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統計手法に基づく核融合プラズマの熱輸送モデリングの試み

 大学共同利用機関法人 自然科学研究機構 核融合科学研究所 教授 横山 雅之

 

核融合プラズマの熱輸送現象に関するモデリングを、多数の実験・解析結果に基づく「ビッグデータ」的手法によって行おうと試みている。何万回と行われているプラズマ実験を、ビッグデータの供給源として捉え、JMPを活用して取り組む本研究は、物理機構(第一原理)に基づく従来の熱輸送モデリングとは根本的に着想が異なる。

 

本研究が成功すれば、プラズマ中のイオン、電子等衝突に起因する熱輸送や乱流による熱輸送、乱流輸送の原因となる揺動の種類などを全く意識することなく、広範囲のプラズマパラメータにわたって有効な熱輸送モデリングを提示できる。また、核融合炉の運転制御において、到達温度などを簡便かつ短時間で予測する上でも有望な手法となる。

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