L’energia da fusione viene sviluppata come soluzione ai problemi energetici globali. In particolare, il metodo di confinamento magnetico, in cui il plasma ad altissima temperatura è confinato da un campo magnetico, è il più avanzato ed è considerato il metodo più promettente per i reattori a fusione.
Con questo metodo, il plasma viene confinato nel reattore in uno stato ad alta temperatura e alta densità da un campo magnetico e l'energia rilasciata dalla reazione di fusione nel plasma viene convertita in elettricità.
Per realizzare questo metodo di generazione di energia, è essenziale prevedere e controllare il comportamento complesso del plasma di fusione. Un possibile metodo di controllo è il controllo del gemello digitale, in cui il plasma di fusione è controllato in base al plasma riprodotto nello spazio numerico.
Tuttavia, è difficile prevedere e analizzare il comportamento del plasma con elevata precisione utilizzando modelli di simulazione perché il modello deve considerare non solo il flusso di plasma complesso, ma anche molti altri fattori come il riscaldamento, la fornitura di carburante, le impurità e le particelle neutre.
Inoltre, i futuri reattori a fusione avranno capacità di misurazione limitate, il che costringe il controllo predittivo e la stima dello stato del plasma in condizioni di grande incertezza e mancanza di informazioni.
Un gruppo di ricerca ha sviluppato un nuovo sistema di controllo in grado di ottimizzare il modello predittivo utilizzando osservazioni in tempo reale e stimare il controllo ottimale sulla base del modello predittivo migliorato anche in condizioni così altamente incerte.
Il lavoro è pubblicato in Scientific Reports .
Un metodo matematico chiamato assimilazione dei dati è una tecnica che utilizza le informazioni osservate per ridurre le differenze tra le simulazioni numeriche e la realtà. L'assimilazione dei dati viene utilizzata per migliorare le prestazioni di previsione e analisi di modelli di simulazione su larga scala (ad esempio, previsioni meteorologiche).
Il gruppo di ricerca ha sviluppato ASTI (Assimilation System for Toroidal plasma Integrated Simulation) come sistema di assimilazione dati per i plasmi di fusione. In generale, l'assimilazione dei dati è una tecnica per migliorare l'accuratezza della previsione e dell'analisi.
In questa ricerca, hanno aggiunto funzioni di controllo al quadro di assimilazione dei dati e creato un sistema in grado di eseguire il controllo del gemello digitale dei plasmi di fusione. Questo metodo di controllo basato sull'assimilazione dei dati adatta il modello di simulazione al comportamento effettivo del plasma di fusione in tempo reale, consentendo di prevedere il comportamento del plasma con elevata precisione e di controllarlo ulteriormente, in base alle previsioni.
All'interno di ASTI, un gran numero di simulazioni con stati diversi vengono eseguite in parallelo per prevedere probabilisticamente lo stato futuro del plasma. Riflettendo (assimilando) le osservazioni e gli stati target in questa distribuzione di probabilità prevista, vengono eseguiti l'adattamento al plasma reale e la stima del controllo.
L'ASTI è stata applicata al Large Helical Device (LHD), l'impianto sperimentale per plasma superconduttore più avanzato al mondo, dotato di numerose manopole di controllo tra cui un dispositivo di riscaldamento a risonanza ciclotronica elettronica (ECH) ad alta potenza e apparecchiature di misurazione avanzate tra cui Thomson in tempo reale sistema di misurazione della dispersione.
I ricercatori hanno condotto un esperimento per controllare la temperatura degli elettroni del plasma reale mediante ECH, ottimizzando al contempo il modello predittivo basato sulla densità elettronica e sui profili di temperatura osservati in tempo reale.
Di conseguenza, la temperatura degli elettroni è stata avvicinata alla temperatura target, migliorando al tempo stesso la precisione di previsione del modello, ed è stata ottenuta con successo la prima dimostrazione al mondo di controllo predittivo di un plasma di fusione da parte di un gemello digitale, basato sull'assimilazione dei dati. /P>
Si prevede che questo nuovo approccio di controllo diventi fondamentale per il controllo dei reattori a fusione perché può essere applicato a problemi di controllo importanti ma impegnativi, compreso il controllo della densità del plasma e dei profili di temperatura e il controllo delle quantità che non vengono misurate direttamente, come la facilità di fuga di calore dall'interno del plasma.
Il sistema di controllo sviluppato in questo studio getta le basi per il controllo dei reattori a fusione, dove vari componenti devono essere considerati contemporaneamente. Sebbene questo esperimento di controllo sia un punto di partenza per il controllo del gemello digitale dei plasmi di fusione, rappresenta un passo significativo verso i controlli avanzati essenziali per la realizzazione della generazione di energia da fusione, come il controllo del profilo del plasma e l'evitamento di fenomeni di scomparsa improvvisa.
In futuro, il team prevede di espandere il sistema di controllo e condurre esperimenti dimostrativi per problemi di controllo più avanzati presso l'LHD e altri dispositivi sperimentali in Giappone e all'estero.
Questo approccio di controllo basato sull’assimilazione dei dati fornisce la base per il controllo predittivo adattivo in situazioni in cui è difficile prevedere con elevata precisione mediante la sola simulazione. Pertanto, si prevede che questo approccio risolverà non solo i problemi di controllo del plasma di fusione, ma anche altre questioni sociali che coinvolgono molti fattori incerti, come il controllo del traffico stradale e il controllo del livello dell'acqua dei fiumi.
Il gruppo di ricerca è stato guidato dal professore assistente Yuya Morishita, dal professor Sadayoshi Murakami della Graduate School of Engineering, Università di Kyoto, Giappone, dal professore assistente Naoki Kenmochi, dal professore assistente Hisamichi Funaba, dal professor Masayuki Yokoyama, dal professor Masaki Osakabe dell'Istituto nazionale per la scienza della fusione (NIFS), Istituto nazionale di scienze naturali (NINS), Giappone, e la professoressa Genta Ueno dell'Istituto di matematica statistica (ISM), Giappone, e il Centro congiunto di supporto per la ricerca sulla scienza dei dati (RIOS-DS), Giappone.
Il Professore Assistente Morishita ha dichiarato:"Credo che questa ricerca sia impegnativa ma importante per la realizzazione della generazione di energia da fusione. È stata anche una buona opportunità per me, che sono specializzato in calcoli di modelli numerici, di sperimentare per la prima volta esperimenti sul plasma di fusione e di realizzare la differenza tra realtà e simulazione. In futuro, vorrei stabilire questo sistema di controllo come base di controllo per i reattori a fusione."
Ulteriori informazioni: Yuya Morishita et al, Prima applicazione del controllo basato sull'assimilazione dei dati al plasma di fusione, Rapporti scientifici (2024). DOI:10.1038/s41598-023-49432-3
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