【摘 要】
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在托卡马克装置放电实验中,等离子体破裂会破坏正常的等离子体约束,瞬间中止实验放电,产生高热负荷、强电磁力、高能逃逸电子三大危害。对于未来的大型聚变堆,比如ITER而言,破裂会产生灾难性的事故。而破裂预测能够在等离子体破裂发生前对破裂进行提前预测,辅助破裂避免和破裂缓解系统,从而降低破裂危害。针对目前破裂预测领域中大多数性能优秀的破裂预测模型主要采用深度学习算法,也有部分基于Light GBM、XG
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在托卡马克装置放电实验中,等离子体破裂会破坏正常的等离子体约束,瞬间中止实验放电,产生高热负荷、强电磁力、高能逃逸电子三大危害。对于未来的大型聚变堆,比如ITER而言,破裂会产生灾难性的事故。而破裂预测能够在等离子体破裂发生前对破裂进行提前预测,辅助破裂避免和破裂缓解系统,从而降低破裂危害。针对目前破裂预测领域中大多数性能优秀的破裂预测模型主要采用深度学习算法,也有部分基于Light GBM、XGBoost等传统机器学习算法的情况,本文中利用上述机器学习算法,开展了破裂预测模型实时部署的研究和验证工作。本文基于JRTF（J-TEXT Real-Time Framework）完成了实时破裂预测系统的设计与验证。该实时破裂预测系统基于Light GBM算法,支持对多种类型的破裂实时预测,能够更广泛的辅助破裂相关研究。在破裂预测的跟随实验中,该预测系统能够平均提前30 ms以上预测破裂产生,表明该预测系统能够在J-TEXT日常实验中能够辅助破裂相关研究。同时,本文中首次在J-TEXT装置上开展了破裂预测与破裂缓解的联动实验,验证了这两种系统对缓解破裂危害的联合效果。为了验证Tensor Flow中深度学习破裂模型实时化的可行性,同时解决J-TEXT装置上扰动场线圈对等离子体位移测量的干扰问题,本文中同样基于JRTF设计并验证了等离子体水平位移非磁预测系统。该系统使用深度学习神经网络拟合软X射线与等离子体位移间的映射关系。该系统测试结果表明,其能够在1 ms的时间内对等离子体水平位移实时推断,适用于等离子体水平位移的反馈控制。同时,该实验也验证了将Tensor Flow下的深度模型在J-TEXT装置上实时化的可行性。本文中成功的研发了等离子体水平位移的非磁实时预测系统与等离子体实时破裂预测系统,并在多轮J-TEXT放电实验中,验证了这些系统的可靠性,稳定性。并且成功的在J-TEXT上实现了破裂预测与破裂缓解的联动。
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