Accurate inference of electron temperature (Te) profiles is essential for understanding energy transport and impurity dynamics in magnetic confinement fusion plasmas. Traditional spectral diagnostics based on satellite line ratios become unreliable in high- Te regimes due to reduced line intensity. Here we present a framework that combines Gaussian Process Regression (GPR) and convolutional neural networks (CNN) to reconstruct Te profiles from impurity emission spectra measured by a high-resolution x-ray crystal spectrometer on EAST. The GPR module leverages a non-stationary Gibbs kernel to interpolate spatially discrete ECE data with uncertainty quantification, while the CNN model learns the nonlinear mapping between impurity line intensity profiles and electron temperature. The model is trained and validated on a argon spectra dataset comprising over 2300 discharges and extended to tungsten spectra for high-Z impurity scenarios. It demonstrates robust performance across diverse plasma conditions, with the coefficient of determination (R2) > 0.9 and mean absolute errors below 0.5 keV. The model’s generalization capability is further confirmed using synthetic data generated by STRAHL simulations. Our results highlight the feasibility of real-time surrogate diagnostics for future fusion experiments and control systems, providing a scalable approach for high-temperature profile inference using x-ray spectrometer.
電子温度 (Te) 分布の正確な推定は、磁場閉じ込め核融合プラズマにおけるエネルギー輸送と不純物ダイナミクスの理解に不可欠である。サテライト線強度比に基づく従来の分光診断は、線強度の減少により高Te領域では信頼性が低くなる。ここでは、ガウス過程回帰 (GPR) と畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を組み合わせた枠組みを提示し、EASTの高分解能X線結晶分光器で測定された不純物発光スペクトルからTe分布を再構築する。GPRモジュールは、非定常ギブス核を利用して、不確実性の定量化を伴う空間的に離散的なECEデータを補間する一方、CNNモデルは、不純物線強度分布と電子温度の間の非線形写像を学習する。モデルは、2300回以上の放電からなるアルゴンスペクトルデータセットで訓練および検証され、高Z不純物シナリオのためのタングステンスペクトルに拡張される。これは、多様なプラズマ条件にわたって堅牢な性能を示し、決定係数 (R2) > 0.9、平均絶対誤差は0.5 keV未満である。モデルの一般化能力は、STRAHLシミュレーションによって生成された合成データを使用してさらに確認される。我々の結果は、将来の核融合実験および制御システムのためのリアルタイム代理診断の実現可能性を強調し、X線分光器を用いた高温分布推論のためのスケーラブルなアプローチを提供する。