In the field of magnetic confinement plasma control, the accurate feedback of plasma position and shape primarily relies on calculations derived from magnetic measurements through equilibrium reconstruction or matrix mapping method. However, under harsh conditions like high-energy neutron radiation and elevated temperatures, the installation of magnetic probes within the device becomes challenging. Relying solely on external magnetic probes can compromise the precision of EFIT in determining the plasma shape. To tackle this issue, we introduce a real-time, non-magnetic measurement method on the HL-3 tokamak, which diagnoses the plasma position and shape via imaging. Particularly, we put forward an adapted Swin Transformer model, the Poolformer Swin Transformer (PST), to accurately and fastly interpret the plasma shape from the Charge-Coupled Device Camera images. By adopting multi-task learning and knowledge distillation techniques, the model is capable of robustly detecting six shape parameters under visual interference conditions such as bright light from the divertor and gas injection, thereby avoiding cumbersome manual labeling. Specifically, the well-trained PST model capably infers R and Z within the mean average error below 1.1 cm and 1.8 cm, respectively, while requiring less than 2 ms for end-to-end feedback, an 80% improvement over the smallest Swin Transformer model, laying the foundation for real-time control. Finally, we deploy the PST model in the Plasma Control System using TensorRT, and achieve 500 ms stable PID feedback control based on the PST-computed horizontal displacement information. In conclusion, this research opens up new avenues for the practical application of image-computing plasma shape diagnostic methods in the realm of real-time feedback control.
磁場閉じ込めプラズマ制御の分野において、プラズマ位置と形状の正確なフィードバックは、主に平衡再構成またはマトリックス写像法による磁気計測から得られる計算に依存している。しかしながら、高エネルギー中性子放射線や高温のような過酷な条件下では、装置内部への磁気プローブの設置が困難になる。外部磁気プローブのみに依存すると、プラズマ形状を決定する際のEFITの精度が損なわれる可能性がある。この問題に対処するため、我々はHL-3トカマクにおいて、イメージングによってプラズマ位置と形状を診断するリアルタイム非磁気計測法を導入する。特に、我々は電荷結合素子カメラ画像からプラズマ形状を正確かつ高速に解釈するために、適応型Swin TransformerモデルであるPoolformer Swin Transformer (PST) を提案する。マルチタスク学習と知識蒸留技術を採用することにより、このモデルはダイバータからの明るい光やガス入射などの視覚的干渉条件下で6つの形状パラメータをロバストに検出でき、それにより面倒な手動ラベリングを回避する。具体的には、十分に訓練されたPSTモデルは、RおよびZをそれぞれ平均平均誤差1.1 cm未満および1.8 cm未満で推論でき、エンドツーエンドのフィードバックに2 ms未満しか必要とせず、最小のSwin Transformerモデルと比較して80%の改善であり、リアルタイム制御の基盤を築く。最後に、我々はPSTモデルをTensorRTを用いてプラズマ制御システムに展開し、PSTが計算した水平変位情報に基づいて500 msの安定したPIDフィードバック制御を達成する。結論として、この研究は、画像計算によるプラズマ形状診断法のリアルタイムフィードバック制御の領域における実用的応用に新たな道を開くものである。