Disruptions remain one of the most hazardous events in the operation of a tokamak device, since they can cause damage to the vacuum vessel and surrounding structures. Their potential danger increases with the plasma volume and energy content and therefore they will constitute an even more serious issue for the next generation of machines. For these reasons, in the recent years a lot of attention has been devoted to devise predictors, capable of foreseeing the imminence of a disruption sufficiently in advance, to allow time for undertaking remedial actions. In this paper, the results of applying fuzzy logic and classification and regression trees (CART) to the problem of predicting disruptions at JET are reported. The conceptual tools of fuzzy logic, in addition to being well suited to accommodate the opinion of experts even if not formulated in mathematical but linguistic terms, are also fully transparent, since their governing rules are human defined. They can therefore help not only in forecasting disruptions but also in studying their behaviour. The analysis leading to the rules of the fuzzy predictor has been complemented with a systematic investigation of the correlation between the various experimental signals and the imminence of a disruption. This has been performed with an exhaustive, non-linear and unbiased method based on decision trees. This investigation has confirmed that the relative importance of various signals can change significantly depending on the plasma conditions. On the basis of the results provided by CART on the information content of the various quantities, the prototype of an adaptive fuzzy logic predictor was trained and tested on JET database. Its performance is significantly better than the previous static one, proving that more flexible prediction strategies, not uniform over the whole discharge but tuned to the operational region of the plasma at any given time, can be very competitive and should be investigated systematically.
ディスラプションは、トカマク装置の運転において最も危険な事象の一つであり続けている。なぜなら、それらは真空容器および周辺構造物に損傷を引き起こす可能性があるからである。それらの潜在的な危険性は、プラズマの体積とエネルギー含有量とともに増大するため、次世代の装置にとってさらに深刻な問題となるであろう。これらの理由から、近年、ディスラプションの差し迫りを十分に事前に予見し、是正措置を講じる時間を確保できる予測器を考案することに多くの注意が払われてきた。本論文では、JETにおけるディスラプション予測の問題にファジィ論理および分類回帰木（CART）を適用した結果について報告する。ファジィ論理の概念的ツールは、数学的ではなく言語的な用語で定式化された専門家の意見を取り入れるのに適しているだけでなく、その支配規則が人間によって定義されているため、完全に透過的でもある。したがって、それらはディスラプションの予測に役立つだけでなく、その挙動の研究にも役立つ。ファジィ予測器の規則に至る解析は、様々な実験信号とディスラプションの差し迫りとの間の相関の系統的調査によって補完されてきた。これは、決定木に基づく網羅的で非線形かつ不偏の方法を用いて実施された。この調査により、様々な信号の相対的重要度がプラズマ条件に応じて大きく変化し得ることが確認された。CARTによって提供された様々な量の情報含有量に関する結果に基づいて、適応型ファジィ論理予測器のプロトタイプがJETデータベース上で訓練され、試験された。その性能は従来の静的予測器よりも有意に優れており、全放電にわたって一様ではなく、任意の時点でのプラズマの運転領域に調整された、より柔軟な予測戦略が非常に競争力を持ち得ることを証明しており、系統的に調査されるべきである。