved hjælp af ECH, mens de optimerede den forudsigende model baseret på elektrondensiteten og temperaturprofilerne observeret i realtid.

Som et resultat blev elektrontemperaturen bragt tæt på måltemperaturen, mens forudsigelsesnøjagtigheden af ​​modellen blev forbedret, og verdens første demonstration af prædiktiv kontrol af et fusionsplasma af en digital tvilling, baseret på dataassimilering, blev med succes opnået.

Denne nye kontroltilgang forventes at blive fundamental for fusionsreaktorkontrol, fordi den kan anvendes på vigtige, men udfordrende kontrolproblemer, herunder kontrol af plasmadensitet og temperaturprofiler og kontrol af mængder, der ikke måles direkte, som f.eks. varmeudslip inde fra plasmaet.

Styresystemet udviklet i denne undersøgelse danner grundlaget for styringen af ​​fusionsreaktorer, hvor forskellige komponenter skal overvejes samtidigt. Selvom dette kontroleksperiment er et udgangspunkt for digital tvillingkontrol af fusionsplasmaer, er det et væsentligt skridt i retning af de avancerede kontroller, der er afgørende for realiseringen af ​​fusionskraftproduktion, såsom plasmaprofilkontrol og undgåelse af pludselige forsvindingsfænomener.

I fremtiden planlægger holdet at udvide kontrolsystemet og udføre demonstrationseksperimenter for mere avancerede kontrolproblemer ved LHD og andre eksperimentelle enheder i Japan og i udlandet.

Denne dataassimileringsbaserede kontroltilgang giver grundlaget for adaptiv prædiktiv kontrol i situationer, hvor det er svært at forudsige med høj nøjagtighed ved simulering alene. Derfor forventes denne tilgang at løse ikke kun kontrolproblemer med fusionsplasma, men også andre samfundsmæssige problemer, der involverer mange usikre faktorer, såsom vejtrafikkontrol og flodvandstandskontrol.

Forskergruppen blev ledet af adjunkt Yuya Morishita, professor Sadayoshi Murakami fra Graduate School of Engineering, Kyoto University, Japan, adjunkt Naoki Kenmochi, adjunkt Hisamichi Funaba, professor Masayuki Yokoyama, professor Masaki Osakabe fra National Institute for Fusion Science (NIFS), National Institutes of Natural Sciences (NINS), Japan, og professor Genta Ueno fra Institute of Statistical Mathematics (ISM), Japan, og Joint Support-Center for Data Science Research (RIOS-DS), Japan.

Adjunkt Morishita sagde:"Jeg mener, at denne forskning er udfordrende, men vigtig i realiseringen af ​​fusionskraftproduktion. Det var også en god mulighed for mig, som er specialiseret i numeriske modelberegninger, at opleve fusionsplasmaeksperimenter for første gang og at indse forskellen mellem virkelighed og simulering I fremtiden vil jeg gerne etablere dette kontrolsystem som et kontrolgrundlag for fusionsreaktorer."

Flere oplysninger: Yuya Morishita et al., Første anvendelse af dataassimileringsbaseret kontrol til fusionsplasma, Scientific Reports (2024). DOI:10.1038/s41598-023-49432-3

Journaloplysninger: Videnskabelige rapporter

Leveret af National Institutes of Natural Sciences