Understanding the many aspects of tokamak physics requires the development of quite sophisticated models. Moreover, in the operation of the devices, prediction of the future evolution of discharges can be of crucial importance, particularly in the case of the prediction of disruptions, which can cause serious damage to various parts of the machine. The determination of the limits of predictability is therefore an important issue for modelling, classifying and forecasting. In all these cases, once a certain level of performance has been reached, the question typically arises as to whether all the information available in the data has been exploited, or whether there are still margins for improvement of the tools being developed. In this paper, a theoretical information approach is proposed to address this issue. The excellent properties of the developed indicator, called the prediction factor (PF), have been proved with the help of a series of numerical tests. Its application to some typical behaviour relating to macroscopic instabilities in tokamaks has shown very positive results. The prediction factor has also been used to assess the performance of disruption predictors running in real time in the JET system, including the one systematically deployed in the feedback loop for mitigation purposes. The main conclusion is that the most advanced predictors basically exploit all the information contained in the locked mode signal on which they are based. Therefore, qualitative improvements in disruption prediction performance in JET would need the processing of additional signals, probably profiles.
トカマク物理学の多様な側面を理解するには、高度なモデルの開発が必要である。さらに、装置の運転において、放電の将来の進展を予測することは極めて重要であり、特に装置の様々な部分に深刻な損傷を引き起こし得るディスラプションの予測が重要である。したがって、予測可能性の限界を決定することは、モデリング、分類、予測にとって重要な課題である。これらすべてのケースにおいて、一定レベルの性能に達した後には、データ内で利用可能なすべての情報が活用されているかどうか、あるいは開発中のツールに改善の余地がまだあるかどうかという疑問が typically 生じる。本論文では、この課題に対処するための理論的情報アプローチを提案する。開発された指標である予測因子（PF）の優れた特性は、一連の数値テストによって実証されている。マクロ不安定性に関連する典型的な挙動へのその適用は、非常に肯定的な結果を示している。予測因子はまた、JETシステムにおいてリアルタイムで動作するディスラプション予測器の性能評価にも使用されており、その中には緩和目的のフィードバックループに体系的に組み込まれているものも含まれる。主な結論は、最も先進的な予測器は、その基盤となるロックモード信号に含まれるすべての情報を基本的に活用しているというものである。したがって、JETにおけるディスラプション予測性能の質的向上には、追加の信号、おそらくはプロファイルの処理が必要となるであろう。