Combining dynamic models and measurements into a consistent plasma state estimate is an important challenge for ITER and DEMO, due to the inherent limitations regarding diagnostic coverage in a nuclear fusion reactor environment. In this work, a model-based estimation algorithm is proposed to improve real-time and post-shot estimation of tokamak plasma profiles. The RAPTOR rapid transport solver is employed as a dynamic state observer for the parallel current density , the electron temperature and the electron density , applying an Extended Kalman Filter (EKF). The implementation of an EKF which, in addition to the plasma profiles, estimates model disturbances and model parameters has enabled us to account for systematic model-reality mismatches and provides an avenue to automatically validate simple transport models that are easily interpretable and machine-independent, based on raw experimental data. Estimates of transport model coefficients can be directly used to find adequate settings for launching a predictive simulation, accelerating inter-discharge scenario design. Furthermore, a method for maximum likelihood identification of model uncertainty statistics from a database of recorded measurement data is proposed. The RAPTOR EKF is tested for reconstruction of the , and profile evolution for an ITER Q = 10 plasma discharge, from ramp-up to ramp-down, based on synthetic Thomson scattering and boundary poloidal flux measurements, generated by adding realistic measurement noise to a DINA-JINTRAC simulation. This approach enables improved safety factor profile estimation in the absence of direct internal current density measurements.
動的モデルと計測を統合して整合的なプラズマ状態推定を得ることは、核融合炉環境における計測器のカバレッジに関する固有の制限により、ITERおよびDEMOにとって重要な課題である。本研究では、トカマクプラズマ分布のリアルタイムおよびショット後推定を改善するために、モデルベース推定アルゴリズムを提案する。RAPTOR高速輸送ソルバーは、拡張カルマンフィルタ（EKF）を適用し、平行電流密度 、電子温度 、および電子密度 の動的状態オブザーバとして用いられる。プラズマ分布に加えてモデル外乱とモデルパラメータも推定するEKFの実装により、体系的なモデルと現実の不一致を考慮することが可能になり、また、生の実験データに基づいて、容易に解釈可能で機械に依存しない単純な輸送モデルを自動的に検証する手段が提供される。輸送モデル係数の推定値は、予測シミュレーションを開始するための適切な設定を見つけるために直接使用でき、放電間シナリオ設計を加速する。さらに、記録された計測データのデータベースからモデル不確実性統計量を最尤同定する方法が提案される。RAPTOR EKFは、DINA-JINTRACシミュレーションに現実的な計測ノイズを加えることによって生成された合成トムソン散乱および境界ポロイダル磁束計測に基づいて、ITER Q = 10プラズマ放電の立ち上げから立ち下げまでの 、 、および 分布の時間発展の再構成について試験される。このアプローチにより、直接的な内部電流密度計測がない場合でも、安全係数分布の推定が改善される。