PowerPoint プレゼンテーション

QUEST定常プラズマの統合制御

長谷川真、QUESTグループ

九州大学応用力学研究所

於 第１４回QUEST研究会 日程：2017年7月14日（金） 場所：九州大学応用力学研究所 ２階会議室 1/29

• QUESTにおける制御システム

• 長時間用プラズマ同定と制御

• 粒子供給フィードバック制御

• 高温壁の温度制御とその他

• まとめ

内容

2/29

10 5 0 Ip_ Hall (kA) 1.2 0.8 0.4 0.0 H 10-6 2x10-6 4 H 2 _Pr ess u re (Pa) 0.2 0.1 0.0 ne ( 1 0 18 m -3 ) 5.0x1015 2.5 0.0 ne SOL (m -3 ) 6000 4000 2000 0 Time (sec) 2 1 0 T e _SOL (eV) (a) (b) (c) (d) #32737

長時間放電を行うことのできるQUEST装置

26th IAEA Fusion Energy Conference, EX/P4-49, K. Hanada, et. al.

1時間55分の長時間放電における (a) プラズマ電流, (b) プラズ マ発光強度H (赤色), H₂ 分圧 (青色), (c) 電子密度, (d) SOL 電子密度 (赤色)とSOL温度 (青色)。 壁の温度は393Kで、 4000秒以降、水素供給はしていない。 1時間55分にわたるプラズマ放電 10-1 100 101 102 103 104 Pulse Duration (s ) 30000 25000 20000 15000 10000 Shot No. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 16

S/S A/W S/S A/W S/S A/W S/S A/W S/S A/WS/S A/W S/S

Limiter IBnull Divertor

Historical Progress on SSO

Hot wall

定常運転の研究に適した装置

HW (Hot wall)の加熱は2014年から可能

(冷却は2017年から)

パワーバランスや粒子バランス, 壁排気などの粒子循環, etc. 3/29

熱負荷制御 粒子（周辺プラズマ）制御 主プラズマ制御 アクチュエータ センサー ・ ・ etc. ・ ・ etc. • プラズマ電流制御 • プラズマ位置・配位制御 • プラズマ密度制御, etc • 総粒子制御 • ダイバータ粒子制御 • リサイクリング制御 • ストライクポイント制御 • 高温壁温度制御 • 磁気計測 • ロゴスキーコイル • Fluxロープ • ピックアップコイル • ホール素子 • 反射計、干渉計 • 分光器 • プローブ計測 • @ダイバータ • イオンゲージ @排気ポート、@ダイバータ • サーミスタ @高温壁、@ダイバータ ・ ・ etc. • PFコイル電流 • RFパワー • ピエゾバルブ、マスフロー • 壁ヒーター • 冷却水 • 可動リミタ • クライオポンプ • ダイバータバイアス

長時間放電のための統合的なプラズマの制御

長時間放電の制御手法開発（時定数の長いパラメータや計測に対応する。）

センサーの長時間化、長時間用燃料供給フィードバック制御、

真空容器の壁温度制御、etc.

センサー群

制御対象

アクチュエータ群

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QUESTにおける制御システム

中央制御システム プラズマ制御システム 機器全般の監視。放電の有無に 関わらず、定常的に監視を行う。 TF coil システム CS coil システム PF coil システム 補正coil システム ECH&CD システム1 ECH&CD システム2 ガス供給 システム１ TF抵抗値 監視システム 冷却水 システム 真空排気 システム 電動発電機 システム 計測器用 システム プラズマの放電最中の機器の 制御を行う。 ガス供給 システム2 Plasma Control System

(PCS)

Central Control System (CCS)

入退室管理 システム

プラズマ制御システムの全体構成

Reflective Memory (RFM)を介して、Workstation (WS)と Subsystem (SS)で構成される。各システムではマルチコ アCPUを採用しており、各タスクが並列的に実行される。 Workstation (WS) Subsystem (SS) Optical Fiber Main Hardware Control RFM Control RFM I/O Main Vision Control Hardware Control Magnetic Analysis RFM Control RFM I/O Coil Power Supply Systems

