Reconstruction de l'émissivité X-mou et du profil de concentration tungstène dans les plasmas de tokamaks par méthode bayésienne

Reconstruction of soft X-ray and tungsten concentration profiles in tokamaks using gaussian process tomography

• Auteur / Autrice : Tianbo Wang
• Direction : Xavier Leoncini, Geert Verdoolaege
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique et sciences de la matière
• Date : Soutenance le 08/07/2019
• Etablissement(s) : Aix-Marseille en cotutelle avec Universiteit Gent
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Physique et Sciences de la Matière (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEA Cadarache (Bouches-du-Rhône)
• Jury : Président / Présidente : Conrad Becker
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sehila Gonzalez De Vicente, Jakob Svensson, Didier Mazon, Aleksandra Pizurica, Luc Taerwe
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Chijie Xiao, Marek Scholz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Tungstène

Interactions ondes électromagnétiques-plasma

Tokamaks

Rayonnements non-ionisants

Fusion nucléaire

Mots clés libres

Tokamak

Tomographie

Contrôle des impuretés

Fusion nucléaire

Radiation de plasma

Tokamak

Tomography

Impurity control

Nuclear fusion

Plasma radiation

Résumé

En visant le développement d’une source d’énergie sécurisée et durable, la recherche sur la fusion nucléaire est actuellement concentrée autour de la construction et le fonctionnement du projet international d’ITER. Un des problèmes principaux qui menacent la sécurité et efficacité de fonctionnement de tokamaks, est l’accumulation d’impuretés dans le cœur de plasma, entraînant la dilution de carburant et la perte de puissance. Dans cette thèse, une nouvelle méthode est développée et appliquée pour la reconstruction de la distribution de rayonnement X-mou poloïdal au moyen de Processus Gaussien (GPs), qui fournit d’information d’impureté dans le plasma de tokamak. La méthode est testée sur des données synthétiques et expérimentaux avec comparaison avec succès aux techniques habituelles, au coût de calcul très réduit. La concentration de tungstène est déduits ,et l’approximation de réseau de neurones est étudiées, ouvrant des perspectives pour le contrôle d’impureté dans les tokamaks en temps réel.

Aiming at the development of a sustainable and safe energy source, nuclear fusion research is presently largely concentrated around the construction and operation of the international ITER project. One of the primary issues threatening safe and efficient operation of tokamaks, is the accumulation of so-called impurities in the plasma core, causing fuel dilution and radiative power loss. In this doctoral work, a new method has been developed and applied for reconstruction of soft X-ray radiation distribution in poloidal cross-section by means of Gaussian processes (GPs), which can deliver the information about impurity concentrations in tokamak plasmas. The method was tested on synthetic and real data and was found to compare favorably with standard techniques, at greatly reduced computational cost. Concentration of tungsten was also inferred and neural network approximations were investigated, opening perspectives for real-time impurity control in tokamaks.