In this study, a plasma profile reconstruction algorithm based on integrated data analysis (IDA) is proposed, which incorporates various diagnostics and can provide two-dimensional distributions of plasma current and electron density. The IDA algorithm based on Bayesian inference combines limited data from multiple diagnostics and builds models in a probabilistic manner, overcoming the limitations of models based on just external magnetic diagnostics and providing more accurate results. To reduce the probability of unreasonable solutions, two Gaussian priors are established: conditional autoregressive prior and squared exponential kernel function prior, which constrain the plasma current and electron density, respectively. Compared to the models based on only magnetic diagnostics, the IDA model improves the current distribution in the core and increases the accuracy of plasma profile reconstruction.
本研究では、統合データ解析（IDA）に基づくプラズマプロファイル再構成アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、複数の診断を統合し、プラズマ電流密度と電子密度の二次元分布を提供することができる。ベイズ推論に基づくIDAアルゴリズムは、限られた診断データを組み合わせ、確率論的なモデルを構築することで、外部磁気診断のみに基づくモデルの限界を克服し、より高精度な結果を提供する。不合理な解の出現確率を低減するため、条件付き自己回帰事前分布と二乗指数カーネル関数事前分布の2つのガウス事前分布を導入し、それぞれプラズマ電流密度と電子密度を拘束する。外部磁気診断のみに基づくモデルと比較して、IDAモデルはコア領域における電流分布の精度を向上させ、プラズマプロファイル再構成の精度を高める。