【技术实现步骤摘要】
基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测方法
[0001]本专利技术属于磁约束核聚变领域，更具体地，涉及一种基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测方法。
技术介绍
[0002]托卡马克是一种利用磁约束来实现受控核聚变的环形容器。等离子体大破裂是对托卡马克装置安全长期稳定运行危害最大的事件之一。破裂会直接导致装置放电中止，并会产生热负载、电磁负荷和逃逸电子，对装置本身的结构产生严重的损害，从而造成极大的经济损失和安全隐患。破裂预测与缓解是磁约束核聚变研究中的关键一环。破裂缓解系统能够在破裂发生前的一段时间内将托卡马克中约束的能量以安全的方式耗散出去，从而尽可能减小由于可能发生的破裂对装置的损害。破裂缓解系统需要破裂预测算法提供预警从而触发。而未来的大型商用聚变反应堆不能承受高参数放电下的等离子体大破裂，由此需要一个安全可靠的破裂预测方法以尽可能预报可能出现的破裂。
[0003]现有的托卡马克等离子体破裂预测算法主要分为基于物理原理的传统机器学习方法或基于深度学习方法。其中，基于物理原理的传统机器学习方法需要对...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于领域泛化的跨装置托卡马克等离子体破裂预测方法，其特征在于，包括：训练阶段：构建多台托卡马克联合放电数据集；以所述数据集为训练样本，以样本来源于哪一台托卡马克装置及样本是否表征破裂前兆为标签对基于领域泛化的破裂预测模型进行训练；其中，所述基于领域泛化的破裂预测模型包括特征提取器、域判别器及分类器；所述特征提取器输出的特征向量为所述域判别器及所述分类器的输入；在训练过程中，以最大化损失为目标，采用对抗学习对所述域判别器进行训练，使所述域判别器无法分辨所述特征向量是否来自同一台托卡马克装置；以最小化分类损失为目标对所述分类器进行训练，使所述分类器预测所述特征向量是否具有破裂前兆的信息；应用阶段：将目标托卡马克装置放电数据输入至训练好的特征提取器中，训练好的分类器输出是否具有破裂前兆的信息。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述多台托卡马克联合放电数据集包括：与等离子体放电参数相关的诊断系统数据与控制系统信号、每台托卡马克装置的结构参数及诊断系统视野布置信息。3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，还包括以目标托卡马克装置上所需的诊断系统及破裂预测任务对诊断信号的需求为基准，选择所述诊断系统数据进行归一化。4.根据权利要求3所述的预测方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑玮，薛凤鸣，张明，沈呈硕，艾鑫坤，罗润玉，钟昱，丁永华，潘垣，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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