Disruption means a sudden loss of confinement during a discharge in fusion reactors. Due to the huge electromagnetic loading and thermal loading on the facility and a large number of runaway electrons generated during disruptions, it is essential to find a method to predict the disruptions, so that measures like massive gas injection can be taken to mitigate or to avoid these harmful effects. In this research, a machine learning model mainly based on a 1.5-dimensional convolutional neural network, which is good at dealing with signals from multi-channels with great divergence, is trained to predict disruptions in the HL-2A tokamak. The disruption predictor uses shots 20000–29999 in HL-2A to train the machine learning model, and uses shots 30000–31999 to optimize hyper parameters. When tested on shots 32000–36000 in HL-2A, it reaches a true positive rate of 92.2% and a true negative rate of 97.5% with 30 ms before the disruption.
ディスラプションとは、核融合炉における放電中に閉じ込めが突然失われることを意味する。施設への巨大な電磁負荷と熱負荷、およびディスラプション中に発生する多数の逃走電子のため、ディスラプションを予測する方法を見つけることが不可欠であり、それにより大量ガス入射などの対策を講じて、これらの有害な影響を緩和または回避することができる。本研究では、大きなばらつきを持つマルチチャンネルからの信号を処理することに優れた1.5次元畳み込みニューラルネットワークに主に基づく機械学習モデルを用いて、HL-2Aトカマクにおけるディスラプションを予測する訓練を行った。このディスラプション予測器は、HL-2Aのショット30000〜31999を使用して機械学習モデルの訓練を行い、ショット30000〜31999を使用してハイパーパラメータを最適化した。HL-2Aのショット32000〜36000で試験した結果、ディスラプションの30ミリ秒前に真陽性率92.2%、真陰性率97.5%を達成した。