Typically the rampdown phase of a shot consists of a decrease in current and injected power and optionally a change in shape, but there is considerable flexibility in the rate, sequencing, and duration of these changes. On the next generation of tokamaks it is essential that this is done safely as the device could be damaged by the stored thermal and electromagnetic energy present in the plasma. This works presents a procedure for automatically choosing experimental rampdown designs to rapidly converge to an effective rampdown trajectory. This procedure uses probabilistic machine learning methods paired with acquisition functions taken from Bayesian optimization. In a set of 2022 experiments at DIII-D, the rampdown designs produced by our method maintained plasma control down to substantially lower current and energy levels than are typically observed. The actions predicted by the model significantly improved as the model was able to explore over the course of the experimental campaign.
通常、ランプダウン位相は、電流と投入電力の減少、および任意で形状の変更から構成されるが、これらの変更の速度、順序、および継続時間にはかなりの柔軟性がある。次世代のトカマクでは、プラズマ中に存在する蓄積された熱エネルギーおよび電磁エネルギーによって装置が損傷する可能性があるため、これを安全に行うことが不可欠である。本研究は、効果的なランプダウン軌道に迅速に収束するように、実験的なランプダウン設計を自動的に選択する手順を提示する。この手順は、ベイズ最適化から取られた獲得関数と組み合わせた確率的機械学習手法を使用する。DIII-Dでの2022年の一連の実験において、本手法が生成したランプダウン設計は、通常観測されるよりもかなり低い電流およびエネルギー準位までプラズマ制御を維持した。モデルが実験キャンペーンを通じて探索することができたため、モデルによって予測された動作は大幅に改善された。