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Die Überwachung der Stromverteilung ermöglicht die Erkennung von Quench- und Schadensereignissen in supraleitenden Fusionsmagneten
Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 22503 (2022) Diesen Artikel zitieren
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Details zu den Metriken
Fusionsmagnete aus hochtemperatursupraleitenden ReBCO CORC®-Kabeln werden typischerweise durch Quench-Detektionssysteme geschützt, die Spannungs- oder Temperaturmessungen verwenden, um Stromextraktionsprozesse auszulösen. Obwohl kleine Spulen mit niedrigen Induktivitäten nachgewiesen wurden, bleibt der Magnetschutz eine Herausforderung und Magnete werden typischerweise ohne Kenntnis der intrinsischen Leistungsparameter betrieben. Wir schlagen einen Schutzrahmen vor, der auf der Überwachung der Stromverteilung in Fusionskabeln mit begrenzter Stromverteilung zwischen den Kabeln basiert. Durch den Einsatz inverser Biot-Savart-Techniken zur Verteilung von Hall-Sonden-Arrays um CORC® Cable-In-Conduit-Conductor (CICC)-Anschlüsse werden einzelne Kabelströme wiederhergestellt und zur Extraktion der Parameter eines Vorhersagemodells verwendet. Es hat sich gezeigt, dass diese Parameter für die Erkennung von Leiterschäden und die Definition sicherer Magnetbetriebsgrenzen von Nutzen sind. Das trainierte Modell wird dann verwendet, um Kabelstromverteilungen in Echtzeit vorherzusagen, und Abweichungen zwischen Vorhersagen und inversen Biot-Savart-nachgebildeten Stromverteilungen werden verwendet, um Löschauslöser zu erzeugen. Die Methodik ist vielversprechend für die Qualitätskontrolle, Betriebsplanung und Echtzeit-Quench-Erkennung in gebündelten CORC®-Kabeln für kompakte Fusionsreaktoren.
ReBCO-Kabel sind aufgrund der hohen kritischen Temperatur, des hohen kritischen Felds und der Möglichkeit zur Bildung abnehmbarer Magnete eine Schlüsseltechnologie für kompakte Fusionsreaktoren1,2,34. Commonwealth Fusion Systems entwickelt kompakte Fusionsreaktoren5 basierend auf ihrem VIPER ReBCO-Kabeldesign6. Tokamak Energy entwickelt außerdem kompakte Fusionsreaktoren7 auf Basis von ReBCO-Leitern. Kürzlich wurde ein Magnetkonzept für die Fusion Nuclear Science Facility (FNSF) vorgeschlagen, das auf CORC® Cable-In-Conduit-Conductors (CICC)8 basiert, die aus vertauschten CORC®-Kabeln9 um einen Formkörper in einer 6-um-1-ähnlichen Struktur10 bestehen ,11. Ein CORC®-Magnetventil wurde kürzlich in einem 14-T-Hintergrundfeld12 getestet, um die Hochfeldfähigkeit des Leiters zu beweisen. Mit ähnlichen Forschungszielen wurde ein separater CORC®-ähnlicher Magnet in einem 19-T-Hintergrundfeld für den China Fusion Engineering Test Reactor (CFETR)13 getestet.
Obwohl bei der Entwicklung von ReBCO-Kabeln für Fusionsreaktoren rasche Fortschritte gemacht werden, bleiben Quencherkennung und Magnetschutz ein aktiver Forschungsbereich2,14,15. Bei Tokamaks erschweren die großen Magnetinduktivitäten und schnellen Anstiegsraten den Schutz mit herkömmlichen Probenspannungsmessungen. Mehrere Bemühungen haben sich auf einen temperaturbasierten Schutz verlagert, einschließlich optischer Fasern16,17,18,19, aktiver akustischer Thermometrie20 und gemeinsam gewickelter supraleitender Drähte, die als Thermoschalter optimiert sind21,22,23. Marchevsky et al.24 demonstrierten die Quench-Detektion in einem geschlitzten ReBCO-Band basierend auf Magnetfeldänderungen im Zusammenhang mit der Stromumverteilung, die später zwischen Bändern eines einzelnen CORC®-Drahts25 und zwischen Kabeln eines CORC® CICC26 demonstriert wurde. Diese auf Hall-Sonden basierenden Techniken können sehr empfindlich auf Ereignisse reagieren, die einem thermischen Durchgehen vorausgehen; Allerdings sollten die den Magnetfeldmessungen zugrunde liegenden Phänomene gelöst werden, um fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können. Mit einer ähnlichen Motivation kombinierte eine aktuelle Studie Hall-Sensoren und Probenspannungen, um transiente, nicht isolierte ReBCO-Spulen in Echtzeit zu überwachen27.
