@inproceedings{oai:repo.qst.go.jp:00081911,
 author = {Emi, Narita and Mitsuru, Honda and Motoki, Nakata and Maiko, Yoshida and Nobuhiko, Hayashi and Emi, Narita and Mitsuru, Honda and Maiko, Yoshida and Nobuhiko, Hayashi},
 book = {第18回核燃焼プラズマ統合コード研究会},
 month = {Feb},
 note = {準線形乱流輸送モデルDeKANISはニューラルネットワーク(NN)を用いることで、ジャイロ運動論コードが予測する拡散・ピンチ過程の輸送量への寄与を高速に再現できる。NNの学習に用いるデータの拡張などの改良によって、統合コードにおける輸送シミュレーションが可能になった。また、乱流揺動の飽和レベルは半経験的な手法で評価していたが、混合長理論に基づく手法を導入し、汎用性が以前よりも向上する可能性を示した。},
 title = {Integrated transport simulations with a neural-network transport model and development of turbulence saturation rules},
 year = {2021}
}