Plasma Conference 2017参加・成果発表

物理モデルに基づくトカマクプラズマ・シミュレーションに計測データを融合（データ同化）することにより、近接する未来のプラズマ状態の物理量をリアルタイムで推測・予測するデータ同化シミュレーションを行う。本研究では、プラズマ輸送シミュレーションにおける理論モデルの未知の係数を時々刻々測定された計測情報を元に、統計的手法（カルマンフィルター）を使って逐次修正・予測し、微小時間先のプラズマ状態を予測・評価（フォーキャスト）する方法を用いる。講演では、モデルの定式化を報告した。Plasma Conference 201