Central Control System

Fuel Supply Systems RF Power Supply Systems

Measuring Instruments Meta l W ire s QUEST

Plasma Control System

128 DBLS/loop

―― 分散化によって要求される高い処理能力を実現 ――

• QUESTにおける制御システム

• 長時間用プラズマ同定と制御

• 粒子供給フィードバック制御

• 高温壁の温度制御とその他

• まとめ

内容

7/29

プラズマ位置のリアルタイム同定

[フラックスループ信号] = [プラズマ由来] + [PFコイル由来] + [渦電流由来] [PFコイル由来] + [渦電流由来]によるフラックスは、 PFコイル電流値に或る時定数τの時間遅延を施す ことで得られると仮定。（プラズマによる渦電流は 無視。） (τ_s<<τ)













_

_







_n

(

_{n n1}

)

s _n1 n

c

i

j



j





比例定数 サンプリング周期 遅延の時定数 流値 時間遅延が施された電 実際のコイル通電電流 ：計測フラックス クス プラズマ由来のフラッ : ), : ( : : , : , : c j i s n n n n     プラズマ由来のフラックス値の抽出 PFコイル電流値の時間遅延 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 0.45 0.46 0.47 0.48 0.49 0.50 0.51 0.52 measured calculated (=10.4msec, c=0.00243)

Flu

x(

mV

se

c)

time(sec) -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 0msec delay 5msec 10msec 15msec

PF2

6 Cu

rr

en

t (

kA)

#3620 フラックスループ信号からプラズマ位置を同定するために、_{[プラズマ由来]のフラックスを抽出する。} PFコイル単体通電の波形と その時に計測されるフラックス信号 8/29

プラズマ由来のフラックス値から、プラズマ位置を算出する。 仮定 その１．プラズマ電流の生成するフラックスは、線状の円環電流が作るフラックスで近似できるとする。 その２．フラックスループで計測されるフラックス値は、線状の円環電流の位置(R, z)の線形結合で近似できる。 プラズマ電流は分布を持つが、その生成す る磁場は線状円環電流の作る磁場で近似 できる。 プラズマ電流 円環電流 仮定その1． 仮定その2．

)

(

_{i i i} p i

I

a

R

b

z

c

f







：線形の比例係数 ：プラズマ電流 フラックス値 i i i p i c b a I f , , , :



  i im i f f S ( )2 _{をもっとも最小とする(R, z)として得られる。}

プラズマ位置のリアルタイム同定

プラズマ位置は、 (𝑓_𝑖: 計算値, 𝑓_𝑖𝑚: 計測された値) _{実際の制御時のリアルタイムでの計算は} (2, 6)×(6, 1)の行列計算で済む。 (使用するフラックスループは６個) 9/29

定常制御のための３軸ホール素子によるプラズマ同定

課題 • ピックアップコイルなどの磁気センサー は、積分操作によるドリフトノイズのため、 長時間のプラズマ制御には不向き。 解決策 • 積分操作を必要としないホール素子を 使用する。 この方法の利点 • 真空容器の外側に設置しても充分な感 度を有しており、ポートを占有しない。低 ノイズ環境_{での計測が可能。} ホール素子 プラスチックの立方体の ３方向に貼りつけ 磁場検出範囲： ±220G (±0.022T) （磁場感度: 9mV/Gauss） 出力電圧: 2.5±2.0V 動作温度: -40 ℃～150 ℃ 温度係数: 0.12 %/℃

* Data sheet of A1389 プロトタイプ

現行の３軸ホール素子

ホール素子によるプラズマ位置及び電流の算出

各プラズマ位置（右図緑色, 50mmピッチグリッド）における、 各ホール素子で計測されるべき磁場を、事前に計算 -800mm Z軸センサー（±1600G） ３軸センサー（±220G） （TF方向は±1600G ） z=+800mm +400mm -400mm 0mm

ホール素子の設置位置

信号強度比を最も良く再現するグリッドポイント （プラズマ位置_{）求め、粗く位置の同定を行う。} グリッドポイント近傍の線形近似関数を作成して、それを解く ことで、プラズマ位置を連続的な値を持つものとして同定 信号強度を最も良く再現するプラズマ電流_を算出 事前の計算 リアルタイムの計算 プラズマ電流を一本のフィラメント電流と仮定

・信号強度比

プラズマ位置

・絶対強度

プラズマ電流

算出フロー 11/29

-20.00 -15.00 -10.00 -5.00 0.00 5.00 Hall Ele. Rogowski Ip (k A) #27384 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 Hall Ele.

Rogo & Flux

R (m ) -0.10 -0.05 0.00 0.05 0 2 4 6 8 10 12 Hall Ele.

