Theoretically, the normalized plasma pressure (β) at which a neoclassical tearing mode (NTM) is triggered is expected to depend on normalized Larmor radius (ρ*) and normalized collisionality (ν), and this has formed the basis for the way in which NTM onset scalings are quoted for many devices. However, new analyses of JET data show that such ρ*–ν based scalings are non-predictive, with discharges largely following such scalings over the majority of their duration while in H-mode. Neural network techniques indicate that a key additional parameter to include is the sawtooth period, providing a better degree of predictability. Indeed, this parameter appears more important than ρ* in predicting NTM onset. Analysis using cases where sawteeth are modified by localized heating and current drive indicates that it is the sawtooth that governs where it is along the NTM onset scaling trajectory that the NTM is triggered, rather than leading to departures from the scaling. Finally, exploring data from cross-device similarity experiments shows similar absolute values in NTM onset βN across devices of differing size and ρ* range. This suggests the possibility that a simple ρ*-based extrapolation for ITER may be inappropriate and that NTM threshold levels may be more directly related to the absolute value of β, suggesting a higher β threshold for ITER, at least if large sawteeth are avoided.
理論的には、新古典テアリングモード（NTM）が発生する規格化プラズマ圧力（β）は、規格化ラーモア半径（ρ*）と規格化衝突頻度（ν）に依存すると予想されており、これが多くの装置におけるNTM発生スケーリングの提示方法の基礎となっている。しかし、JETデータの新たな解析により、このようなρ*–νに基づくスケーリングは予測的ではなく、放電はHモード中にその大部分の時間においてこのスケーリングに概ね従うものの、予測性に欠けることが示された。ニューラルネットワーク手法により、追加すべき重要なパラメータは鋸歯状振動周期であり、これにより予測性が向上することが示された。実際、このパラメータはρ*よりもNTM発生の予測において重要であると思われる。局所加熱および電流駆動によって鋸歯状振動が変調された場合の解析を用いた検討から、NTMが発生するのは、スケーリングからの逸脱によるものではなく、NTM発生スケーリングの軌跡に沿ったどの位置にあるかによって決まることが示された。最後に、異なる装置間での相似実験のデータを検討すると、異なるサイズおよびρ*範囲の装置間で、NTM発生時のβNの絶対値は類似していることが示された。このことは、ITERに対する単純なρ*に基づく外挿は不適切である可能性を示唆しており、NTMの閾値はβの絶対値により直接関連している可能性がある。すなわち、少なくとも大きな鋸歯状振動が回避される場合には、ITERにおけるβ閾値はより高い可能性が示唆される。