Data-driven modelling and control of plasma current profile and kinetic parameters in advanced tokamak scenarios
Year: 2021
Type: dissertation
Abstract: Modélisation et contrôle basés sur les données du profil de courant et des paramètres cinétiques du plasma dans des scénarios de tokamak avancés Cette thèse étudie la modélisation basée sur les données et le contrôle du profil de courant du plasma et des paramètres cinétiques dans des scénarios de tokamak avancés. L'approche de modélisation non linéaire basée sur les données est, pour la première fois, proposée dans cette thèse pour incorporer la dynamique non linéaire dans les plasmas tokamak avancés, par exemple, l'interaction onde-plasma et les effets bootstrap. Avec les modèles linéaires basés sur les données, un certain nombre d'approches de contrôle avancées sont explorées, le contrôle mathcal {H}_infty , le contrôle linéaire-quadratique-intégral, le contrôle du modèle interne et le contrôle prédictif du modèle. Des expériences et des simulations numériques ont été réalisées pour valider l'efficacité des approches de contrôle alternatives. Pour élargir la région de contrôle, des approches de contrôle adaptatif sont proposées, y compris un contrôle de recherche d'extrémum sans modèle et un contrôle adaptatif de référence de modèle. Ces nouveaux algorithmes de contrôle ont été implémentés et évalués via des simulations METIS non linéaires en boucle fermée sur les tokamaks EAST et ITER.
Author: Sen Wang
Institution: Université Grenoble Alpes
Language: English
Subfield: Nuclear and High Energy Physics
Field: Physics and Astronomy
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7149340865