So far, the best results for real-time disruption prediction on the Joint European Torus (JET) have been achieved with the Advanced Predictor of Disruptions (APODIS). APODIS is a data-driven system whose latest version has been implemented in JET's real time-data network. It has been designed for the real-time analysis of features (mean and frequency values) corresponding to seven plasma signals in order to foresee upcoming disruptions. In this article, non-linear regression techniques are applied to create (off-line) signal models. The models are able to generate (in real-time) 'synthetic' signals. Therefore, these 'synthetic' signals can be used to replace the original ones in cases where they are in error or missing. APODIS has been tested under these conditions, emulating real-time operation. The simulation results demonstrate that once a signal in error is replaced by the generated 'synthetic' one, APODIS performance is considerably improved. The development of the regression models and the implications of the results are detailed and discussed in this paper.
これまでのところ、合同欧州トーラス（JET）におけるリアルタイム破壊予測の最良の結果は、先進破壊予測システム（APODIS）によって達成されている。APODISはデータ駆動型システムであり、その最新版はJETのリアルタイムデータネットワークに実装されている。本システムは、7つのプラズマ信号に対応する特徴量（平均値および周波数値）のリアルタイム解析を通じて、差し迫った破壊を予測するように設計されている。本論文では、非線形回帰手法を適用して（オフラインでの）信号モデルを構築する。これらのモデルは、（リアルタイムで）「合成」信号を生成することができる。したがって、これらの「合成」信号は、元の信号が誤っている場合や欠落している場合に、それらを置き換えるために使用できる。APODISはこれらの条件下で、リアルタイム動作を模擬して試験が実施された。シミュレーション結果は、誤った信号が生成された「合成」信号に置き換えられると、APODISの性能が大幅に向上することを実証している。回帰モデルの開発と結果の含意について、本論文で詳述し考察する。