AbstractIn next step devices it is expected that reflectometry can be used as an alternative to magnetic systems in the control of plasma position and shape. This is particularly important in long discharges when the accumulated errors of magnetic signals may be quite significant. This is beyond the present application of reflectometry and puts new requirements on the diagnostic, namely automatic analysis of reflectometry data, real-time data processing, and high reliability. A key step is to demonstrate the potentialities of real-time analysis in present reflectometry systems. With that purpose, we propose a neural network approach to process simulated and experimental data measured with reflectometry on the ASDEX Upgrade tokamak. The study shows that the neural network approach has the potential to meet the tight timing requirements of control applications with sufficient accuracy, provided that realistic profiles are used in the training. First tests using ASDEX Upgrade reflectometry data are promising.
次世代装置においては、プラズマ位置・形状の制御における磁気計測システムの代替として、反射測定法が利用できることが期待されている。これは、長時間放電において磁気信号の誤差が蓄積される可能性がある場合に特に重要である。これは反射測定法の現在の適用範囲を超えるものであり、診断装置に新たな要求、すなわち反射測定データの自動解析、リアルタイムデータ処理、および高い信頼性を課すものである。重要なステップは、現在の反射測定システムにおけるリアルタイム解析の可能性を実証することである。この目的のため、我々はASDEX Upgradeトカマクにおける反射測定で得られたシミュレーションデータおよび実験データを処理するニューラルネットワーク手法を提案する。研究により、ニューラルネットワーク手法は、現実的なプロファイルを学習に用いた場合、制御アプリケーションの厳しい時間制約を満たすのに十分な精度を達成できる可能性があることが示された。ASDEX Upgradeの反射測定データを用いた最初の試験は有望な結果を示している。