Using spatially calibrated images of fast visible cameras, a database was established containing pellet cloud images and the related pellet- and plasma parameters. Using this database, two scalings were derived for the cloud size along the magnetic field lines as a function of pellet speed and ablation rate (first case) and pellet speed, pellet volume, plasma temperature and plasma density (second case). Using the images—based on the number of radiation maxima—the four main cloud shapes were also categorized. The isotope effect (the effect of hydrogen pellets in hydrogen or helium plasma) was also investigated with particular attention devoted to the cloud characteristics. Finally, a synthetic diagnostic—which simulates the measurement system and produces a synthetic pellet cloud image based on the output of the pellet cloud simulation—was developed to reveal the underlying density- and temperature distributions of the observed pellet cloud images. Using this synthetic diagnostic, one of the main identified cloud shapes was reconstructed. Our goal is to derive a scaling law for the toroidal extension of the pellet cloud at different pellet- and plasma conditions, to give a more reliable input for the pellet ELM triggering simulations and using these two results—a better understanding of the pellet-caused pressure perturbation.
高速可視カメラの空間較正画像を用いて、ペレット雲画像と関連するペレット・プラズマパラメータを含むデータベースを構築した。このデータベースを用いて、磁力線に沿った雲サイズに対する2つのスケーリング則を導出した。1つはペレット速度とアブレーション率の関数として、もう1つはペレット速度、プラズマ温度、プラズマ密度の関数として表される。さらに、放射極大値の数に基づいて、4つの主要な雲形状を分類した。また、水素ペレットを水素プラズマまたはヘリウムプラズマに入射した場合の同位体効果についても、雲特性に特に注目して調査した。最後に、測定システムを模擬し、ペレット雲シミュレーションの出力から合成ペレット雲画像を生成する合成診断法を開発し、観測されたペレット雲画像の基礎となる密度・温度分布を明らかにした。この合成診断法を用いて、同定された主要な雲形状の1つを再構成した。本研究の目的は、異なるペレット・プラズマ条件におけるペレット雲のトロイダル方向への広がりに対するスケーリング則を導出し、ペレットELMトリガリングシミュレーションへのより信頼性の高い入力を提供するとともに、これらの2つの結果を用いて、ペレットによる圧力摂動のより深い理解を得ることである。