Intensity refractometry is a recently developed microwave technique for measuring density in plasmas exhibiting strong radial density gradients, such as those found in magnetised fusion plasmas. This technique is attractive due to its measurement accuracy, simplicity, low cost, and robustness in the fusion plasma environment. While some examples of diagnostic design and data analysis approaches have been previously presented, no systematic design study for intensity refractometry has yet been carried out. This paper presents a new, versatile numerical framework aimed at optimising the diagnostic design parameters to meet typical experimental requirements. These requirements include the location and span of the measurement region, density range, density profile shape, measurement precision, available space for in-vessel components, and the number of measurement channels. Concurrently with diagnostic design optimisation, the developed framework also optimises the density reconstruction procedure, which is crucial for diagnostic performance. The machine learning optimisation framework employs Bayesian optimisation, specifically using the Tree-Structured Parzen Estimator algorithm within Optuna, an open-source hyperparameter optimisation framework. A challenging, high-dimensional, constrained, and batched optimisation problem was formulated—an area scarcely addressed in existing literature. This presented multiple challenges, including issues with convergence, and necessitated the exploration of various approaches suitable for such complex optimisation problems.
強度屈折計測法は、強力な半径方向密度勾配を示すプラズマ、例えば磁化核融合プラズマに見られるようなプラズマの密度を測定するための、最近開発されたマイクロ波技術である。この技術は、その測定精度、簡素性、低コスト、および核融合プラズマ環境での堅牢性のために魅力的である。これまでに診断設計とデータ解析手法のいくつかの例が提示されているが、強度屈折計測法に関する体系的な設計研究はまだ行われていない。本論文は、典型的な実験要件を満たすために診断設計パラメータを最適化することを目的とした、新しい多用途の数値フレームワークを提示する。これらの要件には、測定領域の位置と範囲、密度範囲、密度分布形状、測定精度、容器内コンポーネントに利用可能なスペース、および測定チャンネル数が含まれる。診断設計の最適化と同時に、開発されたフレームワークは、診断性能にとって重要である密度再構成手順も最適化する。機械学習最適化フレームワークはベイズ最適化を採用し、具体的にはオープンソースのハイパーパラメータ最適化フレームワークであるOptuna内のTree-Structured Parzen Estimatorアルゴリズムを使用する。困難で、高次元で、制約付きで、バッチ処理される最適化問題が定式化された。これは既存の文献ではほとんど扱われていない領域である。これは、収束に関する問題を含む複数の課題を提示し、そのような複雑な最適化問題に適した様々なアプローチの探索を必要とした。