基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。     

Recent Experimental Results of HL-1M Tokamak and Progress of HL-2A Project

Recent experimental results of HL-1M tokamak and progress of HL-2A project are presented. Strong fishbone instability was observed during off-axis ECRH. This is first observation of the fishbone instability purely driven by energetic electrons produced by ECRH. The MBI was first proposed and demonstrated on HL-1M. Recently new results of MBI experiment were obtained by increasing the pressure of gas. A stair-shape density increment was obtained with high-pressure multi-pulse MBI just like the density evolution behavior during the multipellet injection. It is shown     

基于同步辐射加速器的康普顿背散射γ射线源(Ⅰ)产生MeV量级γ光子的数值计算

提出在筹建的上海同步辐射装置上建造一条MeV量级γ射线束及应用站,采用μm波长的红外(或远红外)激光与储存环中3.5GeV电子束进行康普顿背散射,从而获得能区为1—25MeV的康普顿背散射γ光子束,该光子束具有高强度、高极化度(线和圆极化)、准单色、方向性好的优点,可以广泛地应用于核物理和核天体物理基础研究及相关的应用研究领域.介绍了康普顿背散射的基本原理,并结合储存环参数给出了光子束性能的数值计算结果.     

Development of Vacuum Monitoring System in the HL-2A tokamak

HL-2A is the first divertor tokamak in China. The vacuum system is one of the important parts of the HL-2A tokamak, which has to be work well during the physics campaign in 2004. As the tokamak machine is separated from the operation staff during discharges, to guarantee the safe and reliable operation of the vacuum system, it is necessary to watch the vacuum system outside the machine hall with an automatic monitoring system. The paper describes the design and manufacture of the monitoring system.     

Vacuum System for HL-2A Tokamak

The vacuum system of today＇s tokamak devices is designed to meet the operational requirements of the experiments. The operation can be divided into five modes, （1） pumping down and leak detecting of the vacuum vessel, （2） baking, （3） plasma-facing component （PFC） conditioning, （4）evacuating and controlling of the particles at plasma edge, （5） plasma discharge experiments.     

束晕-混沌的复杂性理论与控制方法及其应用前景

本文系统论述涉及强流加速器等强流离子束装置中产生的束晕-混沌的复杂性理论与控制方法及其应用前景。强流离子束在核材料生产与增殖、洁净核能、放射性废物嬗变、放射性药物生产、重离子聚变、高能物理、核科学与工程、国防与民用工业和医疗等许多方面都有极其重要的应用潜力和诱人的发展前景。尤其是，近年来强流加速器驱动的放射性洁净核能系统是国内外关注的热门课题，因为它比常规核电更安全、更干净、更便宜。但是，强流离子束形成的束晕-混沌的复杂性现象已引起了国内外广泛关注，需要加以抑制、控制和消除这类现象，解决这一难题已经成为强流离子束应用中的关键问题之一。目前不仅必须深入研究这类束晕-混沌的复杂特性及其产生的物理机制，而且需要研究如何实现对束晕-混沌的有效控制，并寻求和发展其新理论、新方法和新技术。这就向强流离子束物理和非线性-复杂性科学及其技术提出了一系列极富挑战性的新课题。本文结合国内外的研究概况，根据我们多年来的研究成果，特别是我们首创性地提出了一些束晕-混沌的有效控制方法，它们包括：非线性反馈控制法，小波反馈控制法，变结构控制法，延迟反馈控制法，参数自适应控制法等，进行重点的介绍。对上述课题当前的主要进展及相关问题进行系统的总结和比较全面综述的评论。最后，指出该领域今后的研究方向，以推动这个崭新领域的深入研究和应用发展。     

Control of LHCD on the HL-2A Tokamak

in order to study non-indutive plasma current production, the lower hybrid current drive（LHCD） experiment on the HL-2A tokamak is carried out. Simultaneously a microcomputer has been used to control the whole LHCD system. During the experiment this year, we can monitor and protect the LHCD system by use of the microcomputer control system, which will imediately switch off the microwave power to be launched into the tokamak if the plasma is disrupted. All this ensure that the microwave is injected into the equipment correctly.     

HL-1M装置等离子体与ICRH发射天线的相互作用

ICRH实验的一个比较突出的问题就是杂质。杂质的产生与ICRH发射天线同等离子体的相互作用和RF脉冲的发射有着不可忽视的联系。对HL－1M装置的ICRH发射天线在两年多实验中的变化作了简要的介绍和讨论，并对今后ICRH发射天线的设计提出了一些建议。