Während diese Referenzen die Technologieentwicklung beschreiben, besteht immer noch Bedarf, einen robusten ReBCO-Magnetschutz unter den anspruchsvollen Bedingungen in Fusionsreaktoren nachzuweisen; Dies erfordert möglicherweise ein ergänzendes Portfolio an Diagnostika. In dieser Arbeit schlagen und entwickeln wir einen Rahmen für die Stromverteilungsüberwachung in Fusionskabeln mit begrenzter Stromaufteilung zwischen den Kabeln, wie z. B. das in Abb. 1 gezeigte 6-um-1-System, um den spannungs- und temperaturbasierten Schutz zu ergänzen. Messungen mit verteilten Hall-Sonden-Arrays werden mit einem inversen Biot-Savart-Prozess gekoppelt, um einzelne Kabelströme in Echtzeit nachzubilden. Dadurch können die Parameter eines dynamischen Netzwerkmodells extrahiert werden, einschließlich der Verteilung von Abschlusswiderständen und kabelkritischen Strömen. Dies kann verwendet werden, um eine schlechte Verbindung oder einen Leiterschaden zu erkennen; Dies ist für die Qualitätskontrolle bei Fusionsmagneten von Bedeutung. Unter Verwendung der zuvor veröffentlichten Daten von Weiss et al.26 wird das trainierte Modell dann verwendet, um CICC-Stromverteilungen vorherzusagen, und Abweichungen zwischen Vorhersagen und inversen Biot-Savart-neuerstellten Stromverteilungen werden verwendet, um Löschauslöser zu generieren.
Das Manuskript ist wie folgt aufgebaut. Zunächst wird die Methodik erläutert, die eine Beschreibung von CORC®-Fusionskabeln, dynamische Netzwerkmodellierung, Berechnung der Induktivitätsmatrix und die inverse Biot-Savart-Technik umfasst. Anschließend wird der Prozess der Kombination dieser Aspekte in einer datengesteuerten Diagnose zur Quench-Erkennung vorgestellt. Darauf folgt der Ergebnisteil, der den Prozess der Parameterextraktion beschreibt, gefolgt von Simulationen mit realen Kabelparametern. Abschließend werden die Quench-Erkennungsfunktionen anhand des zuvor veröffentlichten Dreikabel-Ribbon-CICC von Ref. 26 bei 2000 A/s vorgestellt.
Die Methodik basiert auf der Fähigkeit, Stromverteilungen in CICC mit begrenzter Stromaufteilung zwischen Kabeln vorherzusagen. Dies gilt für CORC® CICC-Konzepte wie das in Abb. 1 gezeigte Ribbon-CICC26 und 6-around-110. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf das Dreikabel-Ribbon-CICC (d. h. Triplett) von Ref.26. Obwohl die 6-um-1-Schaltung symmetrisch ist, weist die Ribbon-CICC Asymmetrien in der Induktivitätsmatrix auf, die beim Hochfahren zu einer Stromfehlverteilung führen können. Das Schaltbild für den CORC® CICC mit drei Kabeln aus Ref. 26 ist in Abb. 2 dargestellt. Jedes Kabel besteht aus einem Abschlusswiderstand (beide Abschlusswiderstände zusammen), einem einzelnen Supraleiter, der einen Strom-Spannungs-Übergang (IV) aufweist (gesamt). Länge aller Bänder in einem einzigen Supraleiter zusammengefasst) und einem Induktor, der global verbunden ist. Es gibt keine Stromaufteilung zwischen den Kabeln und in der Nähe der Anschlüsse sind vier Hall-Sonden abgebildet.
