In this paper, a neural predictor has been built using plasma discharges selected from two years of ASDEX Upgrade experiments, from July 2002 to July 2004. In order to test the real-time prediction capability of the system, its performance has been evaluated using discharges coming from different experimental campaigns, from June 2005 to July 2007. All disruptions that occurred in the chosen experimental campaigns were included with the exception of those occurring in the ramp-up phase, in the ramp-down phase (if the disruption does not happen in the first 100 ms), those caused by massive gas injection and disruptions following vertical displacement events. The large majority of selected disruptions are of the cooling edge type and typically preceded by the growth of tearing modes, degradation of the thermal confinement and enhanced plasma radiation. A very small percentage of them happen at large beta after a short precursor phase. For each discharge, seven plasma diagnostic signals have been selected from numerous signals available in real-time. During the training procedure, a self-organizing map has been used to reduce the database size in order to improve the training of the neural network. Moreover, an optimization procedure has been performed to discriminate between safe and pre-disruptive phases. The prediction success rate has been further improved, performing an adaptive training of the network whenever a missed alarm is triggered by the predictor.
本論文では、2002年7月から2004年7月までのASDEX Upgrade実験の2年間から選択されたプラズマ放電を用いて、ニューラル予測器を構築した。システムのリアルタイム予測能力を試験するために、その性能は、2005年6月から2007年7月までの異なる実験キャンペーンからの放電を用いて評価された。選択された実験キャンペーンで発生した全てのディスラプションが含まれた。ただし、ランプアップ相、ランプダウン相（最初の100 ms以内に発生しない場合）、大量ガス入射によって引き起こされたもの、および垂直変位事象に続くディスラプションは除く。選択されたディスラプションの大部分は冷却エッジ型であり、典型的にはテアリングモードの成長、熱閉じ込めの劣化、およびプラズマ放射の増強が先行する。それらのごく一部は、短い前駆相の後に大きなベータで発生する。各放電について、リアルタイムで利用可能な多数の信号から7つのプラズマ診断信号が選択された。トレーニング手順中に、ニューラルネットワークのトレーニングを改善するためにデータベースサイズを削減する目的で、自己組織化マップが使用された。さらに、安全な位相とディスラプション前の位相を判別するために、最適化手順が実行された。予測成功率はさらに改善され、予測器によって見逃し警報が発動されるたびにネットワークの適応トレーニングが実行された。