(57)【要約】  核融合炉においてプラズマを制御する方法である。核融合炉は、センサ及びプラズマ制御入力部を含む。少なくとも一つのサブセットのセンサの読みをプラズマ制御入力部の制御に関連付ける初期制御モデルが与えられる。制御ループが行われ、この制御ループは、制御モデルに従ってセンサに応じてプラズマ制御入力部を動作させることと、各センサの読み間の相関、及び／又はセンサの読みとプラズマ制御入力部の状態との相関を決定することと、決定された相関に基づいて制御モデルを調整することとを含む。
2020525983.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサ及びプラズマ制御入力部を含む核融合炉においてプラズマを制御する方法であって、
少なくとも一つのサブセットのセンサの読みをプラズマ制御入力部の制御に関連付ける初期制御モデルを与ることと、
制御ループを行うことと
を含み、
前記制御ループを行うことは、
前記制御モデルに従って前記センサに応じて前記プラズマ制御入力部を動作させることと、
各センサの読み間の相関、及び／又はセンサの読みと前記プラズマ制御入力部の状態との相関を決定することと、
前記決定された相関に基づいて制御モデルを調整することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記制御モデルを調整することは、
前記決定された相関に基づいて前記制御モデル内のセンサの重みを調整することと、
前記制御モデルから一つのセンサを、当該一つのセンサと他のセンサ及び／又は前記プラズマ制御入力部との相関がもはや十分ではないことが決定された場合に除去することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記センサは一次センサ及び二次センサを含み、
前記初期制御モデルは、前記一次センサのみの読みを前記プラズマ制御入力部の制御に関連付ける、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記制御モデルを調整することは、一つの二次センサを、前記一つの二次センサの読みと、前記一次センサの一つ以上の読み及び／又は前記プラズマ制御入力部の一つ以上の状況との間に相関が見出された場合に前記制御モデルに加えることを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記一次センサは、
磁気診断部と、
分光装置と、
光センサと、
ボロメータシステムと、
マイクロ波診断部と
のいずれか一つ以上を含む、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記二次センサは、
応力センサと、
歪みセンサと、
マイクロフォンと、
振動センサと、
温度センサと、
中性子検出器と
のいずれか一つ以上を含む、請求項３、４又は５に記載の方法。
【請求項７】
前記プラズマ制御入力部は、
磁場コイルと、
ポロイダル磁場コイルと、
トロイダル磁場コイルと、
加熱部と、
電流駆動と、
燃料入力部と
のいずれか一つ以上を含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記炉を低中性子生成モードにおいて初期化することと、
訓練期間の後に出力生成モードに切り替えることと
を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記訓練期間は、
所定時間が経過した後、又は
前記制御モデルの所与の正確性及び／又は信頼性のレベルが達成されたとき
に終了する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記核融合炉は球状トカマクである、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
核融合炉のための制御器であって、
前記核融合炉のセンサ及びプラズマ制御入力部とのインタフェイスをなして請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を行うように構成された制御器。
【請求項１２】
核融合炉のための制御器において実行されると、前記制御器に請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を行わせるコンピュータプログラム。
【請求項１３】
核融合炉を設計する方法であって、
前記核融合炉のための一つの初期セットのパラメータを決定することと、
前記核融合炉の性能をシミュレーションすることと、
前記シミュレーションの結果に基づいて前記決定されたパラメータを変更することと、
所望のシミュレーション結果に近づけるべくシミュレーションをするステップと前記パラメータを変更するステップとを繰り返すことと
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は核融合炉の分野に関する。詳しくは、本発明は、核融合炉の設計及び制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラズマの磁気閉じ込めデバイス（例えばトカマク）の設計及び動作は、十分に理解されている分野である。しかしながら、プラズマ容器が、核融合炉の一部として使用される場合、いくつかの付加的な複雑性が導入される。
