Modern tokamaks have achieved significant fusion production, but further progress towards steady-state operation has been stymied by a host of kinetic and MHD instabilities. Control and identification of these instabilities is often complicated, warranting the application of data-driven methods to complement and improve physical understanding. In particular, Alfvén eigenmodes are a class of ubiquitous mixed kinetic and MHD instabilities that are important to identify and control because they can lead to loss of confinement and potential damage to the walls of a plasma device. In the present work, we use reservoir computing networks to classify Alfvén eigenmodes in a large labeled database of DIII-D discharges, covering a broad range of operational parameter space. Despite the large parameter space, we show excellent classification and prediction performance, with an average hit rate of 91% and false alarm ratio of 7%, indicating promise for future implementation with additional diagnostic data and consolidation into a real-time control strategy.
現代のトカマク装置は多大な核融合生成を達成してきたが、定常運転に向けたさらなる進展は、多数の運動論的不安定性とMHD不安定性によって妨げられてきた。これらの不安定性の制御と同定はしばしば複雑であり、物理的理解を補完・向上させるためのデータ駆動型手法の適用が正当化される。特に、アルフヴェン固有モードは、遍在する混合運動論的・MHD不安定性の一種であり、閉じ込めの喪失やプラズマ装置の壁への潜在的な損傷につながり得るため、その同定と制御が重要である。本研究では、リザーバーコンピューティングネットワークを用いて、広範な運転パラメータ空間をカバーするDIII-D放電の大規模なラベル付きデータベースにおいてアルフヴェン固有モードを分類する。この大きなパラメータ空間にもかかわらず、平均ヒット率91%、誤警報率7%という優れた分類・予測性能を示し、追加の診断データを用いた将来の実装とリアルタイム制御戦略への統合の可能性を示している。