17、托卡马克等离子体破裂分类与预测方法

托卡马克等离子体破裂分类与预测方法

1. 等离子体破裂研究概述

在托卡马克装置运行过程中，等离子体破裂是一个严重的问题。破裂会使等离子体能量转移到周围结构，导致大量的热和严重的损坏，极大地干扰托卡马克的正常运行。因此，对破裂进行预测和控制至关重要，但这也是一项极其复杂的任务。

过去，许多研究者对等离子体破裂进行了观察和研究。例如，Asim Kumar Chattopadhyay等人对Aditya托卡马克中的主要破裂和锯齿振荡（内部破裂）进行了观察，这些破裂常见于高强度加热的放电过程中，并使用软X射线（SXR）断层扫描等多种诊断方法进行研究。F. Salzedas尝试解决一些观察引发的问题，如为何能量约束的损失仅由周期性和不对称的大磁岛引起，还指出磁岛的二次不稳定性（SI）是轻微破裂的另一个原因。Zakharov等人引入了一种新的等离子体不稳定性模式——1/1模式，并分析了JET中的垂直位移事件（VDE），提出通过简化等离子体状态而非牺牲等离子体性能来控制破裂。

2. 深度学习技术与卷积神经网络（CNN）

深度学习中的卷积神经网络（CNN）是一组算法，通过从多维数据中提取高级特征来辅助机器学习。CNN是一种前馈人工神经网络，其神经元的排列方式使其对图像或信号的重叠区域做出响应。与基于人工神经网络（ANN）的实现相比，CNN的效果更好，因为其层中的神经元以三维方式排列，在图像分类和语音识别中非常有效。

CNN主要有三个层：
- 卷积层 ：该层对两个信号进行卷积操作，这里是对输入图像和预定义的内核进行卷积。卷积得到的输出映射作为图像的不同特征。
- 池化层/下采样层