Rogo & Flux

Z (m) time(sec) -10 -5 0 #27572 #27573 Ip ( k A ) 700 800 900 #27572 #27573 R p ( m m ) 0.05 0.1 0.15 0.2 0 50 100 150 200 #27572 #27573 H a ( V ) Time (sec)

ホール素子によるプラズマ位置及び電流の算出例

ホール素子から求めたものと、Rogowski CoilとFlux Loopから求めたものとの比較 ホール素子から求めた長時間放_{電時のプラズマ電流とその位置} • ホール素子から求めたものは、

Rogowski CoilとFlux Loopから求 めたプラズマ位置および電流に 良く一致する。 • ホール素子から求めたものは、 長時間放電においてドリフトエ ラーのようなものは見られない。

今後の予定と課題

• ホール素子信号を平衡計算 コードに組み込む。 • 真空容器大気側に設置してい る関係でプラズマの速い応答 はモニターできていない。Flux Loop等と組み合わせる必要が あるかも知れない。 • ダイバータ配位、オーミック放 電ではCSに通電する関係で、 CSに設置されているホール素 子が使えなくなる。 12/29

プラズマ形状のリアルタイム同定と、その制御の試み

PF4-1 PF4-3 PF4-2A,B PF3-1 PF5-1 PF5-2 PF3-2 PF1 PF7 PF6 PF2 HCU HCL 400 800 1200mm 400 800 1200 1600mm -400 0 -800 -1200 -1600mm

プラズマの

内側エッジの位置

を

_PF4コイル

_{を用いて制御して、プラズマが真空容器に}

接しているリミター配位から、接しないダイバータ配位への移行を行い、それを維持する。

@3.5sec PF4-1 PF4-3 PF4-2A,B PF3-1 PF5-1 PF5-2 PF3-2 PF1 PF7 PF6 PF2 HCU HCL 400 800 1200mm 400 800 1200 1600mm -400 0 -800 -1200 -1600mm リミター配位 ダイバータ配位 • 内側エッジ位置の制御は、位置の偏差に応じてPF4のコイル電流値を変えるPID制御で行っている。 • 外側エッジ位置の制御も試みたが、できなかった。その原因は調査中。 13/29

リアルタイム平衡計算コードの開発

現状、（収束性を見ない）

１回の計算で2msec必要。

プラズマ電流を線ではなく分布として扱うために、リアルタイム平衡 計算を行い、より正確なプラズマ形状の同定を目指す。 @2.0sec @3.0sec #19771 青色濃淡： プラズマ電流分布、Contour： 磁束分布

0.0 < R[m] < 1.5

-1.2 < z[m] < 1.2

30×48 （50mmピッチ）

空間分解能

WEB版の平衡計算コード http://sim.triam.kyushu-u.ac.jp/simQUEST/ 14/29

FPGAを利用した高速平衡計算コードの開発

課題

• WSのQuad Core CPUを利用したリアルタイ ム平衡計算は、そのリアルタイム性を確保 するために粗い空間分解能になってしまっ ている。また、CPUに負荷がかかり、計算 時間がかかっている_。 解決策 • FPGAを利用して、リアルタイム平衡計算を 行う。 この方法の利点 • システムCPUに負荷をかけないで、高分解 能で高速に平衡計算を実行することが期 待できる。 今後の課題 • 現在、開発中。 • 従来の浮動小数点での表現から、固定小 数点での表現など、特有な表現への変換 を行う。

FPGA（Field-Programmable Gate Array）：

製造後に購入者や設計者が構成を設定できる集積回路

FlexRIO FPGA Module NI PXIe-7975R

FPGA: Xilinx Kintex-7

RAM: 2GBytes, DDR3 DRAM

FPGAプログラムの例

NI LabVIEWを用いてグラフィカルに開発される。

• QUESTにおける制御システム

• 長時間用プラズマ同定と制御

• 粒子供給フィードバック制御

• 高温壁の温度制御とその他

• まとめ

内容

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定常運転のための粒子供給制御

--- ピエゾバルブを用いたフィードバック制御 ---

Control parameters of piezo valve

① pulse width ： 4msec

② pulse height ： 100V

③ mask time ： 0.5sec (<20sec), 1.0sec (>20sec) ①

②

③

Piezo valve is disabled during mask time. Reference signal of H time H  (V) 0.1V 0.2V

