Sciencemag.cz
Doporučujeme
Metoda magnetického udržení, při níž je plazma o ultravysoké teplotě prostorově omezeno (izolováno od stěn reaktoru) magnetickým polem, je aktuálně považována za nejslibnější metodu pro dlouho očekávané fúzní reaktory.
Pro realizaci této metody výroby energie je nezbytné předvídat a řídit složité chování plazmatu při fúzi. Jednou z možností je využít k tomu maximálně přesnou datovou (softwarovou) reprezentaci fyzikálního systému, digitální dvojče. Simulace/modelování je v tomto případě ale věcí velmi obtížnou. Model musí zohledňovat nejen složité proudění plazmatu, ale také mnoho dalších faktorů, jako je ohřev, dodávka paliva, nečistoty a neutrální částice. Cílem je samozřejmě nejen samotná simulace, ale i schopnost předvídat, co se bude dít v alternativních scénářích, což umožní reakci řídit požadovaným směrem. A samozřejmě předpovědi/scénáře je pro rozhodování třeba získávat dostatečně rychle (s předstihem). Budoucí fúzní reaktory navíc budou mít omezené možnosti měření, což si vynucuje prediktivní řízení a odhad stavu plazmatu za podmínek velké nejistoty a nedostatku informací.
Vědci nyní vyvinuli nový řídicí systém, který dokáže optimalizovat prediktivní model pomocí pozorování v reálném čase a odhadnout optimální řízení na základě vylepšeného prediktivního modelu i za takto vysoce nejistých podmínek.
Použitá matematická metoda tzv. asimilace dat je technika, která využívá pozorované informace ke snížení rozdílů mezi numerickými simulacemi a skutečností. Asimilace dat se používá ke zlepšení předpovědní a analytické výkonnosti rozsáhlých simulačních modelů např. při předpovědi počasí. Výzkumná skupina nyní vyvinula ASTI (Assimilation System for Toroidal plasma Integrated simulation) jako systém asimilace dat speciálně pro chování/řízení plazmatu při fúzi.
Metoda ASTI byla již vyzkoušena v systému Large Helical Device (LHD), nejmodernějším experimentálním zařízení pro supravodivé plazma na světě, které je vybaveno mnoha možnostmi ovládání včetně vysoce výkonného zařízení pro ohřev elektronovou cyklotronovou rezonancí (ECH) a pokročilým měřicím zařízením včetně systému měření Thomsonova rozptylu v reálném čase.
Výzkumníci provedli experiment, při kterém pomocí ECH řídili teplotu elektronů skutečného plazmatu a zároveň optimalizovali predikční model na základě profilů elektronové hustoty a teploty pozorovaných v reálném čase. „Výsledkem bylo přiblížení teploty elektronů k cílové teplotě při současném zlepšení přesnosti predikce modelu a úspěšná demonstrace prvního prediktivního řízení fúzujícího plazmatu digitálním dvojčetem na základě asimilace dat,“ praví průvodní tisková zpráva.
Výzkum je dílem japonských institucí Kyoto University (vedoucí týmu Yuya Morishita a Sadayoshi Murakami), National Institute for Fusion Science (NIFS), National Institutes of Natural Sciences (NINS) Institute of Statistical Mathematics (ISM) a Joint Support-Center for Data Science Research (RIOS-DS). V budoucnu tým plánuje rozšířit řídicí systém a provádět demonstrační experimenty pro pokročilejší problémy řízení na LHD a dalších experimentálních zařízeních v Japonsku i jinde ve světě.
Yuya Morishita et al, First application of data assimilation-based control to fusion plasma, Scientific Reports (2024). DOI: 10.1038/s41598-023-49432-3
Zdroj: National Institutes of Natural Sciences / Phys.org, přeloženo/zkráceno
