文档摘要

5.3.3 机器学习在等离子体破裂预测中的应用 在托卡马克装置的运行图谱中，等离子体破裂（Disruption）从来不是一场静默的退场，而是一次剧烈的能量释放——它像一记猝不及防的闪电，在毫秒级时间内将数十兆焦耳的热能与磁能倾泻至第一壁，引发电磁力冲击、热负荷峰值超10 MW/m²、电流骤降率 $|di/dt| > 10^6$ A/s，轻则触发保护性停机，重则造成偏滤器熔蚀、线圈绝缘损伤，甚至缩短装置寿命。 会员。《5.3.3 机器学习在等离子体破裂预测中的应用》收录于灏天文库文集《核聚变技术》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号63885。

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