Increasing the plasma density is one of the key methods in achieving an efficient fusion reaction. High-density operation is one of the hot topics in tokamak plasmas. Density limit disruptions remain an important issue for safe operation. An effective density limit disruption prediction and avoidance system is the key to avoid density limit disruptions for long pulse steady state operations. An artificial neural network has been developed for the prediction of density limit disruptions on the J-TEXT tokamak. The neural network has been improved from a simple multi-layer design to a hybrid two-stage structure. The first stage is a custom network which uses time series diagnostics as inputs to predict plasma density, and the second stage is a three-layer feedforward neural network to predict the probability of density limit disruptions. It is found that hybrid neural network structure, combined with radiation profile information as an input can significantly improve the prediction performance, especially the average warning time (). In particular, the is eight times better than that in previous work (Wang et al 2016 Plasma Phys. Control. Fusion58 055014) (from 5 ms to 40 ms). The success rate for density limit disruptive shots is above 90%, while, the false alarm rate for other shots is below 10%. Based on the density limit disruption prediction system and the real-time density feedback control system, the on-line density limit disruption avoidance system has been implemented on the J-TEXT tokamak.
プラズマ密度を増加させることは、効率的な核融合反応を達成するための重要な方法の一つである。高密度運転はトカマクプラズマにおけるホットトピックである。密度限界ディスラプションは、安全運転にとって重要な課題であり続けている。効果的な密度限界ディスラプション予測・回避システムは、長時間パルス定常運転における密度限界ディスラプションを回避する鍵となる。J-TEXTトカマクにおいて、密度限界ディスラプション予測のための人工ニューラルネットワークが開発された。このニューラルネットワークは、単純な多層構造からハイブリッド二段構造へと改良された。第一段階は、時系列診断データを入力としてプラズマ密度を予測するカスタムネットワークであり、第二段階は、密度限界ディスラプションの確率を予測する三層フィードフォワードニューラルネットワークである。ハイブリッドニューラルネットワーク構造と、放射情報を入力として組み合わせることで、予測性能、特に平均警告時間を大幅に改善できることが見出された。具体的には、平均警告時間は従来研究（Wang et al 2016 Plasma Phys. Control. Fusion 58 055014）の5 msから40 msへと8倍改善された。密度限界ディスラプション放電に対する成功率は90%以上であり、一方、非ディスラプション放電に対する誤警報率は10%未満である。密度限界ディスラプション予測システムとリアルタイム密度フィードバック制御システムに基づき、J-TEXTトカマクにおいてオンライン密度限界ディスラプション回避システムが実装された。