Forschungsbericht 2018 - Max-Planck-Institut für Plasmaphysik

Auf dem Weg zu einem virtuellen Fusionsplasma

Autoren
Jenko, Frank
Abteilungen
Bereich Tokamaktheorie
Zusammenfassung
Neben großen Experimentieranlagen spielen in der Fusionsforschung in den letzten Jahren zunehmend Computersimulationen auf Höchstleistungsrechnern eine wichtige Rolle. Durch die Kombination von maßgeschneiderten physikalischen Modellen und modernsten numerischen Methoden gelingt es, die komplexen Grundgleichungen der Plasmaphysik auf einigen der leistungsstärksten Computern der Welt zu lösen. So können heutzutage bereits viele wichtige Einzelaspekte der Plasmadynamik quantitativ beschrieben werden.

Das zentrale Ziel der Fusionsforschung ist es, die physikalischen Grundlagen für ein zukünftiges Fusionskraftwerk bereitzustellen, das – ähnlich wie die Sonne – Energie aus der Verschmelzung leichter Atomkerne gewinnt. Dies wird experimentell in Großanlagen wie ASDEX Upgrade im IPP in Garching und Wendelstein 7-X in Greifswald untersucht. Zunehmend spielen jedoch auch Computersimulationen auf Höchstleistungsrechnern eine entscheidende Rolle.

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Abb. 1: Turbulenzrechnung mit dem Simulationsprogramm GENE zur Vorhersage der Energieeinschlusszeit eines Fusionsexperiments.

Mit maßgeschneiderten physikalischen Modellen in Kombination mit modernsten numerischen Methoden gelingt es, die komplexen Grundgleichungen der Plasmaphysik auf einigen der weltweit leistungsstärksten Computern zu lösen. Damit können heute viele wichtige Einzelaspekte der Plasmadynamik bereits quantitativ beschrieben werden.

In jüngster Vergangenheit wurden zahlreiche Beispiele für erfolgreiche Vergleiche zwischen Simulationen und experimentellen Messungen veröffentlicht (zum Beispiel [1, 2]). Sie zeigen, dass die theoretische Plasmaphysik einen Entwicklungsstand erreicht hat, mit dem sie in absehbarer Zukunft zur Planung neuer Experimente und zur Optimierung von Kraftwerksentwürfen nutzbar werden sollte [3, 4]. Um dieses ehrgeizige Ziel zu erreichen, ist allerdings eine enge Zusammenarbeit von Experten aus den Bereichen theoretische Plasmaphysik, angewandte Mathematik und angewandte Informatik erforderlich. Nur im Rahmen interdisziplinärer Forschung kann es gelingen, eine fortschreitende Integration bereits vorhandener Einzelelemente zu realisieren, die dann in der Summe eine Art „virtuelles Fusionsplasma“ darstellt. 

Ermöglicht wird dies nicht zuletzt durch die atemberaubenden Fortschritte auf dem Gebiet des Höchstleistungsrechnens. In wenigen Jahren wird eine neue Generation von Supercomputern bereitstehen, die mehr als eine Trillion (1018) Rechenoperationen pro Sekunde ausführen können. Diese Rechner der sogenannten Exascale-Klasse verbinden klassisches High Performance Computing mit den Themen Big Data und Künstliche Intelligenz. Parallel dazu wird im IPP Software entwickelt, die auf solchen Maschinen konkrete Vorhersagen und Optimierungen im Hinblick auf zukünftige Fusionskraftwerke ermöglichen soll.

Gekoppelte Simulationsprogramme

Ein wichtiges Element dabei ist das Projekt “High-Fidelity Whole Device Modeling of Magnetically Confined Fusion Plasmas”, das seit Oktober 2016 in enger Zusammenarbeit mit Kollegen aus den USA läuft. Zwei grundlegende Simulationsprogramme sollen mit Hilfe neuartiger Algorithmen eng gekoppelt werden und gemeinsam als „Rückgrat“ eines virtuellen Fusionsplasmas dienen. Dabei handelt es sich um GENE [5] aus Garching zur Beschreibung des Plasmazentrums und XGC aus Princeton, das für den Plasmarand optimiert ist..

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Abb. 2: Kopplung der beiden Simulationsprogramme GENE und XGC als Grundlage für ein virtuelles Fusionsplasma.

