Sawtooth crashes are observed during ECCD experiments at the superconducting optimized stellarator Wendelstein 7-X. The study and the characterization are necessary in order to understand under which condition ECCD can be driven without posing a risk to experimental operations. The development of automatic tools is crucial to speed up the analysis of extensive datasets. In this work, we report on the first attempt of using a data-driven approach to automatically characterize the sawtooth crashes. Cluster algorithms are applied to the dataset, confirming the existence of two distinct types of crashes. This approach allows to study the two groups separately and underlines the different plasma parameters that influence the sawtooth crash parameters, for instance crash amplitude and period.
超伝導最適化ステラレーターWendelstein 7-XにおけるECCD実験中に、鋸歯状クラッシュが観測される。実験運転にリスクをもたらすことなくECCDを駆動できる条件を理解するためには、その研究と特徴付けが必要である。大規模データセットの解析を迅速化するためには、自動ツールの開発が極めて重要である。本稿では、データ駆動型アプローチを用いて鋸歯状クラッシュを自動的に特徴付ける最初の試みについて報告する。データセットにクラスタリングアルゴリズムを適用し、2つの異なるタイプのクラッシュが存在することを確認した。このアプローチにより、2つのグループを個別に研究することが可能となり、例えばクラッシュ振幅や周期といった鋸歯状クラッシュパラメータに影響を与える異なるプラズマパラメータが浮き彫りにされる。