Databases of physics events have been used in various fusion research applications, including the development of scaling laws and disruption avoidance algorithms, yet they can be time-consuming and tedious to construct. This paper presents a novel application of the label spreading semi-supervised learning algorithm to accelerate this process by detecting distinct events in a large dataset of discharges, given few manually labeled examples. A high detection accuracy (>85%) for H–L back transitions and initially rotating locked modes is demonstrated on a dataset of hundreds of discharges from DIII-D with manually identified events for which only three discharges are initially labeled by the user. Lower yet reasonable performance (∼75%) is also demonstrated for the core radiative collapse, an event with a much lower prevalence in the dataset. Additionally, analysis of the performance sensitivity indicates that the same set of algorithmic parameters is optimal for each event. This suggests that the method can be applied to detect a variety of other events not included in this paper, given that the event is well described by a set of 0D signals robustly available on many discharges. Procedures for analysis of new events are demonstrated, showing automatic event detection with increasing fidelity as the user strategically adds manually labeled examples. Detections on Alcator C-Mod and EAST are also shown, demonstrating the potential for this to be used on a multi-tokamak dataset.
物理イベントのデータベースは、スケーリング則の開発やディスラプション回避アルゴリズムなど、様々な核融合研究の応用において使用されてきたが、その構築には時間と労力を要する可能性がある。本論文では、ラベル伝播半教師あり学習アルゴリズムの新規応用を提示し、少数の手動ラベル付き例のみを用いて、大規模な放電データセット中の個別イベントを検出することにより、このプロセスを加速する。H–L逆遷移および初期回転ロックモードに対して、95%を超える高い検出精度が、手動でイベントが識別されたDIII-D由来の数百の放電からなるデータセット上で実証され、その際ユーザーが初期にラベル付けするのはわずか3つの放電のみである。また、データセット内での発生頻度がはるかに低いイベントであるコア放射崩壊に対しても、約75%の低いながらも合理的な性能が実証されている。さらに、性能感度の分析は、各イベントに対して同じアルゴリズムパラメータセットが最適であることを示している。これは、本手法が、イベントが多くの放電で頑健に利用可能な0D信号群によって適切に記述される場合、本論文に含まれない他の様々なイベントの検出にも適用可能であることを示唆する。新規イベントの分析手順が実証され、ユーザーが手動ラベル付き例を戦略的に追加するにつれて、自動イベント検出の精度が向上することが示されている。また、Alcator C-ModおよびEASTでの検出結果も示され、マルチトカマクデータセットへの適用可能性が実証されている。