Ribbon CICC (unten) und 6-around-1 (oben), umwickelt mit CORC®-Kabeln. Bei beiden handelt es sich um für die Fusion relevante Hochstromkabel mit begrenzter Stromaufteilung zwischen den Teilelementen.
Schaltplan für das CORC® CICC-Triplett von Ref.26. Die Positionierung und Feldverteilung der Hall-Sonde ist in Abb. 4 dargestellt. Lila Pfeile und Kreise zeigen die Richtung des Magnetfelds, das durch den Strom in jedem Kabelzweig erzeugt wird.
Die Induktivität wird mit dem Neumann-Integral bewertet, wobei jedes supraleitende Unterelement vereinfacht als Leitungsstrom ohne Berücksichtigung eines kritischen Zustandsmodells oder einer Magnetisierung dargestellt wird.
Die Selbstinduktivität \(L_{ii}\) wird auf ähnliche Weise berechnet, jedoch wird das Integral zwischen Punkten, die näher als der halbe Kabelradius liegen, nicht berücksichtigt und ein Korrekturterm hinzugefügt: \(\mu _0 l_{Kabel} / 8\pi\)28,29. Obwohl es sich hierbei um vereinfachende Näherungen der CORC®-Induktivität handelt, werden allgemeine Verhaltensweisen und Empfindlichkeiten erfasst und Fehler mithilfe des unten beschriebenen semianalytischen Ansatzes reduziert.
Die CORC® CICC-Konfigurationen weisen eine begrenzte Stromaufteilung auf, sodass der Großteil des Stroms über Anschlüsse umverteilt werden muss, die mit Hall-Sonden-Arrays überwacht werden können. Im Gegensatz zu einzelnen Kabeln, die elektromagnetisch komplex sind, werden die Fusionskabel-aus-Kabel-Konfigurationen gut als Leitungsströme angenähert, die die Anzahl der Unbekannten in einem umgekehrten Prozess reduzieren, um Stromverteilungen wiederherzustellen. Hier wird ein aktueller Nachbildungsprozess für die Triplett-Experimente von Ref.26 entwickelt, der in den Abbildungen dargestellt ist. 3 und 4, bestehend aus drei nicht vertauschten, 0,5 Meter langen CORC®-Kabeln (x = − 10, 0 und 10 mm, y = 0 mm) und vier einachsigen kommerziellen GaAs-Hall-Sonden (x= − 15, − 5, 5 und 15 mm, y = 0 mm) vertikal entlang der y-Achse ausgerichtet. Weitere Einzelheiten zur Probe, Hall-Sonden-Instrumentierung, Messungen und Testprotokollen finden Sie in Ref.26.
Versuchsaufbau von Weiss et al.26 mit Kabel- und Hallsondenbeschriftung entsprechend Abb. 4.
Geometrie und Biot-Savart-Feldberechnung der CORC®-Triplett-CICC-Daten in Ref.26 mit 1 kA in jedem Kabel. Die CICC-Konfiguration entspricht dem Netzwerkschema in Abb. 2.
Wenn ein Leitungsstrom am Kabel i in z-Richtung (d. h. außerhalb der Seite) ausreichend weit auf beiden Seiten einer idealen einachsigen Hall-Sonde k reicht, beträgt das gemessene Feld:
das ist die Projektion des bekannten \(B=\mu _0I/2\pi r\) auf die Hall-Sonden-Messachse \(
Umschreiben von Gl. 3 für jeden der \(n_k\) Sensoren ergibt ein Matrixsystem mit einer Zeile für jeden Hall-Sensor und einer Spalte für jeden Kabelstrom; Jeder Eintrag in der Matrix A besteht aus einem Kabel-Sensor-Paar.
Wenn mehr Hall-Sensoren als Kabelströme vorhanden sind, wie es bei den Triplett-Daten in Ref.26 der Fall ist (vier Sensoren für drei Ströme, siehe Abb. 4), wird die Form der kleinsten Quadrate berücksichtigt:
Dieses lineare System \(A^TAx=A^Tb\) kann gelöst werden, um die Kabelstromverteilung zu erhalten, und Ref.30 beschreibt mehrere Techniken zur Verbesserung der Stabilität des dichten und schlecht konditionierten Systems. Zuvor wurde eine ähnliche, auf Singular Value Decomposition (SVD) basierende Technik zur Untersuchung der Stromverteilungen in ITER-Kabeln eingesetzt31, allerdings ließ die hohe Stromaufteilung die hier verwendete Methodik nicht zu. Es ist möglich, das Problem der kleinsten Quadrate mit einer Nettotransportstrombeschränkung zu lösen (siehe Lit. 30), dies war hier jedoch nicht erforderlich.
