Like most magnetic confined fusion experiments, the ST40 tokamak started off with a small subset of diagnostics and gradually increased the diagnostic set to include more complex and comprehensive systems. To make the most of each operational phase, forward models of various diagnostics are used and developed to aid design, provide consistency-checks during commissioning, test analysis methods, and build workflows to constrain high-level parameters to inform interpretation, theory and modelling. For new models and new analysis workflows, minimum-viable-products are released early, and their complexity is increased in a step-wise manner, facilitating the support of all programme phases on multiple parallel applications, while enabling learning opportunities and feedback loops. In this contribution we review the philosophy, scope and architecture of the framework under development. We discuss the details of some forward models, with examples on how they are used to aid diagnostic design, to investigate analysis methodologies through synthetic data, and how they are embedded in experimental analysis workflows. We compare previously published experimental results with new, more advanced analysis workflows employing more recent, detailed models and new diagnostic data, providing confirmation of the published material from the 2021–22 experimental campaign.
ほとんどの磁場閉じ込め核融合実験と同様に、ST40トカマクは少数の診断装置群から開始し、より複雑で包括的なシステムを含むように診断装置セットを徐々に拡大してきた。各運転フェーズを最大限に活用するため、様々な診断装置のフォワードモデルが使用・開発され、設計の支援、試運転中の整合性チェックの提供、解析手法のテスト、そして解釈、理論、モデリングに情報を提供する高レベルパラメータを制約するワークフローの構築に役立てられている。新しいモデルと新しい解析ワークフローについては、実用最小限の製品が早期にリリースされ、その複雑性は段階的に増加される。これにより、複数の並行した応用における全プログラムフェーズのサポートが容易になり、学習機会とフィードバックループが可能になる。本寄稿では、開発中のフレームワークの哲学、範囲、およびアーキテクチャを概説する。いくつかのフォワードモデルの詳細について、それらが診断設計の支援、合成データを通じた解析手法の調査、および実験解析ワークフローへの組み込みにどのように使用されるかの例とともに議論する。我々は、以前に発表された実験結果を、より最近の詳細なモデルと新しい診断データを採用した、より高度な解析ワークフローと比較し、2021–22年の実験キャンペーンから発表された内容の確認を提供する。