Obtaining the electron energy distribution function (EEDF) with intrusive diagnostics such as Langmuir probe (LP) is in general very challenging. Typically, this is done through double numerical differentiation of the probe current–voltage characteristic, which poses significant difficulties due to noise amplification. Traditional filtering and smoothing techniques often introduce arbitrary assumptions about the EEDF, which may unpredictably affect the results. This paper presents an innovative Bayesian deconvolution method that reconstructs the EEDF from LP data without requiring numerical or analog double differentiation. This approach allows for the estimation of plasma parameters while consistently accounting for the uncertainties in the inference. Additionally, it highlights correlations between model parameters which can, in turn, improve the quality of the experiments, by identifying quantities that require more accurate measurement. The methodology was validated with both synthetic data and real experimental measurements. In both cases, the method proved effective in reconstructing the EEDF, even in the presence of high noise levels in the probe characteristic. The probability distributions of the calculated plasma parameters were also consistent with the true values. Overall, the proposed Bayesian deconvolution method offers a fast and robust approach to reconstructing the EEDF from LP data. However, a more flexible parametrization of the unknown EEDFs is needed to capture all the features of the real distributions.
侵襲的診断法であるラングミュアプローブ(LP)を用いて電子エネルギー分布関数(EEDF)を得ることは、一般に非常に困難である。典型的には、これはプローブの電流-電圧特性の数値的二重微分によって行われるが、ノイズ増幅のため大きな困難を伴う。従来のフィルタリングや平滑化手法は、EEDFに関する恣意的な仮定をしばしば導入し、結果に予測不能な影響を与える可能性がある。本論文は、数値的またはアナログ的な二重微分を必要とせずにLPデータからEEDFを再構成する、革新的なベイズ的デコンボリューション法を提示する。この手法により、推論における不確実性を一貫して考慮しながら、プラズマパラメータの推定が可能になる。さらに、モデルパラメータ間の相関を明らかにし、それによって、より正確な測定を必要とする量を特定することで、実験の質を向上させることができる。本手法は、合成データと実実験測定値の両方で検証された。どちらの場合も、プローブ特性に高いノイズレベルが存在しても、本手法はEEDFの再構成に有効であることが示された。計算されたプラズマパラメータの確率分布も真値と一致した。全体として、提案されたベイズ的デコンボリューション法は、LPデータからEEDFを再構成するための高速かつロバストな手法を提供する。しかしながら、実際の分布のすべての特徴を捉えるには、未知のEEDFのより柔軟なパラメータ化が必要である。