Wenn das Verhalten eines CORC® CICC mit einem dynamischen Netzwerkmodell vorhergesagt werden kann und experimentelle Stromverteilungen mithilfe des inversen Biot-Savart-Prozesses nachgebildet werden können, ist es möglich, normale Zonen zu erkennen und Fusionsmagnete durch Überwachung der Stromverteilungen zu schützen. Die in diesem Manuskript vorgeschlagene Methodik ist in Abb. 5 dargestellt und nutzt die Möglichkeit, Stromverteilungen an Kabelanschlüssen zu überwachen. Phase eins basiert auf der Extraktion der in Abb. 2 gezeigten Stromkreisparameter. Der erste Schritt in Phase eins besteht darin, eine IV-Kurve mit verteilten Hall-Sondenmessungen bei der Betriebstemperatur des Magneten durchzuführen, wobei der Test konservativ durchgeführt wird. Durch die Wiederherstellung der Stromverteilungen kann die Verteilung der Abschlusswiderstände und kritischen Ströme in jedem Kabel extrahiert werden. Für besonders risikobehaftete Magnete kann der IV-Test zunächst bei 77 K durchgeführt werden und die Methodik kann den Schutz während der ersten IV-Kurven bei niedrigen Temperaturen beeinflussen. Die Fähigkeit, die Verteilung von Abschlusswiderständen und kritischen Strömen zu extrahieren, spielt eine Rolle bei der Qualitätskontrolle, wie in Abb. 5 links in Orange dargestellt, wo eine schlechte Verbindung oder ein beschädigter Leiter vor einem anstrengenderen Magnetbetrieb behoben werden kann.
Methodik dieser Arbeit. Kabelströme werden aus Experimenten mit inversen Biot-Savart-Techniken nachgebildet, die zur Extraktion von Stromkreisparametern verwendet werden. Diese Parameter können zur Qualitätskontrolle und Testplanung verwendet werden. Die zweite Phase vergleicht die trainierten Modellvorhersagen von Kabelströmen mit inversen, von Biot-Savart nachgebildeten Kabelströmen zur Quench-Erkennung.
Darauf folgt eine zweite Versuchsreihe zur Charakterisierung des dynamischen Verhaltens, bei der die Kabelstromverteilungen während eines schnellen Anstiegs nachgebildet werden. Diese Rampenratentests werden konservativ bei niedrigen Strömen durchgeführt, was eine lineare Induktivitäts-Strom-Beziehung voraussetzt. Eine rein datengesteuerte Extraktion der Induktivitätsmatrix ist eine Herausforderung, und die Leitungsstrombehandlung von CORC®-Kabeln macht einen analytischen Ansatz weniger robust. Daher wird ein semianalytisches Verfahren implementiert, bei dem die analytische Induktivitätsmatrix (Gleichung 1) so poliert wird, dass sie zu den Trainingsdaten passt. In diesem Prozess werden kleine Variationen des Kabelabstands und der einzelnen Kabellängen als Optimierungsvariablen in einer Anpassung der kleinsten Quadrate verwendet, um Gewürzsimulationen an ausgewählte Studien mit niedrigen Stromanstiegsraten anzupassen. Durch Variation sowohl des Kabelabstands als auch der Kabellänge können die Selbst- und Gegeninduktivitäten abgestimmt werden. Obwohl eine große Anzahl von Induktivitätsintegrationen erforderlich ist, vermeidet die Störung der Geometrie anstelle der resultierenden Matrixeinträge mögliche Probleme bei der Energieeinsparung. Es sollte betont werden, dass die Trainingsdaten (Daten, die bei der Parameterextraktion verwendet werden) von den Testdaten (Löscherkennungsergebnisse unten dargestellt) getrennt sind; Wir passen das Modell nicht an Tests an, die zum Nachweis der Quench-Erkennung verwendet werden.
