This paper describes a real-time capable algorithm for identifying the safe operating region around a tokamak operating point. The region is defined by a convex set of linear constraints, from which the distance of a point from a disruptive boundary can be calculated. The disruptivity of points is calculated from an empirical machine learning predictor that generates the likelihood of disruption. While the likelihood generated by such empirical models can be compared to a threshold to trigger a disruption mitigation system, the safe operating region calculation enables active optimization of the operating point to maintain a safe margin from disruptive boundaries. The proposed algorithm is tested using a random forest disruption predictor fit on data from DIII-D. The safe operating region identification algorithm is applied to historical data from DIII-D showing the evolution of disruptive boundaries and the potential impact of optimization of the operating point. Real-time relevant execution times are made possible by parallelizing many of the calculation steps and implementing the algorithm on a graphics processing unit. A real-time capable algorithm for optimizing the target operating point within the identified constraints is also proposed and simulated.
本論文は、トカマク運転点周辺の安全運転領域を特定するためのリアルタイム対応アルゴリズムについて述べる。この領域は線形制約の凸集合によって定義され、そこから破壊的境界までの点の距離を計算することができる。点の破壊性は、破壊の可能性を生成する経験的機械学習予測器から計算される。このような経験的モデルによって生成される可能性は、破壊緩和システムを作動させるための閾値と比較することができるが、安全運転領域の計算により、破壊的境界から安全な余裕を維持するための運転点の能動的最適化が可能になる。提案されたアルゴリズムは、DIII-Dのデータに適合させたランダムフォレスト破壊予測器を用いて試験される。安全運転領域特定アルゴリズムは、DIII-Dの過去データに適用され、破壊的境界の進化と運転点の最適化の潜在的な影響を示す。リアルタイムに関連する実行時間は、計算ステップの多くを並列化し、アルゴリズムをグラフィックス処理ユニット上で実装することによって可能になる。特定された制約内で目標運転点を最適化するためのリアルタイム対応アルゴリズムも提案され、シミュレーションされる。