Soutenance de thèse de VERGNAUD Enzo
Titre de thèse
Modélisation intégrée de la dépendance en courant plasma du temps de confinement de l'énergie dans les plasmas de tokamak : d'une étude dédiée sur WEST vers une validation à grande échelle
Integrated modelling of energy confinement time scaling with plasma current in tokamak plasmas: from a dedicated study on WEST towards large scale validation
Résumé de la thèse
Prédire le temps de confinement de l'énergie est essentiel pour le design de scénarios de tokamak et l'extrapolation vers ITER et les futurs réacteurs. Jusqu'à présent, cette prédiction repose sur les lois d'échelle, régressions statistiques à la capacité d'extrapolation limitée. La modélisation intégrée offre une alternative, en exploitant la séparation d'échelles pour résoudre les équations de transport 1.5D (diffusion du courant, transport de chaleur, de particules et d'impuretés) couplées à l'équilibre 2D et aux sources, en ne prenant en entrée que les paramètres ingénieurs et les conditions à la séparatrice. Cette approche est appliquée à WEST, dont l'environnement tungstène rend le transport des impuretés critique pour le confinement, avec le High Fidelity Pulse Simulator (HFPS) couplé au modèle de transport turbulent TGLF-SAT2. Ce cadre a d'abord été appliqué à la décharge de référence en mode L #57757 du cœur à la séparatrice, et est étendu ici à sept décharges similaires afin d'étudier la dépendance du temps de confinement de l'énergie au courant plasma.
Le courant plasma est le paramètre ingénieur le plus influent de ces lois d'échelle. Physiquement, le courant plasma affecte le transport turbulent à travers le facteur de sécurité inversement proportionnel au courant plasma, qui détermine l'enroulement du champ magnétique sur les surfaces de flux et la longueur de connexion parallèle, laquelle joue un rôle clé dans les micro-instabilités.
Le HFPS est appliqué à 8 décharges WEST en mode L avec des valeurs de courant plasma couvrant 0.26MA à 0.5 MA dans quatre types de simulations de fidélité croissante, incluant progressivement la diffusion du courant, le transport de chaleur, de particules et d'impuretés. Des diagnostics synthétiques sont utilisés pour comparer les profils issus des simulations prédictives avec impuretés aux mesures ECE, interférométriques, bolométriques et au taux de neutrons, avec une différence relative de 9% sur la température électronique , 9% sur la densité linéique et 8% sur la puissance rayonnée totale. Le temps de confinement prédit reproduit la tendance croissante avec le courant plasma avec une erreur relative de 8%, meilleur qu'une loi d'échelle type ITER L96 (12%).
Pour une validation à grande échelle, un pipeline Python automatise la préparation des inputs, la soumission des jobs et la gestion des erreurs avec relance corrective. En tant que preuve de principe, TGLF-SAT2 est remplacé par TGLFNN, un réseau de neurones entraîné par un échantillonnage type Latin Hypercube en 13 dimensions, accélérant le calcul jusqu'à deux ordres de grandeur. Appliqué aux 8 mêmes décharges, il reproduit les tendances attendues mais montre des limites nettes au bord et sur 5le profil de densité, à cause d'un domaine d'entraînement de TGLFNN encore trop étroit pour WEST et de comportements non physiques ponctuels sur le transport de particules. Enfin, les prochaines étapes pour étendre le HFPS aux centaines de tirs de la base WEST sont présentées.
Thesis resume
Predicting the energy confinement time is essential for tokamak scenario design and extrapolation towards ITER and future reactors. So far, this relies on scaling laws, statistical regressions with limited extrapolation. Integrated modelling offers an alternative, leveraging scale separation to solve the 1.5D transport equations (current diffusion, heat, particle and impurity transport) coupled to the 2D equilibrium and sources, taking only engineering parameters and separatrix conditions as inputs. This approach is applied to WEST, whose tungsten environment makes impurity transport critical for confinement, with the High Fidelity Pulse Simulator (HFPS) coupled to the turbulent transport model TGLF-SAT2. The framework was first applied to the reference L-mode discharge #57757 from core to separatrix, and is extended here to seven similar discharges to investigate the energy confinement time dependence on plasma current.
The plasma current is the most influential engineering parameter of these scaling laws. Physically, the plasma current impacts turbulent transport through the safety factor, inversely proportional to the plasma current, which determines the winding of the magnetic field around the flux surface and the parallel connection length, which plays a key role in micro-instabilities.
The HFPS is applied to 8 WEST L-mode discharges with the plasma current spanning between 0.26 MA and 0.5 MA in four type of simulations of increasing fidelity, progressively including current diffusion, heat, particle and impurity transport. Synthetic diagnostics are used to compare the profiles from the predictive simulations with impurities to ECE, interferometry, bolometry and neutron rate measurements, with a relative difference of 9% on the electron temperature, 9% on the line-averaged density and 8% on the total radiated power. The predicted confinement time reproduces the increasing trend with the plasma current with a relative error of 8%, better than an ITER L96-type scaling law (12%).
For large-scale validation, a Python pipeline automates input preparation, job submission and error handling with corrective relaunch. As a proof of principle, TGLF-SAT2 is replaced by TGLFNN, a neural network trained via Latin Hypercube sampling in 13 dimensions, speeding up computation by up to two orders of magnitude. Applied to the same 8 discharges, it reproduces the expected trends but shows clear limitations at the edge and on the density profile, due to a training domain of TGLFNN still too narrow for WEST and localised non-physical behaviours in particle transport. Finally the next steps to extend the HFPS to the hundreds of pulses in the WEST database are outlined.