SNUEI

Highest fusion performance without harmful edge energy bursts in tokamak

2024 · Nature Communications

저자

S.K. Kim, Ricardo Shousha, S.M. Yang, Qiming Hu, S.H. Hahn, Azarakhsh Jalalvand, JK Park, N.C. Logan, Andrew Oakleigh Nelson, 나용수 (Yong-Su Na), R. Nazikian, Robert S. Wilcox, R. Hong, T.L. Rhodes, Carlos A. Paz-Soldan, Y.M. Jeon, Minwoo Kim, W.H. Ko, J. H. Lee, A. Battey, G. Yu, A. Bortolon, Joseph A. Snipes, Egemen Kolemen

연구주제

Magnetic confinement fusion research

NTIS 과학기술표준분류

에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장

원자력 > 핵융합 > 핵융합로 핵심기기 기술에너지 외

배정 근거: 지원 과제의 분류와 AI 키워드가 잡은 과제의 분류를 반씩(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

경계국재모드(ELM) 제어 공명 자기 섭동(RMP) 토카막 플라즈마 제어

기계학습 토카막 실험

키워드 (OpenAlex)

tokamak plasma instabilities machine learning real-time adaptive control edge plasma core confinement fusion performance DIII-D tokamak

초록

The path of tokamak fusion and International thermonuclear experimental reactor (ITER) is maintaining high-performance plasma to produce sufficient fusion power. This effort is hindered by the transient energy burst arising from the instabilities at the boundary of plasmas. Conventional 3D magnetic perturbations used to suppress these instabilities often degrade fusion performance and increase the risk of other instabilities. This study presents an innovative 3D field optimization approach that leverages machine learning and real-time adaptability to overcome these challenges. Implemented in the DIII-D and KSTAR tokamaks, this method has consistently achieved reactor-relevant core confinement and the highest fusion performance without triggering damaging bursts. This is enabled by advances in the physics understanding of self-organized transport in the plasma edge and machine learning te…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도과제부처사업수행기관NTIS 분류(1순위)
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교수 1

나용수

연구주제 1

Magnetic confinement fusion research

정책분야 1

핵융합

키워드 3

토카막 플라즈마 제어 · 공명 자기 섭동(RMP) · 경계국재모드(ELM) 제어

방법 2

기계학습 · 토카막 실험