【０００３】
第一に、核融合に必要な高いプラズマ温度、密度及び閉じ込めを得るべく、多くの複雑なシステム及びプロセスを統合しなければならない。これらのプロセス及びシステムは、矛盾する要件を有することが多い（例えば、プラズマの立ち上げのために使用されるポロイダル磁場コイルを、当該達成される磁場を増大させるべくプラズマの近くに有したいという要望と、損傷及び汚染を低減するべくコンポーネントをプラズマから離れるように動かしたいという要望との対立）。これは、普遍的に最適な解決策は存在しないが、いくつかの解決策が依然として他の解決策よりも良く又は悪くなり得るので、多くの場合、設計が所望の結果に対応する「局所的最大値」を見出す事項となるということを意味する。核融合炉を設計するべく必要な努力は、熟練設計者チームのみが、可能な解決策の小さなサブセットを探求し得るということを意味する。
【０００４】
第２に、核融合炉は、非核融合プラズマ容器よりもかなり不利な環境である。プラズマの融合により放出される中性子は、センサのようなコンポーネントを徐々に劣化させ、損傷を引き起こして不正確にする。動作しているセンサでさえ、中性子束に起因する有意なノイズを受ける。具体的には、プラズマ制御に使用されるセンサは、炉をモニタリングするべく使用される他のセンサと比べて敏感であり、プラズマに近く、壊れやすい傾向がある（例えば、応力をモニタリングする構造センサ、又は超電導磁石における温度センサ）。いくつかのセンサ（例えば磁気プローブ）は、所望の信号の時間微分を記録し、その出力を統合する必要がある。これは、かかるセンサの誤差が、核融合炉の運転に対して関連するパルス時間にわたって有意に蓄積することを意味する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】SEGUPTA A ET AL: “Modified neural networks for rapid recovery of tokamak plasma parameters for real time control,” PREVIEW OF SCIENTIFIC INSTRUMENTS, AIP, MELVILLE, NY, US, vol. 73, no. 7, 1 July 2002 (2002-07-01), pages 2566-2577
【非特許文献２】FELICI F ET AL: “Real-time physics-model-based simulation of the current density profile in tokamak plasmas,” NUCLEAR FUSION, PUBLISHING SECTION. VIENNA, AT, vol. 51, no. 8, 8 August 2011 (2011-08-08), page 83052
【非特許文献３】MATTHEW S PARSONS: “Interpretation of machine-learning-based disruption models for plasma control,” PLASMA PHYSICS AND CONTROLLED FUSION, IOP, BRISTOL, GB, vol. 59, no. 8, 5 June 2017 (2017-06-05), page 85001
【非特許文献４】MATT LANDREMAN: “An improved current potential method for fast computation of stellarator coil shapes,” ARXIV.ORG, CORNELL UNIVERSITY LIBRARY, 201OLIN LIBRARY CORNELL UNIVERSITY ITHACA, NY 14853, 14 September 2016 (2016-09-14)
【発明の概要】
【０００６】
本発明の第一側面によれば、核融合炉においてプラズマを制御する方法が与えられる。核融合炉は、センサ及びプラズマ制御入力部を含む。少なくとも一つのサブセットのセンサの読みをプラズマ制御入力部の制御に関連付ける初期制御モデルが与えられる。制御ループが行われ、この制御ループは、
制御モデルに従ってセンサに応じてプラズマ制御入力部を動作させることと、
各センサの読み間の相関、及び／又はセンサの読みとプラズマ制御入力部の状態との相関を決定することと、
当該決定された相関に基づいて制御モデルを調整することと
を含む。
【０００７】
第２側面によれば、核融合炉のための制御器が与えられる。この制御器は、核融合炉のセンサ及びプラズマ制御入力部とのインタフェイスをなして第１側面に係る方法を行うように構成される。
【０００８】
第３側面によれば、核融合炉のための制御器において実行されると当該制御器に第１側面に係る方法を行わせるコンピュータプログラムが与えられる。
【０００９】
第４側面によれば、核融合炉を設計する方法が与えられる。初期セットのパラメータが、核融合炉のために決定される。核融合炉の性能がシミュレーションされる。決定されたパラメータは、シミュレーションの結果に基づいて変更される。パラメータのシミュレーション及び変更のステップは、所望のシミュレーション結果に到達するべく繰り返される。
