A new approach is proposed for classifying tokamak plasma discharges. The method is based on a modern data mining technique—the so-called 'support vector machine', which is able to construct the optimal classifier. The international database of plasma discharges from different tokamaks has been analyzed with respect to H- and L-modes. A new linear equation, which separates H- and L-modes in the space of eight parameters, was obtained allowing us to classify a tokamak pulse as H- or L-mode and to give a quantitative estimate of how deep the pulse is in a mode. The equation also allows calculation of the value of the H-mode threshold for a selected plasma characteristic. The results are applied to ITER parameters. It is shown that in the main regimes ITER should operate deeply in H-mode. A more optimistic than known H-mode loss power threshold prediction is obtained for ITER.
トカマクプラズマ放電を分類するための新しいアプローチを提案する。本手法は、現代的なデータマイニング手法である「サポートベクターマシン」に基づいており、最適な分類器を構築することができる。異なるトカマクからのプラズマ放電の国際データベースを、HモードおよびLモードに関して解析した。8つのパラメータ空間においてHモードとLモードを分離する新しい線形方程式が得られ、これによりトカマクパルスをHモードまたはLモードに分類し、パルスが各モードにどの程度深く入っているかを定量的に評価することが可能となった。この方程式はまた、選択したプラズマ特性に対するHモード閾値の計算も可能にする。得られた結果はITERパラメータに適用される。主要な運転領域において、ITERはHモードで深く運転されるべきであることが示された。ITERに対して、既知のHモード損失電力閾値予測よりも楽観的な予測が得られた。