The electron temperature is a vital parameter in understanding the dynamics of fusion plasmas, helping to determine basic properties of the system, stability, and fast ion lifetime. We present a method for improving the sampling rate of historical Thomson scattering data by a factor of 103 on the decommissioned beam-driven C-2U field reversed configuration device by utilizing an artificial neural network. This work details the construction of the model, including an analysis of input signals and the model hyperparameter space. The model's performance is evaluated on both a random subset and selected ensemble of testing data and its predictions are found to agree with the Thomson measurements in both cases. Finally, the model is used to reconstruct the effect of the micro-burst instability in C-2U, which is then compared to more recent results in C-2W, showing that the effects of the micro-burst on core electron temperature have been mitigated in C-2W.
電子温度は、核融合プラズマのダイナミクスを理解する上で重要なパラメータであり、系の基本特性、安定性、高速イオンの寿命を決定するのに役立つ。本論文では、退役したビーム駆動型C-2U磁場反転配位装置における過去のトムソン散乱データのサンプリングレートを、人工ニューラルネットワークを利用して10³倍に向上させる手法を提示する。本研究は、入力信号とモデルのハイパーパラメータ空間の解析を含むモデルの構築について詳述する。モデルの性能は、ランダムなテストデータのサブセットと選択されたテストデータのサブセットの両方で評価され、その予測は両方のケースでトムソン測定と一致することが確認された。最後に、このモデルを用いてC-2Uにおけるマイクロバースト不安定性の影響を再構築し、それをC-2Wにおけるより最近の結果と比較することで、マイクロバーストがコア電子温度に及ぼす影響がC-2Wにおいて緩和されていることを示す。