近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院等離子體所EAST團(tuán)隊(duì)主動(dòng)束光譜組在等離子體關(guān)鍵參數(shù)診斷研究方面取得新進(jìn)展，相關(guān)研究成果發(fā)表于國際知名學(xué)術(shù)期刊Nuclear Fusion上。

等離子體離子溫度和旋轉(zhuǎn)速度是評(píng)估聚變實(shí)驗(yàn)的重要參數(shù)之一,對(duì)等離子體穩(wěn)定性和約束性能有重要影響。如何實(shí)現(xiàn)等離子體離子溫度和旋轉(zhuǎn)速度的快速精確測(cè)量一直是聚變裝置穩(wěn)定高參數(shù)運(yùn)行所面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題之一。

該研究基于EAST裝置上的X射線晶體譜儀(XCS)獲得等離子體光譜數(shù)據(jù),并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了等離子體旋轉(zhuǎn)速度和離子溫度剖面的快速預(yù)測(cè)。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)兩種模型,用于實(shí)時(shí)計(jì)算弦積分離子溫度。通過部分的交叉驗(yàn)證方法，證明了模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與目標(biāo)值之間的強(qiáng)相關(guān)性。值得注意的是，團(tuán)隊(duì)所開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算速度顯著提高,超過傳統(tǒng)方法計(jì)算速度的10倍以上。此外，模型還具備對(duì)輸入數(shù)據(jù)范圍和誤差的自動(dòng)識(shí)別能力，為提升診斷系統(tǒng)的智能化水平奠定了基礎(chǔ)。最后,CNN還被用于預(yù)測(cè)弦積分旋轉(zhuǎn)速度剖面和局域的離子溫度剖面,驗(yàn)證了該模型的魯棒性。需要指出的是,此模型算法不局限于特定的診斷系統(tǒng)和物理模型,可以較為快捷地移植并應(yīng)用于多種診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析過程。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)離子溫度數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)算法結(jié)果對(duì)比

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)離子溫度剖面與傳統(tǒng)算法結(jié)果對(duì)比

圖3 傳統(tǒng)算法計(jì)算離子溫度剖面與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算耗時(shí)對(duì)比