① no plasma discharge → no gas puffing

②under gas fueling status → make a gas puffing

③ over gas fueling status → no gas puffing ① ② ③ Interlock value Target value

(1) 目標値より低いので、マスクタイムの終了と同時に燃料供給

(2) H



信号が下がって、目標値に到達した時点で燃料供給

(3) 目標値より高いので、燃料供給はしない。

目標値 17/29

定常運転のための粒子供給制御

マスフローコントローラ 0.2～20.0 mL/min (Azbil Corp. MQV9020)

--- マスフローコントローラを用いたPIDフィードバック制御 ---

プラズマへの粒子供給にマスフローコントローラを使 用。ソレノイドバルブを用いて粒子供給量を調節す る。 流出量 設定信号 流出量 測定信号 入口 出口

マスフロー

コントローラ

S.V. Target value Actual value System P: I: D: Controller + -+ + + プラズマの定常維持をするためには、様々なプラズマパラ メータの制御が行える必要がある。 プラズマ発光H信号を 制御するために、マスフローコントローラを用いたPID制御を 導入した。 粒子供給 _{プラズマ発光H信号} 基本的に、 (目標値および実際値はプラズマ発光H信号) 18/29

0.0 0.50 1.0 Ha ( a. u.) -6.0 -4.0 -2.0 0.0 Ip (kA) 0.0 0.50 1.0 1.5 0 200 400 600 800 1000 F u eling (mL/ min ) Time(sec)

Target value (black) Actual value (red)

Start of PID control

PIDコントローラを用いて徐々に粒子供給量を減らすことで、

プラズマ発光H



信号は一定値を保ち、よく制御されている。

ソレノイドバルブが装置の磁場に影響を受けるため、

マスフローコントローラは真空容器から数メートル離

れて設置されている。

The delayed response of plasma emission H



A few meters

定常運転のための粒子供給制御

--- マスフローコントローラを用いたPIDフィードバック制御 ---

--- PCSにおけるFPGAを用いたプラズマ密度の計算 ---

粒子供給制御の参照信号として、

干渉計によるプラズマ密度のリアルタイム計算。

FPGA (Field-programmable gate array)は、 使用者によるカスタマイズが可能な集積回路

FPGA module

（Phase calculation) _4kHz

X, Y signals

_{CPU module}

（Density calculation)

50kHz

Plasma Control System 従来： • CPUベースの計算

• 計算の実行速度は数kHzにとどまる。

位相の変化を見落とす恐れ

定常運転のための粒子供給制御

ルックアップテーブル

LabVIEWによるFPGAを用いた位相の計算(Arctangent)

• Arctangentの計算に1025個のデータを持つルッ クアップテーブルを使用 • FPGAモジュールで50kHz(最高76kHz)の計算 • CPUモジュールは4kHzで計算結果を受け取り、 制御等に使用 20/29

• QUESTにおける制御システム

• 長時間用プラズマ同定と制御

• 粒子供給フィードバック制御

• 高温壁の温度制御とその他

• まとめ

内容

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473K

393K

壁温度のコントロールは定常運転における壁排気

や粒子バランスの研究において重要な要素となる。

26th IAEA Fusion Energy Conference, EX/P4-49, K. Hanada, et. al.

定常運転における壁温度の効果

Hydrogen Barrier (HB) model

HB model and experimental results

𝑑 𝐻_𝑊 + 𝐻_𝑇 𝑑𝑡 = Γ𝑖𝑛 𝑆 − 𝑘 𝑆 𝑑_𝑅2 𝐻𝑊2 𝑑𝐻_𝑇 𝑑𝑡 = 𝛼𝐻𝑊 1 − 𝐻_𝑇 𝐻_𝑇0 − 𝛾𝐻𝑇

:the number of H dissolved in wall material :the number of H trapped in defects

:the upper-limit number of

:net influx per unit area into wall material : surface area

: surface recombination coefficient of H atoms : thickness of deposition layer

: H trapping rate : H de-trapping rate

プラズマ対向壁として、温度制御が可能なQUESTの高温壁

Top Flat Plate Top Conical Area

Mid-plane Area Flat Divertor CHI electrode Bottom Conical Area

Bottom Flat Plate Center-stack Vessel Cover Center-stack vessel Limiter Hot wall Heater Cooling panel Radiation Shield Vacuum Vessel Thermal Isolator

One section of hot wall Cross section of QUEST

Schematic view of hot wall

Inside of vacuum vessel

• 2014年に真空容器の上下コニカル部に高温壁を設置

• 素材は、0.1mmの厚さのAPS-WでコーティングされたSUS316L

• 加熱機能は2014年に実装済みで、冷却機能は2017年に実装予定

Cooling water pipe Heat transfer pass

(SUS316L) Oxygen-free copper SUS316L Sheath heater Hot wall シースヒーター (赤色部)

