Imaging diagnostics (ID) are key for any fusion-grade tokamak operations. The imaging diagnostic provides vital information not only about the plasma position/shape but also about the plasma interior. The main issue with ID is that they provide line-integrated information, and this integration includes different emission profiles as well as emission features. To efficiently employ ID, it is necessary to decompose this integrated line information into its integrands. Numerically speaking, tomographic reconstructions are one of the key processes by which the decomposition and local emission profiles are traditionally recovered; however, these processes are relatively slow, require a lot of computation, and have no temporal correlations. The article proposes a singular value decomposition-based method for feature selection, which decomposes not only the imaging diagnostic data for the realization of the local emission profile but also different plasma-relevant features. A test case of divertor imaging is considered for the JET tokamak in a visible imaging band for a tangential viewing geometry. The proposed method demonstrates clear divertor images for different phases of the JET tokamak plasma.
イメージング診断（ID）は、核融合グレードのトカマク運転にとって不可欠である。イメージング診断は、プラズマの位置・形状に関する情報だけでなく、プラズマ内部に関する重要な情報も提供する。IDの主な問題点は、それらが線積分情報を提供することであり、この積分には異なる発光プロファイルや発光特性が含まれる。IDを効率的に活用するためには、この積分された線情報をその被積分関数に分解する必要がある。数値的には、トモグラフィ再構成は、分解と局所発光プロファイルを従来から取得するための主要なプロセスの一つである。しかし、これらのプロセスは比較的遅く、多くの計算を必要とし、時間的な相関を持たない。本論文では、局所発光プロファイルの実現のためのイメージング診断データだけでなく、異なるプラズマ関連特性も分解する、特異値分解に基づく特徴選択手法を提案する。接線方向の視野幾何学における可視イメージング帯域でのJETトカマクに対するダイバータイメージングのテストケースを検討する。提案手法は、JETトカマクプラズマの異なる位相に対する明確なダイバータ画像を示す。