A deep learning-based disruption prediction algorithm has been implemented on a new tokamak, HL-3. An Area Under receiver-operator characteristic Curve of 0.940 has been realized offline over a test campaign involving 72 disruptive and 240 non-disruptive shots, despite the limited training data available from the initial two campaigns. In addition to the well-documented challenge of insufficient training data, a previously unanticipated issue is addressed that the data distribution of a new device is continuously drifting. The plasma scans across a broad parameter space, bringing a drifting distribution of disruption causes and diagnostic data. This problem is often overlooked in previous implementations on steadily operating tokamaks, necessitating greater attention in future tokamaks like ITER. To address these challenges, innovative modules including predict-first neural network, data augmentation, and pseudo data placeholders are developed and implemented, which promotes the accuracy by up to 20%. A series of advantages are also brought by the modules, including the robustness in handling missing input channels, and the interpretability to identify which parameter of plasma is under abnormal condition. The results demonstrate that, with dedicated data collection and algorithm implementation, the issues of limited data and drifting distribution can be overcome, and further, the deep learning-based algorithm can reliably provide disruption alarms on a new tokamak.
深層学習に基づくディスラプション予測アルゴリズムが、新しいトカマクHL-3に実装された。初期の2つのキャンペーンから得られる限られたトレーニングデータにもかかわらず、72のディスラプションショットと240の非ディスラプションショットを含むテストキャンペーンにおいて、受信者動作特性曲線下面積0.940がオフラインで達成された。不十分なトレーニングデータという十分に文書化された課題に加えて、新しい装置のデータ分布が継続的にドリフトするという、これまで予期されていなかった問題が対処される。プラズマは広いパラメータ空間にわたってスキャンし、ディスラプション原因と診断データのドリフトする分布をもたらす。この問題は、定常運転中のトカマクへのこれまでの実装ではしばしば見落とされており、ITERのような将来のトカマクではより大きな注意が必要である。これらの課題に対処するため、predict-firstニューラルネットワーク、データ拡張、擬似データプレースホルダーを含む革新的なモジュールが開発され実装され、精度を最大20%向上させる。これらのモジュールはまた、欠落した入力チャンネルを扱うロバスト性や、プラズマのどのパラメータが異常状態にあるかを特定する解釈可能性を含む、一連の利点をもたらす。結果は、専用のデータ収集とアルゴリズム実装により、限られたデータとドリフトする分布の問題を克服でき、さらに深層学習ベースのアルゴリズムが新しいトカマクで信頼性高くディスラプション警報を提供できることを示している。