Das Ergebnis ist ein datengesteuertes Netzwerkmodell, das auf den zu schützenden Magneten abgestimmt ist. Dieses Modell kann dann verwendet werden, um Planungsfälle durchzuführen und gefährliche Betriebsbedingungen zu identifizieren. Dieses trainierte Modell dient auch als Grundlage für die Magnetschutzphase (Phase 2 in Abb. 5). Das Quench-Erkennungsschema basiert auf Echtzeitunterschieden zwischen neu erstellten und modellvorhergesagten Kabelströmen für jede eingehende Messung. Sowohl die Fehlergröße als auch die Fehleränderungsrate werden überwacht. Die hier präsentierten Ergebnisse verwenden Fehlerschwellenwerte von 50 A und 250 A/s, diese sind jedoch spezifisch für den getesteten Magneten und das Stromprofil. Obwohl es immer Vorhersagefehler geben wird, ist eine schnelle Abweichung der Modellgenauigkeit (dh der Fehlerrate in A/s) charakteristisch für die Stromumverteilung, die durch einen Kabelquench entsteht. Zusätzlich zu einem bis zum Erreichen der Fehlerschwelle abnehmenden Kabelstrom muss es zu einem Stromanstieg in den übrigen Kabeln kommen. Durch dieses Kriterium werden falsch-positive Löschsignale erheblich verringert, außerdem müssen die Schwellenwerte für eine festgelegte Anzahl von Messungen (hier fünf) überschritten werden.
Der Prozess in Abb. 5 zum Trainieren eines Modells wird hier anhand der zuvor veröffentlichten Daten von Weiss et al.26 dargestellt. Die Probe besteht aus drei nicht vertauschten Kabeln in einer CICC-Bandanordnung mit einem Kabelabstand von 10 mm und einer CICC-Gesamtlänge von 0,5 m (siehe Abb. 3). Der experimentelle Datensatz umfasst IV-Kurven, Messungen bei verschiedenen Anstiegsraten und heizinduzierte Abschreckungen bei 76 K (Flüssigstickstoffbad in Boulder, Colorado). Das obere Diagramm in Abb. 6 zeigt eine IV-Messung, bei der die gesamte Probenspannung und vier Hall-Sonden in Abb. 4 als Funktion des Transportstroms gemessen werden. Diese Gesamtabtastspannung liegt vor den Kabeln und besteht aus einer Widerstandsspannung vom Kupferbus.
Die Daten im oberen Diagramm von Abb. 6 werden zu den Daten im unteren Diagramm verarbeitet. Die gesamte Probenspannung (gleich über drei parallele Kabel) wird auf der y-Achse als Funktion des wiederhergestellten Stroms in jedem Kabel auf der x-Achse angezeigt. Dadurch werden die einzelnen Kabel-IV-Eigenschaften aus der Massen-CICC-Messung disaggregiert und alle Abschlusswiderstände und kritischen Kabelströme können aus einer einzigen Messung extrahiert werden. Die Kurvenanpassung wird in Schwarz hinter den farbigen Linien angezeigt und ist in den Tabellen 1 und 2 zusammengefasst. Eine stückweise lineare (dh bilineare) Anschlusswiderstandsanpassung verbesserte die Vorhersagegenauigkeit dieser Experimente. Anhand einer einzelnen IV-Kurve und der bisher vorgestellten Methodik können Kabelschäden durch Wicklungen erkannt und eine Fehlverteilung des Anschlusswiderstands identifiziert werden. Diese Informationen können verwendet werden, um Reparaturen zu motivieren, und die Parameterextraktion kann in einem Wartungsplan wiederholt werden, um Leistungsänderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen. Obwohl das Modelltraining mit Experimenten bei der gleichen Magnettemperatur wie der beabsichtigte Betrieb durchgeführt werden sollte, können diese Qualitätskontrollinformationen aus einer einzelnen 77-K-IV-Kurve gewonnen werden.
Verarbeitung der IV-Kurve mit Hall-Sonden-Messungen (oberes Diagramm, siehe Abb. 4) in nachgebildete Kabelströme mit Modellanpassungen (unteres Diagramm).
