When a plasma disrupts in a tokamak, significant heat and electromagnetic loads are deposited onto the surrounding device components. These forces scale with plasma current and magnetic field strength, making disruptions one of the key challenges for future devices. Unfortunately, disruptions are not fully understood, with many different underlying causes that are difficult to anticipate. Data-driven models have shown success in predicting them, but they only provide limited interpretability. On the other hand, large-scale statistical analyses have been a great asset to understanding disruptive patterns. In this paper, we leverage data-driven methods to find an interpretable representation of the plasma state for disruption characterization. Specifically, we use a latent variable model to represent diagnostic measurements as a low-dimensional, latent representation. We build upon the Variational Autoencoder framework, and extend it for (1) continuous projections of plasma trajectories; (2) a multimodal structure to separate operating regimes; and (3) separation with respect to disruptive regimes. Subsequently, we can identify continuous indicators for the disruption rate and the disruptivity based on statistical properties of measurement data. The proposed method is demonstrated using a dataset of approximately 1600 TCV discharges, selecting for flat-top disruptions or regular terminations. We evaluate the method with respect to (1) the identified disruption risk and its correlation with other plasma properties; (2) the ability to distinguish different types of disruptions; and (3) downstream analyses. For the latter, we conduct a demonstrative study on identifying parameters connected to disruptions using counterfactual-like analysis. Overall, the method can adequately identify distinct operating regimes characterized by varying proximity to disruptions in an interpretable manner.
トカマク内でプラズマがディスラプションを起こすと、周囲の装置構成要素には大きな熱および電磁気的負荷が加わる。これらの力はプラズマ電流と磁場強度に応じてスケールするため、ディスラプションは将来の装置にとって主要な課題の一つとなっている。残念ながら、ディスラプションは完全には理解されておらず、予測が困難な多くの異なる根本原因が存在する。データ駆動モデルはその予測に成功を示してきたが、提供される解釈可能性は限られている。一方で、大規模な統計解析はディスラプションパターンの理解に大きく貢献してきた。本論文では、ディスラプションの特性評価のために、データ駆動手法を活用してプラズマ状態の解釈可能な表現を見つける。具体的には、潜在変数モデルを用いて診断測定値を低次元の潜在表現として表現する。我々は変分オートエンコーダの枠組みに基づき、これを(1)プラズマ軌道の連続的な射影、(2)運転領域を分離するための多峰構造、(3)ディスラプション領域に関する分離、のために拡張する。続いて、測定データの統計的特性に基づいて、ディスラプション率とディスラプティビティの連続的な指標を特定できる。提案手法は、フラットトップ期のディスラプションまたは通常終端を選択した約1600回のTCV放電からなるデータセットを用いて実証される。本手法を、(1)特定されたディスラプションリスクと他のプラズマ特性との相関、(2)異なる種類のディスラプションを区別する能力、(3)下流解析、に関して評価する。後者については、反事実的な解析を用いてディスラプションに関連するパラメータを特定する実証研究を行う。全体として、本手法は、ディスラプションへの近接性が様々に異なる明確な運転領域を、解釈可能な方法で適切に特定できる。