Major disruptions in tokamak plasmas need to be identified well before their occurrence and appropriately mitigated. Otherwise, it may dump the heat and electromagnetic load to the vessel and its surrounding plasma-facing components. A predictor system based on precursor diagnostics may help in forecasting the disruptive events in tokamak plasma and raise the alert beforehand to take necessary actions to prevent the major damages inside the vacuum vessel. This paper describes a predictor system built with a few selected diagnostic signals from the ADITYA tokamak and trained on a time-sequence long short-term memory network to predict the occurrence of disruption to 7–20 ms in advance with an accuracy of 89% on the testing set of 36 disruptive and 6 non-disruptive shots. This real-time network can infer to one time-step results under 170 µs on an Intel Xeon processor running python, suggesting minimal computation cost and best suited for the real-time plasma control applications.
トカマクプラズマにおける大規模ディスラプションは、その発生前に十分早く特定し、適切に緩和する必要がある。そうでなければ、熱負荷と電磁負荷を容器およびその周囲のプラズマ対向機器に放出する可能性がある。前駆現象に基づく予測システムは、トカマクプラズマにおけるディスラプション事象を予測し、真空容器内部の重大な損傷を防ぐために必要な措置を事前に講じる上で有用となり得る。本論文では、ADITYAトカマクから選定された少数の診断信号を用いて構築され、時系列長短期記憶ネットワーク上で訓練された予測システムについて述べる。このシステムは、36回のディスラプション放電と6回の非ディスラプション放電からなるテストセットにおいて、7〜20ミリ秒前にディスラプションの発生を89%の精度で予測する。このリアルタイムシステムは、Intel Xeonプロセッサ上でPythonを用いて実行した場合、1ステップの推論を170マイクロ秒未満で完了でき、計算コストが最小限であることから、リアルタイムプラズマ制御アプリケーションに最適であることが示唆される。