Der nächste Schritt besteht darin, das dynamische Verhalten mithilfe der zuvor beschriebenen semianalytischen Behandlung zu charakterisieren. Das Polieren der Induktivitätsmatrix wird hier unter Verwendung einer einzelnen Auf- und Abrampe mit niedrigem Strom von 5000 A/s durchgeführt. Die resultierende Induktivitätsmatrix ist in Tabelle 3 dargestellt. Für die hier untersuchte kurze gerade Probe waren die analytische Berechnung und das Polieren akzeptabel brachte nur eine marginale Verbesserung; Bei längeren, komplexeren Wicklungsgeometrien ist jedoch ein Polieren erforderlich. Der Prozess des Induktivitätspolierens berücksichtigt hier nur die Stromverteilungen und nicht die gemessene Probenspannung, da die gemessene Probenspannung, die oben bei der Anpassung des Abschlusswiderstands verwendet wurde, den integrierten Widerstand durch Kabel und durch die Kupfersammelschienen nicht berücksichtigt. Mit anderen Worten: Induktionsstromschleifen, die durch die Anschlüsse und Kupfersammelschienen und dann zurück durch CORC®-Kabel fließen, werden von der CICC-Probenspannungsmessung nicht perfekt erfasst, und daher kann nur die dynamische Leistung der einzelnen Kabel im CICC erfasst werden durch Anpassen der aktuellen Verteilungen.
Die dynamische Leistung des CORC®-Tripletts wird in Abb. 7 unter Verwendung der extrahierten Parameter in den Tabellen 1, 2, 3 simuliert. Ein trapezförmiger Anstieg auf 3.900 A wird mit einer schnellen Anstiegsrate von 10.000 A/s simuliert. Das obere Diagramm zeigt den Strom, das zweite Diagramm zeigt die Abschlussspannung, das dritte Diagramm zeigt die Supraleiterspannung und das untere Diagramm zeigt die induktive Spannung jedes Kabels. Bei dieser schnellen Anstiegsrate erzeugen induktive Spannungen einen überkritischen Strom, der zu Kabelschäden führen kann. Abb. 7 zeigt einen L/R-Abfall an der flachen Spitze des Konstantstroms (0,39–0,78 s) und im Nullstrombereich am Ende der Rampe (1,17–1,56 s). Im Nullstrombereich (1,17–1,56 s) wird in den äußeren Kabeln Strom induziert, der der Richtung des Transportstroms entgegenwirkt; Dieser induktiv angetriebene Strom ist ein Magnetisierungseffekt, der analog zu einzelnen ReBCO-Bändern ist32,33. Bei der flachen Spitze des konstanten Stroms (0,39–0,78 s) besteht das R im L/R-Abfall sowohl aus der Flusswiderstandsspannung vom Supraleiter als auch aus Abschlusswiderständen, und daher erfolgt der Abfall recht schnell. Bei niedrigem Strom (1,17–1,56 s) bewirken nur die Abschlusswiderstände ein Abklingen des induzierten Stroms und es wird eine längere Zeitkonstante beobachtet.
Simulierte Leistung des Triplet-Kabels während eines schnellen trapezförmigen Anstiegs auf 3900 A bei 10.000 A/s unter Verwendung der extrahierten Parameter in den Tabellen 1, 2, 3. Das obere Diagramm zeigt den Strom, das zweite Diagramm zeigt die Abschlussspannung, das dritte Diagramm zeigt die Supraleiterspannung und das untere Diagramm zeigt die induktive Spannung jedes Kabels (siehe Abb. 2).
In diesem Abschnitt wird das Quench-Erkennungsschema von Abb. 5 gezeigt, das auf den Echtzeitunterschieden zwischen neu erstellten und modellvorhergesagten Kabelströmen für jede eingehende Messung basiert. Sowohl die Fehlergröße als auch die Fehleränderungsrate werden mithilfe fester Fehlerschwellenwerte von 50 A und 250 A/s überwacht. Wie oben erwähnt, wird die Anzahl falsch positiver Löschsignale durch die Suche nach Anzeichen einer Umverteilung erheblich reduziert; Zusätzlich zu einem bis zum Erreichen der Fehlerschwelle abnehmenden Kabelstrom muss es zu einem Stromanstieg in den übrigen Kabeln kommen.
