The helium line intensity ratio (LIR) with the help of a collisional radiative (CR) model has long been used to measure the electron density, , and temperature, , and its potential and limitations for fusion applications have been discussed. However, it has been reported that the CR model approach leads to deviations in helium–hydrogen mixed plasmas and/or recombining plasmas. In this study, a machine learning (ML) aided LIR method is used to measure and from spectroscopic data of helium–hydrogen mixed recombining plasmas in the divertor simulator Magnum-PSI. To analyze mixed plasmas, which have more complex spectral shapes, the spectroscopy data were used directly for training instead of separating the intensities of each line. It is shown that the ML approach can provide a robust and simpler analysis method to deduce and from the visible emissions in helium–hydrogen mixed plasmas.
ヘリウム線強度比(LIR)は、衝突放射(CR)モデルの助けを借りて、電子密度、 、および温度、 を測定するために長らく使用されてきており、核融合応用におけるその可能性と限界が議論されてきた。しかしながら、CRモデルアプローチは、ヘリウム–水素混合プラズマおよび/または再結合プラズマにおいて偏差をもたらすことが報告されている。本研究では、機械学習(ML)を援用したLIR法を用いて、ダイバータシミュレータMagnum-PSIにおけるヘリウム–水素混合再結合プラズマの分光データから と を測定する。より複雑なスペクトル形状を持つ混合プラズマを解析するために、各線の強度を分離する代わりに、分光データを直接トレーニングに使用した。MLアプローチは、ヘリウム–水素混合プラズマにおける可視発光から と を推定するための、堅牢でより簡便な解析手法を提供できることが示される。