Disruption remains a major barrier to the safe, sustained operation of tokamaks. Although current understanding of disruption physics is broadly valid across existing tokamaks, it cannot provide accurate disruption prediction rules. Data-driven methods suffer from performance degradation as future reactor-scale tokamaks cannot accumulate sufficient disruption data before risking damage. We introduce a disruption prediction framework that balances physics priors with data-driven learning. It allows known disruption-related operational limits being explicitly imposed as constraints on model training, and can also embed known physics implicitly through physics-guided representation learning. Physics can be blended with data with failure-driven active learning as well. The effect of existing tokamak data is maximized via domain adaptation. Our results reveal physics-based guidance is effective, but explicit guidance loses influence as data accumulates while implicitly guidance does not. This work outlines a progressive strategy to integrate physics and data effectively.
ディスラプションは、トカマクの安全で持続的な運転に対する主要な障壁であり続けている。現在のディスラプション物理の理解は既存のトカマク全体で広く有効であるが、正確なディスラプション予測規則を提供することはできない。データ駆動手法は、将来の炉規模トカマクが損傷のリスクを負う前に十分なディスラプションデータを蓄積することができないため、性能低下を被る。我々は、物理的先行知識とデータ駆動学習のバランスをとるディスラプション予測フレームワークを導入する。これは、既知のディスラプション関連の運転限界をモデル学習の制約として明示的に課すことを可能にし、また、物理誘導表現学習を通じて既知の物理を暗黙的に埋め込むこともできる。物理は、失敗駆動の能動学習によってもデータと融合することができる。既存のトカマクデータの効果は、ドメイン適応によって最大化される。我々の結果は、物理ベースのガイダンスが有効であるが、明示的なガイダンスはデータが蓄積するにつれて影響力を失う一方、暗黙的なガイダンスは影響力を失わないことを明らかにする。この研究は、物理とデータを効果的に統合するための段階的戦略を概説する。