Edge localized modes (ELMs) are bursts of instabilities which deteriorate the confinement of H mode plasmas and can cause damage to the divertor of next generation of devices. On JET individual discharges can exhibit hundreds of ELMs but typically in the literature, mainly due to the lack of automatic analysis tools, single papers investigate only the behaviour of tens of individual ELMs. In this paper, an original tool, the universal event locator (UMEL), is applied to the problem of automatically identifying the time location of ELMs. With this approach, databases of hundreds of thousands of ELMs can be built with reasonable effort. The analysis has then been focused on the investigation of the statistical distribution of the inter-ELM intervals at steady state for type I ELMs. Numerous probability distributions have been tested to perform the data analysis and different distributions provide a best fit for sets of data from different experiments. This result constitutes robust experimental confirmation that type I ELMs are not all necessarily the same type of instability. Moreover, the most likely distributions are not memoryless, meaning that the waiting time, from a particular instant until the next ELM, does depend on the time elapsed from the previous event. These properties, confirmed by this investigation on JET, pose important constraints on the models aimed at describing the ELM dynamics. This work also demonstrates the widespread applicability of the UMEL tool.
エッジ局在モード（ELM）は、Hモードプラズマの閉じ込めを劣化させ、次世代装置のダイバータに損傷を引き起こし得る不安定性のバーストである。JETでは、個々の放電において数百ものELMが観測され得るが、文献においては、主に自動解析ツールの欠如により、個々の論文では数十個の個別ELMの挙動のみが調査されているのが典型的である。本論文では、独自のツールであるユニバーサルイベントロケーター（UMEL）を、ELMの時間的位置を自動的に特定する問題に適用する。このアプローチにより、数十万個のELMからなるデータベースを合理的な労力で構築することができる。その後、解析は、タイプI ELMの定常状態におけるELM間隔の統計的分布の調査に焦点を当てた。データ解析を実施するために多数の確率分布が試験され、異なる実験からのデータセットに対して異なる分布が最良の適合を提供する。この結果は、タイプI ELMが必ずしもすべて同一の種類の不安定性ではないという強力な実験的確認を構成する。さらに、最も可能性の高い分布は無記憶性ではなく、すなわち、特定の瞬間から次のELMまでの待ち時間は、前のイベントからの経過時間に依存することを意味する。JETに関するこの調査によって確認されたこれらの特性は、ELMダイナミクスの記述を目的としたモデルに重要な制約を課すものである。また、この研究はUMELツールの広範な適用可能性を示している。