Recently, a linear disruption predictor (Vega et al 2020 Nucl. Fusion60 026001) was installed in the JET real-time network for disruption mitigation purposes. From a mathematical point of view, the predictor is based on computing centroids of disruptive examples and non-disruptive examples in a two-dimensional space. This is the reason for calling it centroid method (CM). It uses a single signal: the mode lock normalized to the plasma current. The predictor is not based on thresholds to trigger alarms but on the differences of amplitudes between consecutive samples. The article analyses its results for the range of discharges 94 152–97 137 (June 2019–March 2020), including discharges of both baseline scenario and hybrid scenario. The article presents a comparison between the CM predictor and several different disruption detection systems operational in the JET real-time event detection platform named PETRA (Plasma Events Triggering for Alarms). The CM predictor outperforms all the other classifiers implemented in PETRA, according to all the main statistical indicators normally used to qualify these tools.
最近、JETのリアルタイムシステムに、ディスラプション緩和を目的とした線形ディスラプション予測器（Vegaら 2020 Nucl. Fusion60 026001）が導入された。数学的な観点から見ると、この予測器は、2次元空間におけるディスラプション事例と非ディスラプション事例の重心を計算することに基づいている。これが、重心法（CM）と呼ばれる理由である。この予測器は単一の信号、すなわちプラズマ電流で正規化されたモードロック信号を使用する。この予測器は閾値に基づいて警報を発するのではなく、連続するサンプル間の振幅差に基づいて警報を発する。本論文では、2019年6月から2020年3月までの放電番号94 152～97 137の範囲における、ベースラインシナリオとハイブリッドシナリオの両方の放電を含む結果を分析している。本論文では、CM予測器と、JETのリアルタイムイベント検出プラットフォームであるPETRA（Plasma Events Triggering for Alarms）で運用されている複数の異なるディスラプション検出システムとの比較を示す。CM予測器は、これらのツールを評価するために通常使用される主要な統計指標のすべてにおいて、PETRAに実装されている他のすべての分類器よりも優れた性能を示す。