Investigation of Noise Robustness in Voltage Prediction for No-Insulation REBCO Pancake Coils using CNN
間藤 昂允, 野口 聡 （北大）
Abstract:無絶縁技術はREBCO (rare-earth barium copper oxide)パンケーキコイルの熱的安定性を格段に向上させる．Commonwealth Fusion Systems (CFS)社は無絶縁技術を適用したREBCOコイルを用いて最大20 Tを生成することに成功したが，20 T生成後に強制遮断試験を行なった結果，マグネットが熱的ダメージを受けた．これは，エネルギ密度が非常に高いため，無絶縁技術だけではコイルを保護できないことを示唆する．クエンチの兆候を検出して保護する必要性が再び増してきている．そこで，CNN (convolutional neural network)を用いた無絶縁REBCOのクエンチ時における電圧予測器を構築している．理想環境下のクエンチ電圧を学習することで良い予測性能を示すことがわかってきたが，未学習のデータに対する振舞いがわかっていない．本発表では，実環境のようなノイズが重畳した電圧や未学習のクエンチ電圧に対する振舞いを調査する．