This paper presents EFIT-mini, a novel equilibrium reconstruction algorithm which integrates neural networks with physical simulation, enabling real-time plasmas control in the EXL-50U tokamak. By synergizing the high accuracy and physical principles of traditional Grad–Shafranov equation solvers with the superior numerical stability of pure data-driven machine learning approaches, EFIT-mini fundamentally resolves their respective limitations while preserving real-time performance, achieving enhanced inversion accuracy, speed, stability, and development efficiency. Validated on EXL-50U experimental data, EFIT-mini performs over 98% overlap ratio in last closed flux surface reconstruction accuracy compared to offline-EFIT. Besides, EFIT-mini takes only 0.36 ms per time slice for the 129×129 resolution inversion. Real-time implementation on the EXL-50U tokamak confirms robust generalization capabilities of EFIT-mini, showing consistent accuracy even for discharge scenarios significantly deviating from the training dataset. Furthermore, the algorithm successfully drives proportional-integral-derivative feedback control of plasmas horizontal positioning based on its real-time reconstructions. By harmonizing machine learning’s computational stability with physics-based interpretability, this hybrid approach establishes a reliable framework for real-time equilibrium reconstruction.
本論文は、ニューラルネットワークと物理シミュレーションを統合した新規の平衡再構成アルゴリズムEFIT-miniを提示し、EXL-50Uトカマクにおけるリアルタイムプラズマ制御を可能にする。従来のGrad–Shafranov方程式ソルバーの高精度と物理原理を、純粋なデータ駆動型機械学習手法の優れた数値安定性と組み合わせることにより、EFIT-miniはそれぞれの限界を根本的に解決しつつリアルタイム性能を維持し、逆変換精度、速度、安定性、開発効率の向上を達成する。EXL-50U実験データで検証されたEFIT-miniは、最終閉鎖磁気面再構成精度においてoffline-EFITと比較して98%以上の重なり率を示す。さらに、EFIT-miniは129×129解像度の逆変換において、タイムスライス当たりわずか0.36msしか要しない。EXL-50Uトカマクへのリアルタイム実装は、訓練デーたセットか著しく逸脱した放電シナナリオでさえ一貫した精確度を呈し、EFIT-miniの頑健な汎化能力を確認す。さらに、本アлゴリズムは、リァルタィム再構築に基づくプмズマ水平位置決めのPIDフイードバック制御を首尾よく駆動す。機会学習の計的安テ性と物リ学的解釈可能性を調和さすこで、こハイブリッ的手法はリァルタィム平衝再構築のための信頼でき枠組みを築く。