Erste erfolgreiche Rechnungen dieser Art konnten vor kurzem vorgestellt werden. Ziel ist es, den turbulenten Plasmatransport im gesamten Plasmavolumen – im heißen Zentrum und am kalten Rand – quantitativ zu beschreiben und auf diese Weise die Güte des magnetischen Einschlusses vorherzusagen. Diese ist charakterisiert durch die sogenannte Energieeinschlusszeit, die in einem Kraftwerk einen gewissen Schwellenwert überschreiten muss. Für die kommenden Jahre ist ein stufenweiser Ausbau dieses Modells geplant. Es soll dann weitere physikalische Effekte berücksichtigen, wie die Heizung durch hochfrequente Wellen oder die Dynamik hochenergetischer Teilchen in „brennenden“, d.h. sich selbst durch Fusionsreaktionen heizenden Plasmen.

Gleichzeitig wird aber auch an der Entwicklung stark reduzierter Modelle gearbeitet, unter anderem durch die Anwendung maschinellen Lernens. Sie beschreiben bestimmte Einzelaspekte des Plasmaverhaltens – zum Beispiel den turbulenten oder den stoßinduzierten Transport. Damit lässt sich die erforderliche Rechenzeit zum Teil um viele Größenordnungen verringern, und es wird möglich, größere Parameterstudien in deutlich kürzerer Zeit fertigzustellen. Um das Gesamtverhalten des Plasmas erfassen zu können, müssen dann mehrere reduzierte Modelle miteinander gekoppelt werden. GENE und XGC dienen dabei zum einen als Ausgangsbasis für reduzierte Modelle. Zum anderen können sie Vorhersagen, die auf gekoppelten reduzierten Modellen beruhen, qualitativ und quantitativ überprüfen, insbesondere wenn dabei unerwartete Effekte auftreten. Mit einem solchen Ansatz lassen sich Effizienz und Genauigkeit der Berechnung je nach Bedarf austarieren.

Supercomputer der Exascale-Klasse sollten die weitere Entwicklung der Fusionsforschung deutlich beschleunigen. Neuartige Einschlusskonzepte und physikalische Schlüsselaspekte von Kraftwerken können zunächst virtuell untersucht werden, um die experimentellen Bemühungen dann auf die vielversprechendsten Ansätze zu konzentrieren. Dies ist ein wichtiger Beitrag zur Antwort der anwendungsorientierten Grundlagenforschung auf eine der großen gesellschaftlichen Herausforderungen unserer Zeit.

Literaturhinweise

1.
Told, D; Jenko, F.; Görler, T.; Casson, F. J.; Fable, E. und das ASDEX Upgrade-Team
Characterizing Turbulent Transport in ASDEX Upgrade L-mode Plasmas via Nonlinear Gyrokinetic Simulations
Physics of Plasmas 20, 122312 (2013)
DOI
2.
Görler, T.; White, A. E.; Told, D.; Jenko, F.; Holland, C.; Rhodes, T. L.
A Flux-Matched Gyrokinetic Analysis of DIII-D L-Mode Turbulence
Physics of Plasmas 21, 122307 (2014)
DOI
3.
Jenko, F.; Told, D.; Görler, T.; Citrin, J.; Bañón Navarro, A.; Bourdelle, C.; Brunner, S.; Conway, G.; Dannert, T.; Doerk, H.; Hatch, D. R.; Haverkort, J. W.; Hobirk, J.; Hogeweij, G. M. D.; Mantica, P.; Pueschel, M. J.; Sauter, O.; Villard, L.; Wolfrum, E. und das ASDEX Upgrade-Team
Global and Local Gyrokinetic Simulations of High-Performance Discharges in View of ITER
Nuclear Fusion 53, 073003 (2013)
DOI
4.
Xanthopoulos, P.; Mynick, H. E.; Helander, P.; Turkin, Y.; Plunk, G. G.; Jenko, F.; Görler, T.; Told, D.; Bird, T.; Proll, J. H. E.
Controlling Turbulence in Present and Future Stellarators
Physical Review Letters 113, 155001 (2014)
DOI
5.
GENE Development Team
Gyrokinetic Electromagnetic Numerical Experiment
http://genecode.org
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