The impact of disruptions in JET is well-known not only with the carbon fiber composite (CFC) wall, but also with the metallic ITER-like wall (ILW). A disruption predictor, called APODIS, was developed and implemented for the JET real-time data network. This predictor uses seven plasma quantities (plasma current, mode lock amplitude, plasma internal inductance, plasma density, stored diamagnetic energy time derivative, radiated power and total input power) and it has been working during the ILW campaigns in JET. It has reached good results in terms of success rate, false alarm rate and prediction anticipation time. However, it is important to note that any signal could fail during any discharge. If an incorrect signal is used by APODIS, this can be an issue for the predictions. Therefore, the first purpose of this article is to determine the robustness of APODIS. Robustness is the predictor reliability when a signal fails. To determine the robustness, anomalous signals have been simulated and the quality of the APODIS predictions has been estimated. The results show that some signals, such as the mode lock and the plasma inductance, are essential for APODIS to provide a reasonable success rate. Under the failure of other signals, APODIS performance slightly decreases but remains acceptable. On the other hand, during the ILW campaigns, APODIS has missed some disruptions due to a lack of temporal resolution in the prediction. Owing to this reason, a second analysis has been carried out in this paper. The effect of increasing the prediction temporal resolution has been analyzed. The plasma signals are digitized at the same sampling frequency (1 ksample s−1) but a sliding window mechanism has been implemented to modify the prediction period from 32 to 1 ms.
JETにおけるディスラプションの影響は、炭素繊維複合材（CFC）壁だけでなく、金属製のITER類似壁（ILW）でもよく知られている。APODISと呼ばれるディスラプション予測器は、JETのリアルタイムデータネットワークのために開発され、実装された。この予測器は7つのプラズマ量（プラズマ電流、モードロック振幅、プラズマ内部インダクタンス、プラズマ密度、蓄積された反磁性エネルギーの時間微分、放射パワー、および全入力パワー）を使用し、JETのILWキャンペーン中に稼働してきた。成功率、誤警報率、予測先行時間の観点で良好な結果を達成している。しかしながら、いかなる信号も放電中に故障し得ることに留意することが重要である。誤った信号がAPODISによって使用された場合、これは予測にとって問題となり得る。したがって、本論文の第一の目的はAPODISのロバスト性を評価することである。ロバスト性とは、信号が故障した際の予測器の信頼性である。ロバスト性を評価するために、異常な信号がシミュレートされ、APODISの予測品質が評価された。結果は、モードロックやプラズマインダクタンスなどの一部の信号が、APODISが良好な成功率を提供するために不可欠であることを示している。他の信号の故障時には、APODISの性能はわずかに低下するものの、許容可能なままである。一方、ILWキャンペーン中に、APODISは予測の時間分解能の不足によりいくつかのディスラプションを見逃した。この理由により、本論文では第二の解析が実施された。予測の時間分解能を高める効果が解析された。プラズマ信号は同じサンプリング周波数（1 ksample s⁻¹）でデジタル化されているが、スライディングウィンドウ機構が実装され、予測周期が32 msから1 msに変更された。