【００１０】
さらなる実施形態が、請求項２以下に記載される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】核融合炉のための制御システムの模式的な図である。
【図２】典型的な機械学習アルゴリズムの簡略化されたフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
核融合炉の設計には、矛盾する要件を考慮して最適化する必要がある多くの相互に関連するシステム及びコンポーネントによる有意な課題があるので、機械学習は、当該設計を支援する有望なツールである。学習アルゴリズムは、核融合設計における様々なパラメータに適用されてこれらのパラメータのバリエーションの、プラズマの特性への効果を決定するべく、シミュレーションツールに結合され得る。かかるアルゴリズムは、有望な炉設計を発見するための大きなパラメータ空間を迅速かつ自動的に探究するべく、又は（人間の設計者又は広範な機械学習設計のいずれかにより得られた）既存の設計ポイントの近くで最適化するべく使用され得る。
【００１３】
核融合デバイスが商業展開に近づくにつれて、設計において要求される複雑性のレベルが、有意に増加する可能性が高く、（例えば、エネルギー生成における損益分岐点を上回るようにし、炉の長いライフサイクルを保証するべく）必要とされる最適化も増加する。現行の実験プロトタイプには存在しないトリチウム増殖ブランケットのような、新たなシステムが必要とされる。設計への機械学習アプローチによれば、核融合炉設計の効率が大幅に増加し、単純な試行錯誤によってはカバーできない潜在的な解決策を見出し得る。
【００１４】
機械学習はまた、炉の運転にも適用することができる。背景技術のところで述べたように、プラズマ容器内のプラズマをモニタリングするべく典型的に使用されるセンサ（「一次センサ」）は相対的に壊れやすく、長時間の中性子束にさらされると故障しやすくなる。しかしながら、核融合炉はまた、炉の他の側面をモニタリングするための、例えば、構造応力及び歪み、超電導磁石の温度、並びに中性子束を検出するための、いくつかの頑丈なセンサ（「二次センサ」）も含む。現行の設計において二次センサは、プラズマの状態をモニタリングするべく使用されることがない。これらのセンサの読みとプラズマの状態との間に単純な関係が存在しないからである。
【００１５】
機械学習アプローチを使用すれば、炉運転の初期期間に制御システムを訓練することが可能になる。これにより、一次センサが不可避的に制御システムを故障又は劣化させる場合でも、プラズマの状態を、二次センサと、依然としてアクティブな一次センサとから決定することができる。機械学習アプローチは、ここで特に重要となる。使用される実際のセンサは、異なる機械において一次センサが異なる割合で故障することと、製造時のわずかな偏差がプラズマの状態と二次センサとの関係に違いをもたらすこととの双方に起因して、炉ごとに異なる可能性が高いからである。
【００１６】
一次センサのいくつか又はすべてが故障した後でもプラズマの正確な制御が許容される程度に訓練期間が十分長いことを保証するべく、炉は、初期には「訓練モード」、すなわち低中性子束及び／又は低エネルギー中性子がもたらされるモード、で運転され得る。訓練モードは、ジュウテリウムのみのプラズマにより炉を立ち上げることによって達成することができ、当該訓練モードから通常運転への移行時にのみトリチウムが導入される。
【００１７】
プラズマシステムを制御するべく使用され得る入力部（例えば、外部加熱部及び電流駆動部、位置制御コイル、燃料供給システム、ディスラプション制御システム）が、他の入力に結合される非線形的態様でプラズマに影響を与えることが多い。機械学習アプローチは、当該センサのいずれかが故障する前であっても、所望のプラズマ状態を達成するべくこれらの入力部を制御する最適な態様を発見するという有意な利益を与える。これは、外部エネルギー入力がプラズマエネルギーの相対的に小さな部分となり、ひいては非燃焼プラズマと比べて効果が相対的に小さい（核融合発電にとって望ましい）高利得燃焼プラズマにおいて特に重要となる。様々な入力を使用する最適な態様を決定することにより、さらに進化した運転レジームにアクセスして全体的なデバイス効率を有意に改善することが許容され得る。
【００１８】
図１は、核融合炉制御システムの模式的な図を示す。炉制御システムは、プラズマの状態をモニタリングするべく構成された一次センサ１０を含む。一次センサ１０は、磁気診断部１１、分光装置１２、光センサ１３、ボロメータシステム１４、マイクロ波診断部１５、又は他の適切なセンサを含み得る。炉制御システムはさらに、炉の他の特性をモニタリングするべく構成された二次センサ２０も含む。二次センサ２０は、応力センサ２１、歪みセンサ２２、マイクロフォン２３、温度センサ２４、中性子検出器２５、振動センサ２６、又は他の適切なセンサを含み得る。炉制御システムはさらに、例えば位置、温度及び電流のようなプラズマの特性を調整するべく構成されたプラズマ制御入力部３０を含む。プラズマ制御入力部３０は、磁場コイル３１（炉がトカマクである場合、トロイダル磁場コイル３１ａ及びポロイダル磁場コイル３１ｂの双方を含む）のための入力部、加熱システム３２、電流駆動システム３３、燃料入力部３４、及び他の適切な入力部を含み得る。加熱及び電流駆動は、広範囲のエネルギー、強度及び方向を有する中性子ビームにより、及び／又は広範な異なる技法を有する電磁放射により達成することができる。
