A sawtooth crash algorithm that can automatically detect irregular sawteeth with strongly varying crash characteristics, including inverted crashes with central signal increase, has been developed. Such sawtooth behaviour is observed in ASDEX Upgrade with its tungsten wall, especially in phases with central ECRH. This application of ECRH for preventing impurity accumulation is envisaged also for ITER. The detection consists of three steps: a sensitive edge detection, a multichannel combination to increase detection performance, and a profile analysis that tests generic sawtooth crash features. The effect of detection parameters on the edge detection results has been investigated using synthetic signals and tested in an application to ASDEX Upgrade soft x-ray data.
鋸歯状波クラッシュを自動検出するアルゴリズムが開発された。このアルゴリズムは、中心信号の増大を伴う反転クラッシュを含む、強く変動する鋸歯状波を検出可能である。このような鋸歯状波挙動は、タングステン壁を有するASDEX Upgradeにおいて、特に中心ECRH加熱位相で観測される。このECRHによる不純物蓄積防止の応用は、ITERでも想定されている。本検出法は3つのステップから構成される：高感度なエッジ検出、検出性能を向上させるためのマルチチャンネル統合、そして鋸歯状波クラッシュの一般的な特徴を検証するプロファイル解析である。検出パラメータが検出結果に及ぼす影響は、合成信号を用いて調査され、ASDEX Upgradeの軟X線データへの適用により検証された。