高温壁の加熱・冷却パネル

加熱・冷却パネルの立体図 加熱・冷却チャネルの断面図 High Low ~50mm

適切な厚みと幅を持ったSUSプレートを介して、

二つの冷却チャネルがパネルに接触している。

熱抵抗の違いによって、それぞれ異なる冷却能

力を実現。

Hの通水 ：Case 1 (48kW cooling). Lの通水 ：Case 2 (95kW cooling). 24/29

高温壁を制御するシステムの全体構成

cRIO system PXI system PXIe system

中央制御システム

プラズマ制御システム

HW冷却システム

MELSEC sequencer

HW加熱システム

ヒーターによるHW温度 のフィードバック制御 冷却水バルブの開閉 冷却水温度の監視 周辺機器の全体的な監視 プラズマの制御 • 各々のシステムはEthernetを介 して互いに接続される。 • 情報（ショット番号、時刻、etc.） はUDPプロトコルを用いて共有 される。（様々な機器間の通信 のために、一般的に利用されて いる技術を利用する。） CCS Sub System 周期的なUDPパケット 25/29

高温壁の温度を制御する手順について

基本動作

• HW加熱システムのフィードバックコントローラでヒーターを用いてHWの温度を制御する。

• ヒーターパワーがほぼゼロになったら、HW冷却システムの冷却性能を一段上げる。

• ヒーターパワーがある値になったら、HW冷却システムの冷却性能を一段下げる。

High Low ３レベルの冷却性能 H 冷却 < L 冷却 < H&L 冷却 プラズマによる熱入力が増えていく場合(赤色)と、 減っていくい場合(青色) P_H: H 冷却の開始 P_L: L 冷却の開始 H 冷却の熱抵抗は、 L 冷却の場合より大きい。

この手順の模擬を近日テストする予定

ヒーター パワ ー プラズマによるHWへの熱入力 P_H P_H P_L HWを高温に保つためのヒーターパワー (ex. 200℃) P_HL threshold 26/29

中央制御システム(CCS)の全体構成

既存CCS

新規CCS

• 現状は、既存CCSと新規CCSの二つが並列している。

• 既存CCSのリプレースを検討中。

既存CCSのインターフェース

機器のネットワーク化とソフトウェア化、

ユーザーインターフェースのソフトウェア化

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新規中央制御システムのインターフェース

TF電源のダイアログ

クライオポンプのダイアログ

主画面

ダイアログ形式にして、

必要な情報のみを提示

• シーケンス設定

• エラー表示

• 入退室者表示

• TF電源設定

• BHFB電源設定

• クライオポンプ設定

etc.

ダイアログの種別

シンプルなユーザーインターフェース を提供することで、誤認識や誤操作 を防止。 28/29

まとめ

• プラズマ制御システムの分散化と高性能化

• 各箇所の真空度のモニターなど、センサーやアクチュ

エータの増設

• リアルタイム平衡計算の高速化・高精度化

• 粒子供給制御の高度化

• 粒子の総供給量や総排出量のリアルタイムモニターなど

• 高温壁の温度制御システムの全体システムへの統合

• CCSやPCSとの連係動作

• 機器のネットワーク化とソフトウェア化

などを順次進めていく。

29/29

既存の制御システムにおける現状の課題点

真空排気系監視盤のハードウェア的な インターフェース インターフェースが実態を反映していないと、 誤認識や誤操作を招く可能性がある。 既存CCSの盤の裏側 30/29

新規中央制御システムと連動する機器の実装例（その１）

ーー 冷却水監視システム ーー

ソフトウェア的に構成した

インターフェース

各コイルや各箇所における冷却水の

有無を判定して、異常があれば警告

音と共に異常個所を示し、かつ新規

CCSに異常を伝えるシステム。

ボタンやランプがソフトウェア的に表

現され、実態に即するように修正を

行うことが容易。

31/29

新規中央制御システムと連動する機器の実装例（その２）

ーー 入退室管理盤 ーー

入室者の有無、及び入室者の名前を

_Ethernet

を通じて

_{、中央制御システムへ連絡}

中央制御システムは、入室者がいないことを

確認した上で、プラズマの生成を開始する。

入退室監視盤

入室する際には各自のト

グルスイッチをONにする。

入退室監視盤の中身

シャーシに

モジュールを

差し込んで構成

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