The precise plasma boundary gap identification at the midplane is a prerequisite for achieving controlled plasma positioning and holds a significant importance for the stable operation of tokamak devices. This study proposes a plasma boundary gap at the midplane recognition algorithm based on visual endoscopy diagnostic. The model is an end-to-end one that uses a convolutional neural network that does not require manual data labeling. The model performance is improved by experimentally comparing different convolutional layers and input image sizes. The model is validated using a testing dataset comprising 400 plasma discharge moments. The model has average errors of 3.7 and 4 mm for gap-in and -out, respectively, when compared to those obtained by equilibrium fitting. The proposed approach offers a convenient and effective means of obtaining the boundary gap value and is particularly suited for future fusion experimental devices, such as BEST and ITER tokamak.
赤道面における正確なプラズマ境界ギャップ同定は、制御されたプラズマ位置決めを達成するための前提条件であり、トカマク装置の安定運転にとって重要な意義を持つ。本研究は、視覚的内視鏡診断に基づく赤道面でのプラズマ境界ギャップ認識アルゴリズムを提案する。このモデルは、手動によるデータラベリングを必要としない畳み込みニューラルネットワークを用いたエンドツーエンドモデルである。モデルの性能は、異なる畳み込み層と入力画像サイズを実験的に比較することによって向上した。モデルは、400のプラズマ放電時点を含むテストデータセットを用いて検証された。モデルの平均誤差は、平衡フィッティングによって得られたものと比較して、gap-inおよびgap-outに対してそれぞれ3.7mmおよび4mmである。提案手法は、境界ギャップ値を得るための便利で効果的な手段を提供し、BESTやITERトカマクなどの将来の核融合実験装置に特に適している。