Disruptions are a potential showstopper on the route to developing a tomakak fusion reactor. Since their consequences can be more severe the larger the devices, in the next generation of machines they will have to be carefully managed from the beginning of operation. On the other hand, in new devices coming on line, the diagnostic coverage is typically limited and there will be no opportunity to collect many examples for the training of traditional machine learning classifiers. It is therefore important to develop predictors that can ideally operate satisfactorily without training and with minimal diagnostic information. A technique capable of satisfying these requirements is described in the present work. It is based on converting the time series of macroscopic basic signals, such as the plasma current or the locked ML, into a string of symbols, before quantifying the complexity of the resulting sequences with permutation entropy. The application to a large dataset of discharges of JET with a metallic wall has provided very interesting results. In addition to good statistical performances, the warning times are sufficient not only for mitigation but also for the prevention of most disruptive events. The transfer of the technique to JET with a carbon wall has also been quite encouraging and therefore it is proposed to deploy the approach in new machines such as JT-60SA and DTT.
ディスラプションは、トカマク核融合炉の開発経路における潜在的なショーストッパーである。それらの結果は装置が大きいほどより深刻であり得るため、次世代の装置では運転開始当初から注意深く管理されなければならない。一方、稼働開始する新しい装置では、診断カバレッジは通常限られており、従来の機械学習分類器のトレーニングのために多くの例を収集する機会はないだろう。したがって、理想的にはトレーニングなしで、かつ最小限の診断情報で満足に動作できる予測器を開発することが重要である。これらの要件を満たすことができる手法が、本研究において説明される。これは、プラズマ電流やロックされたMLなどの巨視的基本信号の時系列を記号列に変換し、その後、結果として得られる配列の複雑さを置換エントロピーで定量化することに基づく。金属壁を有するJETの放電の大規模データセットへの適用は、非常に興味深い結果をもたらした。優れた統計的性能に加えて、警告時間は、緩和だけでなくほとんどのディスラプション事象の防止にも十分である。炭素壁を有するJETへの手法の移転も非常に有望であり、したがって、このアプローチをJT-60SAやDTTなどの新しい装置で展開することが提案される。