This paper describes the prediction of disruptions based on diagnostic data in the high-β spherical torus NSTX (Ono et al 2000 Nucl. Fusion40 557). The disruptive threshold values on many signals are examined. In some cases, raw diagnostic data can be used as a signal for disruption prediction. In others, the deviations of the plasma data from simple models provides the information used to determine the proximity to disruption. However, no single signal or calculation and associated threshold value can form the basis for disruption prediction in NSTX; thresholds that produce an acceptable false-positive rate have too large a missed or late-warning rate, while combinations that produce an acceptable rate of missed or late warnings have an unacceptable false-positive rate. To solve this problem, a novel means of combining multiple threshold tests has been developed. After being properly tuned, this algorithm can produce a false-positive rate of 2.8%, with a late + missed warning rate of 3.7% and thus a total failure rate of 6.5%, when applied to a database of ∼2000 disruptions during the IP flat top collected from three run campaigns. Furthermore, many of these false positives are triggered by near-disruptive magnetohydrodynamic (MHD) events that might indeed be disruptive in larger plasmas with more stored energy. However, the algorithm is less efficient at detecting the MHD event that prompts the disruption process.
本論文は、高ベータ球状トカマクNSTX（Ono et al 2000 Nucl. Fusion40 557）における診断データに基づくディスラプション予測について述べる。多くの信号におけるディスラプション閾値を調べた。ある場合には、生の診断データをディスラプション予測の信号として直接用いることができる。別の場合には、プラズマデータの単純なモデルからの偏差が、ディスラプションへの近接度を決定する情報を提供する。しかしながら、NSTXにおけるディスラプション予測の基礎となり得る単一の信号または計算値とそれに対応する閾値は存在しない。許容可能な偽陽性率をもたらす閾値は、見逃し率または遅延警告率が大きすぎる一方、許容可能な見逃し率または遅延警告率をもたらす組み合わせは、偽陽性率が許容不能である。この問題を解決するため、複数の閾値テストを組み合わせる新規な手法が開発された。適切に調整された後、このアルゴリズムは、3つの運転キャンペーン期間中に収集されたプラズマ電流フラットトップ期間中の約2000件のディスラプションのデータベースに適用した場合、偽陽性率2.8%、見逃し率＋遅延警告率3.7%、すなわち総合失敗率6.5%を達成できる。さらに、これらの偽陽性の多くは、より大きな蓄積エネルギーを持つ大型プラズマにおいて実際にディスラプションを引き起こす可能性のある、ディスラプション近傍のMHD事象によって引き起こされる。しかしながら、このアルゴリズムは、ディスラプション過程を誘発するMHD事象の検出効率は低い。