In the last few years, it has been realized that more sophisticated control schemes are necessary to push the boundaries of tokamak operation and the performance of reactor-like machines. In addition, JET needs to operate safely with the new metallic wall and such protection will be needed for ITER. These objectives have motivated the development, benchmark and validation of new signal processing and data analysis methods. Two new approaches for the determination of the magnetic topology in real time have been validated on an extensive database of JET discharges, including advanced tokamak scenarios. Robust methods of confinement regime identification and disruption prediction are a prerequisite for safe, general control schemes. New identifiers have been developed and their success rates exceed 99% in determining whether plasmas are in the L or H mode. A new disruption predictor is being developed and has already provided success rates higher than 90% in realistic real-time conditions. Moreover, the generalization capability of this new predictor has been confirmed by applying it to new experimental campaigns not used for the training. The success rate remains high even more than ten campaigns, or about four years, after the last one used for the training. The deployment of video cameras in real time requires the development of new image processing algorithms, which have already been implemented and validated successfully on JET for the real-time identification of hot spots with a time resolution of tens of milliseconds. A series of new feedback schemes has also been explicitly developed not much to control the plasma but to really improve the physics understanding of some phenomena. Particularly interesting are the simultaneous control of the safety factor and pressure profiles and the real-time tracking of toroidal Alfven eigenmode instabilities. These advanced feedback schemes for physics understanding often require more advanced signal processing techniques like adaptive filtering, which have already been implemented. The paper concludes by discussing the use of these real-time analysis and control developments in next-step machines such as ITER.
ここ数年、トカマク運転の限界を押し広げ、炉心級装置の性能を向上させるためには、より高度な制御方式が必要であることが認識されてきた。さらに、JETは新しい壁材料を用いて安全に運転する必要があり、そのような保護策はITERにも必要となるであろう。これらの目標により、新しい信号処理およびデータ解析手法の開発、ベンチマーク、検証が動機づけられてきた。磁気トポロジーをリアルタイムで決定するための2つの新しいアプローチが、先進トカマクシナリオを含む広範なJET放電データベースを用いて検証された。閉じ込め状態の識別およびディスラプション予測のためのロバストな手法は、安全で一般的な制御の前提条件である。新しい識別子が開発され、プラズマがLモードかHモードかの判別において99%を超える成功率を達成している。新しいディスラプション予測器が開発中であり、現実的なリアルタイム条件において90%を超える成功率をすでに達成している。さらに、この新しい予測器の一般化能力は、訓練に使用されていない新しい実験キャンペーンに適用することによって確認されている。最後の訓練キャンペーンから10回以上、すなわち約4年が経過した後でも、成功率は高いままである。リアルタイムでのビデオカメラの展開には、新しい画像処理アルゴリズムの開発が必要であり、これらはJETにおいてホットスポットのリアルタイム識別のためにすでに実装され、検証されている。一連の新しいフィードバック方式も、プラズマを制御するというよりもむしろ、いくつかの物理現象の理解を真に向上させるために明示的に開発されている。特に興味深いのは、安全係数と圧力分布の同時制御、およびトロイダルアルフヴェン固有モード不安定性のリアルタイム追跡である。物理理解のためのこれらの高度なフィードバック方式は、適応フィルタリングのようなより高度な信号処理技術をしばしば必要とし、これらはすでに実装されている。本論文は、これらのリアルタイム解析および制御の進展が、ITERのような次世代装置においてどのように利用されるかについて考察して締めくくられる。