Disruption mitigation is essential for the next generation of tokamaks. The prediction of plasma disruption is the key to disruption mitigation. A neural network combining eight input signals has been developed to predict the density limit disruptions on the J-TEXT tokamak. An optimized training method has been proposed which has improved the prediction performance. The network obtained has been tested on 64 disruption shots and 205 non-disruption shots. A successful alarm rate of 82.8% with a false alarm rate of 12.3% can be achieved at 4.8 ms prior to the current spike of the disruption. It indicates that more physical parameters than the current physical scaling should be considered for predicting the density limit. It was also found that the critical density for disruption can be predicted several tens of milliseconds in advance in most cases. Furthermore, if the network is used for real-time density feedback control, more than 95% of the density limit disruptions can be avoided by setting a proper threshold.
disruption mitigationは次世代トカマクにとって不可欠である。プラズマ disruption の予測は disruption mitigation の鍵となる。8つの入力信号を組み合わせたニューラルネットワークが、J-TEXTトカマクにおける密度限界 disruption を予測するために開発された。最適化された学習手法が提案され、予測性能が向上した。得られたネットワークは、64回の disruption ショットと205回の非 disruption ショットでテストされた。電流スパイクの4.8 ms前に、偽警報率12.3%で82.8%の成功警報率を達成できる。これは、密度限界の予測には、現在の物理スケーリングよりも多くの物理パラメータを考慮すべきであることを示している。また、ほとんどの場合、密度限界 disruption の臨界密度は数十ミリ秒前に予測可能であることが判明した。さらに、このネットワークをリアルタイムの密度フィードバック制御に使用すれば、適切なしきい値を設定することで、密度限界 disruption の95%以上を回避できる。