Neural networks are trained to evaluate the risk of plasma disruptions in a tokamak experiment using several diagnostic signals as inputs. A saliency analysis confirms the goodness of the chosen inputs, all of which contribute to the network performance. Tests that were carried out refer to data collected from succesfully terminated and disruption terminated pulses performed during two years of JET tokamak experiments. Results show the possibility of developing a neural network predictor that intervenes well in advance in order to avoid plasma disruption or mitigate its effects.
ニューラルネットワークは、トカマク実験におけるプラズマディスラプションのリスクを評価するために、複数の診断信号を入力として用いて訓練される。感度解析により、選択された入力の妥当性が確認され、そのすべてがネットワーク性能に寄与している。実施された試験は、JETトカマク実験の2年間にわたって実行された正常終了パルスおよびディスラプション終了パルスから収集されたデータを参照している。結果は、プラズマディスラプションを回避またはその影響を緩和するために十分早い段階で介入するニューラルネットワーク予測器を開発する可能性を示している。