【００１９】
炉制御システムはさらに制御器４０を含む。制御器４０は、一次センサ１０及び二次センサ２０からの読みを受信し、これらの読みに基づいてプラズマ制御入力部３０を、プラズマを所望の状態に維持するべく制御する。制御器４０は、一次センサ１０からの読みを使用して訓練される機械学習アルゴリズムによって支配される。制御器４０は、一つ以上の一次センサ１０が故障すると当該制御器が残りの一次センサ１０及び二次センサ２０からの読みに基づいてプラズマを制御することができるように構成される。
【００２０】
図２は、高度に簡略化された形態で表された、制御器１０において実行される典型的な機械学習アルゴリズムのフローチャートを示す。かっこ内の特徴はオプションであり、上述のような訓練モードの使用に関連する。
【００２１】
ステップＳ１０１において、制御器は、初期制御モデルにより初期化される。初期制御モデルは、一次センサ１０からの読みに基づいてどのようにしてプラズマ制御入力部３０を動作させるべきかを画定する。
【００２２】
ステップＳ１０２において、炉は、（オプションとして低中性子束の訓練モードで）動作を開始する。
【００２３】
ステップＳ１０３において、プラズマは、制御モデルに従って制御される。プラズマは、一次センサ１０及び／又は二次センサ２０からの読みに基づいて、プラズマ制御入力部３０を使用して制御される。制御モデルが初期制御モデルである間、一次センサ１０が使用される。
【００２４】
ステップＳ１０４において、制御器は、プラズマ状態と、一次センサ１０、二次センサ２０及び／又はプラズマ制御入力部３０とのさらなる関係を決定する。これは、プラズマ制御入力部３０のアクションと、一次センサ１０及び二次センサ２０のいずれか一つ以上との相関を決定すること、並びに／又は一次センサ１０及び二次センサ２０のいずれかのセット間の相関を決定することを含み得る。一例として、特定の磁場センサ（一次センサ１０）からの読みと特定の歪みセンサ（二次センサ２０）からの読みとが強く相関付けられていることがわかる。
【００２５】
ステップＳ１０５において、一次センサ１０の故障又は劣化が検出される。この故障は、一次センサ１０（例えば、他の一次センサ１０及び／又は二次センサの読みを考慮して物理的に可能とはならないもの）の明らかに誤りの読みを検出することによって検出され得る。可能であれば、故障したセンサの読みとプラズマ状態との関係（すなわち、故障したセンサの読みと他のセンサの読みとの相関）が決定される。または（例えば、センサがいずれの読みも与えていない場合、又はノイズにより支配される読みを与えている場合）、有用な相関が存在しないことが決定され得る。
【００２６】
ステップＳ１０６において、制御モデルは、ステップＳ１０４及びＳ１０５において決定された関係に基づいて調整される。この調整は、
・新たな二次センサ２０を制御モデルに、すでに制御モデル及び／又はプラズマ制御入力部３０において、これらの二次センサ２０と一次センサ１０又は二次センサ２０との間に相関が見出されていた場合に、加えることと、
・決定された関係を反映するべく、制御モデル内の一次センサ１０及び／又は二次センサ２０の重みを調整することと、
・故障した一次センサ１０を、その読みとプラズマ状態との間に有用な相関が存在しないと決定された場合に、制御モデルから除去することと
を含み得る。
【００２７】
ステップＳ１０７において、炉が訓練モードで運転されている場合、完全な運転を開始すべきか否かの決定がなされる。この決定は、炉が訓練モードに費やした時間に、及び／又は制御モードの正確性若しくは信頼性レベルに基づき得る。訓練モードから出るとの決定がなされる場合、制御器は、炉を完全な運転に移行させるようにとの指令を発行する（Ｓ１０８）。
【００２８】
ステップＳ１０７及びＳ１０８の後に、又は炉が訓練モードにない場合にステップＳ１０６の直後に、制御器はステップＳ１０３に戻り、調整された制御モデルを使用してプラズマを制御する。
【００２９】
上述した典型的なアルゴリズムにより、制御器は、プラズマの状態を最適化するべく適合し、良好な炉性能を保証することができるので、一次センサ１０のいくつか又はすべての故障の後であってもプラズマの制御を続けることができる。
【００３０】
上記記載は、プラズマ容器を組み入れた一般的な核融合炉に関連しているが、球状トカマクに特に適切と考えられる。かかるデバイスにおける低減された空間が、冗長なセンサを与える能力が少ないことを意味するからである。さらに、球状トカマクは、従来型トカマク又は他の核融合炉の許容可能な動作パラメータ内に潜在的に存在し得る設計又は制御スキームにおいて、小さな誤差に特に敏感である可能性が高い。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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2020525983.tif 000007
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