Current Density Distribution Estimation in REBCO Coated Conductors Applied with Machine Learning
武居 淳一郎, 間藤 昂允 (北大); 石山 敦士 (早大); 野口 聡 (北大)
Abstract:REBCO（Rare-Earth Barium Copper Oxide）CC (Coated Conductor)は高磁場応用が期待される導体だが，超電導層に欠陥が存在することが実用上の課題である．REBCO CCの電流が作る磁場を測定し，測定磁場から逆問題として電流分布を推定し，同時に欠陥などの情報を推定する手法がある．より高精度な推定手法として，逆問題へのCNN（Convolutional Neural Network）の活用を検討する．本研究では磁場分布を入力，電流密度分布を出力としたCNNを作成し，従来手法と比較し有効性を検証する．検証では実験で得た磁場分布から電流密度分布を推定し精度を比較する．シミュレーションによって作成されたCNNの教師データの検討も行う．