Abbildung 8 zeigt die Triplett-Probe ohne Quench während eines dynamischen Anstiegs von 2000 A/s auf 3900 A, bei dem bestehende Schutzmethoden weniger robust sind. Alle Experimente werden bei 76 K durchgeführt. Das Diagramm oben links (zwei blaue Kurven) zeigt den inversen, von Biot-Savart nachgebildeten Strom und den vom Modell vorhergesagten Strom in Kabel 0 (siehe Abb. 4), und die beiden Diagramme unten zeigen zentrales Kabel 1 (zwei gelbe Kurven) und rechtes Kabel 2 (zwei rote Kurven). Die rechte Spalte zeigt den Erholungsfehler (schwarz) und die Erholungsfehlerrate (blau) für jedes Kabel. Das untere Diagramm zeigt die gemessene Probenspannung (schwarz) und die Abschreckheizung (rot). Die Fehlerraten überschreiten die durch die horizontalen blauen Linien definierten Schwellenwerte, obwohl kein Quench-Trigger (keine vertikale blaue oder schwarze Linie) erzeugt wird; Dies zeigt die Wirksamkeit eines aktuellen Umverteilungs-Identifizierungsalgorithmus, da alle Fehler in die gleiche Richtung gehen.
Stromumverteilungsbasierte Quench-Detektion im CORC®-Triplett-Test mit dynamischer Rampe von 2000 A/s. In diesem Fall wird kein Quench induziert; das ist richtig erkannt.
Die Abbildungen 9 und 10 zeigen einen ähnlichen Stromanstieg von 3900 A bei 2000 A/s, jedoch mit durch die Heizung verursachten Abschreckungen an C1 (mittleres Kabel) bzw. C2 (rechtes Kabel). Die Abweichung zwischen experimentellen und simulierten Kabelströmen nach dem Befeuern der Abschreckheizung wird in der rechten Spalte angezeigt, und der simulierte Abschreckauslöser (vertikale schwarze, blaue Linien) wird generiert, wenn die Fehler die Schwellenwerte (horizontale Linien) überschreiten und die Umverteilungskriterien erfüllen fünf aufeinanderfolgende Messungen. Beachten Sie, dass die Löschkabel eine andere Fehlerrichtung haben, was ein Zeichen für die Stromumverteilung ist.
Stromumverteilungsbasierte Quench-Detektion im CORC®-Triplett-Test mit dynamischer Rampe von 2000 A/s. Die Heizung an C1 (mittleres Kabel) löst einen korrekt erkannten Quench aus.
Stromumverteilungsbasierte Quench-Detektion im CORC®-Triplett-Test mit dynamischer Rampe von 2000 A/s. Die Heizung an C2 (rechtes Kabel) induziert einen Quench, der korrekt erkannt wird.
Die in Ref.26 auf die Triplettprobe angewandte vorgeschlagene Methodik erweist sich als vielversprechende Diagnose für die Qualitätskontrolle, Testplanung und Quench-Erkennung. Wie bei jeder Schutztechnik gibt es Nachteile, und die Überwachung der Stromverteilung würde wahrscheinlich alternative Erkennungsmethoden wie Spannungs- und Temperaturüberwachung ergänzen. Bei sehr großen Magneten mit sehr schnellen Anstiegsraten dominieren induktive Spannungen die Widerstandsspannungen von CORC®-Übergangskabeln und die Stromumverteilung wird minimal sein. In diesem Fall ist die Temperaturüberwachung möglicherweise eine praktikablere Technologie zur Detektion von Quench-Detektionen34, die aktuelle Verteilungsüberwachungsmethode kann jedoch in den zuvor besprochenen Phasen der Qualitätskontrolle und Testplanung immer noch einen Mehrwert bieten (Abb. 5). Allerdings bestehen Toroidal Field (TF)-Spulen mit abnehmbaren Verbindungen4 aus kürzeren Spulensegmenten mit reduzierter Induktivität, was die Überwachung der Stromverteilung erleichtert.
