Reliable vertical position control will be an essential element of any future tokamak-based fusion power plant in order to reduce disruptions and maximize performance. We investigate methods to improve vertical controllability boundary determination in plasma operational space and demonstrate a data-driven approach based on direct pseudoinversion of operational space data that is rigorously quantitative, applicable in real-time plasma control systems, and physically intuitive to interpret. Applied to historical shot data from entire run campaigns on the MAST-U, KSTAR, and NSTX tokamaks, this approach, implemented in DECAF, improves vertical displacement event identification accuracy to 98.9%–100%. Further, we explore the application of a physics-based vertical stability metric as an early warning forecaster for vertical displacement events. The development of a linear surrogate model for the plasma current density profile, with a coefficient of determination of 0.992 on the training dataset, enables potential employment of this forecaster in real-time. The application of this approach on historical data from the MAST-U MU02 campaign yields a forecaster with 62.6% accuracy, indicating promise for this method when further refined and potentially coupled with other stability metrics.
信頼性の高い鉛直位置制御は、ディスラプションを低減し性能を最大化するために、将来のトカマク型核融合発電所にとって不可欠な要素となるだろう。我々は、プラズマ運転空間における鉛直制御性境界決定を改善する方法を調査し、運転空間データの直接擬似逆変換に基づくデータ駆動型アプローチを実証する。このアプローチは、厳密に定量的であり、リアルタイムプラズマ制御システムに適用可能で、物理的に直感的に解釈できる。MAST-U、KSTAR、およびNSTXトカマクの全運転キャンペーンからの過去のショットデータに適用されたこのアプローチは、DECAFに実装され、鉛直変位事象の識別精度を98.9%–100%に向上させる。さらに、我々は、鉛直変位事象の早期警報予測器として、物理ベースの鉛直安定性指標の適用を探求する。訓練データセット上で決定係数0.992を有する、プラズマ電流密度分布の線形サロゲートモデルの開発により、この予測器のリアルタイムでの潜在的な利用が可能になる。MAST-U MU02キャンペーンの履歴データへのこのアプローチの適用は、62.6%の精度の予測器をもたらし、この手法がさらに改良され、他の安定性指標と組み合わせられる可能性があることを示している。