HL-3装置电子回旋波加热功率沉积和电流驱动剖面分布的快速预测技术研究

需求的背景和应用场景

在核聚变研究领域，HL-3装置作为高性能等离子体实验平台，其稳定运行与优化控制是实现核聚变能商业化应用的关键。电子回旋波加热（ECRH）和电流驱动（ECCD）作为重要的等离子体辅助加热手段，对于提升等离子体温度、密度及维持稳定电流分布具有至关重要的作用。然而，ECRH加热功率沉积和ECCD电流驱动剖面分布的计算复杂且耗时，传统方法难以满足实时调控的需求，这成为了制约HL-3装置性能提升的一大瓶颈。因此，本研究旨在通过引入人工智能技术和利用现有的模拟/实验数据，开发一套能够快速、准确预测ECRH加热功率沉积和ECCD电流驱动剖面分布的技术，以支撑HL-3装置辅助加热系统的动态调控策略制定，进而优化聚变等离子体的运行品质，推动核聚变研究的深入发展。

要解决的关键技术问题

1. 数据融合与预处理：首先，需对HL-3装置的历史实验数据和模拟数据进行全面汇总，筛选出与电子回旋波加热/电流驱动紧密相关的关键参数。随后，对这些数据进行严格的清洗、去噪和标准化处理，以消除异常值、统一数据格式，并构建出高质量的数据集，为后续的模型训练提供可靠的基础。
2. 代理预测模型设计：针对ECRH加热分布和ECCD驱动电流分布预测的特殊性，需选择适合的神经网络结构进行建模。这包括但不限于深度学习网络、卷积神经网络或循环神经网络等，以捕捉数据间的复杂非线性关系。利用预处理后的数据集对神经网络进行训练，并采用交叉验证技术来评估模型的泛化能力和预测准确性，确保模型能够在不同参数条件下均表现出良好的预测性能。
3. 模型部署与实时化：将训练好的预测模型与现有的NHL-2平衡和输运程序进行无缝对接，实现模型在实际应用中的部署。同时，通过软硬件优化技术，如并行计算、算法优化等，显著提升模型的计算速度，确保预测结果能够在毫秒级时间内输出，满足等离子体输运特性的快速实时计算需求。

效果要求

本研究旨在实现以下效果：

• 高精度预测：所开发的预测技术需具备高度的准确性，能够精确反映ECRH加热功率沉积和ECCD电流驱动剖面分布的真实情况，为HL-3装置的优化运行提供科学依据。
• 实时性：通过软硬件优化，实现毫秒级的预测速度，满足等离子体实时调控的需求，提升HL-3装置的运行效率和稳定性。
• 创新性：将人工智能技术与核聚变物理研究相结合，探索出一种新的预测方法，为核聚变领域的技术创新提供有力支撑。
• 实用性：形成的软件程序应易于操作、维护，并能够与现有系统无缝集成，为HL-3装置乃至未来核聚变反应堆的辅助加热系统设计和运行提供强有力的工具。