Das inverse Biot-Savart-Verfahren bildet den Kern sowohl der Parameterextraktion als auch der Echtzeitüberwachungstechnik. Dies erfordert jedoch, dass die Kabelstromverteilungen unabhängig von der Kabellänge sind. Dies gilt für CICC mit begrenzter Stromaufteilung, wie z. B. CORC® 6-around-110,11, bei dem die Stromaufteilung zwischen den Strängen ein freier Designparameter ist, der durch Anlöten von CORC®-Kabeln an eine leitfähige Trägerstruktur oder durch Isolierung gesteuert werden kann CORC®-Kabel voneinander. Es muss darauf geachtet werden, die Hall-Sonden so zu positionieren, dass die Näherung des Leitungsstroms gültig ist und Einzelbandeffekte minimiert werden. Es sollte erwähnt werden, dass alternative Stromerfassungstechniken verfügbar sind. Obwohl die Stromumverteilung zwischen den Bändern in einzelnen CORC®-Kabeln erfasst werden kann25, ist es schwieriger, Parameter zu extrahieren und ein Modell zu verwenden, um globale Stromverteilungen basierend auf Messungen an den Anschlüssen vorherzusagen.
Um Magnete in Echtzeit ohne vordefinierte Stromwellenformen zu schützen, ist möglicherweise ein vereinfachtes Stromkreismodell erforderlich (dh Spulenströme sind die Ausgabe eines Regelkreises35,36, der nicht im Voraus simuliert werden kann). Wenn die Betriebsgrenze des Magneten als das Einsetzen der supraleitenden Spannung in einem beliebigen Kabel neu definiert wird, können der Supraleiter und das daraus resultierende Potenzgesetzverhalten aus der Schaltungssimulation entfernt werden (siehe Abb. 2). Dies kann dann als Matrixsystem mithilfe von Finite-Differenzen-Näherungen und Messungen des Kabeltransportstroms effizient gelöst werden. Wir haben diese vereinfachte dynamische Netzwerksimulation als Prototyp auf einem kostengünstigen Mikrocontroller mit einem ARM Cortex M7-Prozessor erstellt, und der Simulationsprozess (einzelner Zeitschritt) dauerte für das Kabel in Abb. 4 einen Bruchteil einer Millisekunde. Zukünftige Arbeiten werden die Beschleunigung der vollständigen Netzwerksimulation untersuchen . Auch der inverse Biot-Savart-Prozess wurde mit demselben Mikrocontroller und derselben Kabelkonfiguration als Prototyp erstellt, und es wurde festgestellt, dass der aktuelle Wiederherstellungsprozess nur den Bruchteil einer Millisekunde dauert. Dies wurde durch die vorherige Berechnung des Umkehrwerts \(A^TA^{'}\) (Gl. 5) ermöglicht.
Alle während dieser Studie generierten oder analysierten Daten sind in den ergänzenden Informationsdateien dieses Manuskripts enthalten.
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Diese Arbeit wurde vom US-Energieministerium unter der Vertragsnummer DE-AC02-05CH11231, dem US Department of Energy Office of Fusion Energy Sciences unter der Fördernummer DE-SC0019934 und dem US Department of Energy Office of High Energy Physics unter der Fördernummer unterstützt DE-SC0014009.
Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, 94720, USA
Reed Teyber, Maxim Marchevsky und Soren Prestemon
Advanced Conductor Technologies, Boulder, CO, 80309, USA
Jeremy Weiss & Danko van der Laan
Fachbereich Physik, University of Colorado, Boulder, CO, 80309, USA
Jeremy Weiss & Danko van der Laan
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RT und MM konzipierten die Methodik, JW und DL führten die Experimente durch. Alle Autoren haben das Manuskript geschrieben und überprüft.
Korrespondenz mit Reed Teyber.
Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.
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Nachdrucke und Genehmigungen
Teyber, R., Weiss, J., Marchevsky, M. et al. Die Überwachung der Stromverteilung ermöglicht die Erkennung von Quench- und Schadensereignissen in supraleitenden Fusionsmagneten. Sci Rep 12, 22503 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-26592-2
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Eingegangen: 26. Juli 2022
Angenommen: 16. Dezember 2022
Veröffentlicht: 28. Dezember 2022
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-26592-2
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