Speaker
Yusuke Suetsugu
(KEK)
Description
SuperKEKB主リングの真空システムは2016年の運転開始以来概ね順調に稼働しているが、強い放射光等による熱サイクルに起因するリークや、放電等による変則的な圧力上昇が度々発生し、時には重大なトラブルに至っている。事前に圧力異常の兆候が検知できれば、大きなトラブルとなる前に迅速な対処が可能となる。そこで、機械学習を応用して圧力の異常な振る舞いの兆候をつかみ、注意喚起する異常検知プログラムを提案、検討している。プログラムの基本的な流れは下記の通りである。まず、ビーム(再)入射から蓄積、ビームアボート直後までを1フィルとし、主リングのすべての真空計(約600個)について、調べたいフィルの数日前の圧力測定値を「標準データ」とみなし、圧力のビーム電流あるいは時間に対する振る舞いの回帰曲線を求める。ここでは、回帰曲線のモデルとして、これまでの真空システムでの知見や経験を基にしたモデルを用いる。次に、調べたいフィルの測定値(チェックデータ)の標準誤差と標準データでの標準誤差との比などを入力パラメータとして、「正常」と「異常」をフィル毎に判断する、2層のニューラルネットワークを構築する。決定境界を与える重みパラメータは、これまでの真空トラブル発生時の圧力の振る舞いから学習する。最終的にはプログラムを加速器制御システム上で走らせ、異常と判断された場合には運転員等に注意を喚起する。ここではこの圧力異常検知プログラムの検討状況を報告する。
Primary author
Yusuke Suetsugu
(KEK)
