Plasma disruption presents a significant challenge in tokamak fusion, especially in large-size devices like ITER, where it causes severe damage. While current data-driven machine learning methods perform well in disruption prediction, they require extensive discharge data for model training. However, future tokamaks will begin operations without any prior data, making it difficult to train data-driven disruption predictors and select appropriate hyperparameters during the early operation period. In this period disruption prediction also aims to support safe exploration of operation range and accumulate necessary data to develop advanced prediction models. Thus, predictors must adapt to evolving plasma states during this exploration phase. To address these challenges, this study further develops the enhanced convolutional autoencoder anomaly detection (E-CAAD) predictor and proposes a cross-tokamak adaptive transfer method based on E-CAAD. By training the E-CAAD model on data from existing devices, the predictor can effectively distinguish between disruption precursor and non-disruption samples in new device, enabling disruption prediction from the first shot on the new device. Additionally, adaptive learning from scratch and alarm threshold adaptive adjustment strategies are proposed to enable model automatically adapt to changes in the discharge scenario. The adaptive learning strategy enables the predictor to fully use scarce data during the early operation of the new device while rapidly adapting to changes in the discharge scenario. The threshold adaptive adjustment strategy addresses the challenge of selecting alarm thresholds on new devices where the validation set is lacking, ensuring that the alarm thresholds adapt to changes in the discharge scenario. Finally, the experiment transferring the model from J-TEXT to EAST exhibit that this method enables disruption prediction from the first shot on EAST, allowing the predictor to adapt to changes in the discharge scenario and maintain high prediction performance.
プラズマディスラプションはトカマク核融合において重要な課題であり、特にITERのような大型装置では深刻な損傷を引き起こす。現在のデータ駆動型機械学習手法はディスラプション予測において良好な性能を発揮するが、モデルのトレーニングには大量の放電データが必要である。しかしながら、将来のトカマクは事前のデータなしで運転を開始するため、初期運転期間中にデータ駆動型ディスラプション予測器をトレーニングし、適切なハイパーパラメータを選択することは困難である。この期間において、ディスラプション予測は運転範囲の安全な探索を支援し、高度な予測モデルを開発するために必要なデータを蓄積することも目的とする。したがって、予測器はこの探索段階において進化するプラズマ状態に適応しなければならない。これらの課題に対処するため、本研究では拡張畳み込みオートエンコーダ異常検出(E-CAAD)予測器をさらに発展させ、E-CAADに基づくクロストカマク適応転移手法を提案する。既存装置のデータでE-CAADモデルをトレーニングすることにより、予測器は新装置におけるディスラプション前駆体サンプルと非ディスラプションサンプルを効果的に区別でき、新装置での最初のショットからディスラプション予測を可能にする。さらに、モデルが放電シナリオの変化に自動的に適応できるように、ゼロからの適応学習とアラームしきい値適応調整戦略を提案する。適応学習戦略により、予測器は新装置の初期運転中に不足しているデータを十分に活用し、放電シナリオの変化に迅速に適応できる。しきい値適応調整戦略は、検証セットが不足している新装置でアラームしきい値を選択するという課題に対処し、アラームしきい値が放電シナリオの変化に適応することを保証する。最後に、J-TEXTからEASTへのモデル転移実験は、本手法がEASTでの最初のショットからディスラプション予測を可能にし、予測器が放電シナリオの変化に適応して高い予測性能を維持できることを示している。