Disruption is a sudden loss of magnetic confinement that can cause damage to the machine walls and support structures. For this reason, it is of practical interest to be able to detect the onset of such an event early. A novel technique is presented of early prediction of plasma disruption in tokamak reactors which uses neural networks and `fuzzy' inference. The studies carried out in the work make use of an experimental database of disruptive shots made available by the ASDEX Upgrade Team. The main result of the work is that, in the limit of the available database, it is possible to predict the onset of the disruptive event sufficiently in advance in order to put the control system into action. The proposed system is a modular scheme that exploits a decomposition of the original database carried out in a proper way.
ディスラプションは、磁気閉じ込めの突然の喪失であり、機器の壁や支持構造物に損傷を引き起こす可能性がある。このため、そのような事象の発生を早期に検出できることは実用的な関心事である。本論文では、ニューラルネットワークとファジィ推論を用いた、トカマク反応器におけるプラズマディスラプション予測の新しい手法を提示する。本研究で実施された調査は、ASDEX Upgradeチームが提供した実験的なディスラプションショットのデータベースを利用している。本研究の主な成果は、利用可能なデータベースの範囲内において、制御システムを作動させるために十分な余裕をもってディスラプション事象の発生を予測することが可能であるということである。提案されたシステムは、適切な方法で実施された元のデータベースの分割を活用するモジュール方式である。