The integrated Resonant Magnetic Perturbation (RMP)-based Edge-Localized Mode (ELM)-crash-control process aims to enhance the plasma performance during the RMP-driven ELM crash suppression, where the RMP induces an unwanted confinement degradation. In this study, the normalized beta () is introduced as a metric for plasma performance. The integrated process incorporates the latest achievements in the RMP technique to enhance efficiently. The integrated process triggers the n = 1 Edge-localized RMP (ERMP) at the L–H transition timing using the real-time Machine Learning (ML) classifier. The pre-emptive RMP onset can reduce the required external heating power for achieving the same by over 10% compared to the conventional onset. During the RMP phase, the adaptive feedback RMP ELM controller, demonstrating its performance in previous experiments, plays a crucial role in maximizing during the suppression phase and sustaining the -enhanced suppression state by optimizing the RMP strength. The integrated process achieves up to ∼2.65 during the suppression phase, which is ∼10% higher than the previous KSTAR record but ∼6% lower than the target of the K-DEMO first phase ( = 2.8), and maintains the suppression phase above the lower limit of target (= 2.4) for ∼4 s (∼60). In addition to enhancement, the integrated process demonstrates quicker restoration of the suppression phase and recovery of compared to the adaptive control with the n = 1 Conventional RMP (CRMP). The post-analysis of the experiment shows the localized effect of the ERMP spectrum in radial and the close relationship between the evolution of and the electron temperature.
統合された共鳴磁気摂動（RMP）ベースの周辺局在モード（ELM）クラッシュ制御プロセスは、RMP駆動のELMクラッシュ抑制中にプラズマ性能を向上させることを目的としており、そこではRMPが望ましくない閉じ込め劣化を誘発する。本研究では、規格化ベータ（）がプラズマ性能の指標として導入される。統合プロセスは、RMP技術における最新の成果を取り入れ、 を効率的に向上させる。統合プロセスは、リアルタイム機械学習（ML）分類器を用いて、L–H遷移タイミングで n = 1 の周辺局在RMP（ERMP）をトリガーする。先制的なRMP開始は、従来の開始と比較して、同じ を達成するために必要な外部加熱パワーを10%以上削減できる。RMPフェーズ中、適応フィードバックRMP ELMコントローラ（以前の実験でその性能を実証している）は、RMP強度を最適化することにより、抑制フェーズ中の を最大化し、 -強化された抑制状態を維持する上で重要な役割を果たす。統合プロセスは、抑制フェーズ中に最大 ∼2.65 の を達成する。これは、過去のKSTAR記録より約10%高いが、K-DEMO第一フェーズの目標（ ＝ 2.8）より約6%低く、目標 の下限（ ＝ 2.4）以上の抑制フェーズを約4秒（∼60）維持する。 の向上に加えて、統合プロセスは、n = 1 の従来型RMP（CRMP）を用いた適応制御と比較して、抑制フェーズのより迅速な回復と の回復を示す。実験の事後解析は、ERMPスペクトルの径方向における局所効果と、 の時間発展と電子温度との密接な関係を示している。