The tearing mode (TM), a large-scale magnetohydrodynamic instability in tokamak, typically disrupts the equilibrium magnetic surfaces, leads to the formation of magnetic islands, reduces core electron temperature and density, thus resulting in significant energy losses and may even cause discharge termination. This process is unacceptable for International Thermonuclear Experimental Reactor (ITER). Therefore, the accurate identification of a magnetic island in real time is crucial for the effective control of the TM in ITER in the future. In this study, based on the characteristics induced by TMs, an attention-aware convolutional neural network (AA-CNN) is proposed to identify the presence of magnetic islands in TM discharge utilizing the data from ECE diagnostics in the EAST tokamak. A total of 11 ECE channels covering the range of core is used in the TM dataset, which includes data collected from 68 shots from 2016 to 2021 years. We split the dataset into training, validation, and test sets (66.5%, 5.7%, and 27.8%), respectively. An attention mechanism is designed to couple with the convolutional neural networks (CNNs) to improve the capability of feature extraction of signals. During the model training process, we utilized adaptive learning rate adjustment and early stopping mechanisms to optimize performance of AA-CNN. The model results show that a classification accuracy of 91.96% is achieved in TM identification. Compared to CNN without attention-aware, the AA-CNNs demonstrate great performance across accuracy, recall metrics, and F1 score. By leveraging the deep learning model, which incorporates a physical understanding of the tearing process to identify TM behaviors, the combination of physical mechanisms and deep learning is emphasized, significantly laying an important foundation for the future intelligent control of TM dynamics.
ティアリングモード(TM)は、トカマクにおける大規模な磁気流体力学的な不安定性であり、典型的には平衡磁気面を破壊し、磁気島の形成を引き起こし、中心部の電子温度と密度を低下させ、それによって大きなエネルギー損失をもたらし、放電終了を引き起こすことさえある。このプロセスは国際熱核融合実験炉(ITER)にとって許容できないものである。したがって、将来のITERにおけるTMの効果的な制御には、磁気島のリアルタイムでの正確な識別が極めて重要である。本研究では、TMによって誘発される特性に基づき、EASTトカマクのECE計測からのデータを利用してTM放電中の磁気島の存在を識別するための、アテンション機構を備えた畳み込ミニューラルネッットワーク(AA-CNN)を提案する。TMデータセットには、コア領域をカバーする合計11のECEチャンネルが使用されており、2016年から2021年までの68ショットから収集されたデータが含まれている。データセットは、それぞれトレーニング、検証、テスットセット(66.5%、5.7%、27.8%)に分割した。信号の特徴抽出能力を向上させるために、アテンション機構が畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と結合するように設計されている。モデルトレーニングプロセスでは、AA-CNNの性能を最適化するために、適応的学習率調整と早期停止メカニズムを利用した。モデル結果は、TM識別において91.96%の分類精度が達成されたことを示している。アテンション機構を備えていないCNNと比較して、AA-CNNは精度、再現率指標、F1スコア全体にわたって優れた性能を示す。ティアリング過程の物理的理解を組み込んでTM挙動を識別する深層学習モデルを活用することにより、物理メカニズムと深層学習の組み合わせが強調され、将来のTMダイナミクスの知的制御にとって重要な基盤を大きく築くものである。