Tracking Blobs in the Turbulent Edge Plasma of a Tokamak Fusion Device

要約

プラズマの乱流の分析は、核融合研究の基本です。
過去15年間で理論モデリングが大幅に進歩したにもかかわらず、トカマクなどの磁場閉じ込め装置の乱流についての完全で一貫した理解がまだ不足しています。
乱流現象の高速ダイナミクスを駆動する多様なプロセスのため、実験的研究は困難です。
この作品は、ガスパフイメージング診断から得られた高周波ビデオで、ブロブと呼ばれる核融合プラズマ内の乱流フィラメントを識別および追跡するためのモーショントラッキングの新しいアプリケーションを提示します。
合成データでトレーニングされた4つのベースラインメソッド（RAFT、GMA、Flow Walk、Mask R-CNN）を比較し、トカマクの構成変数（TCV）でプラズマから取得した合成データと実世界データでテストします。
ブロブ軌道の分析から特定されたブロブレジームは、採用された各ベースライン方法の最先端の条件付き平均化方法と一致しており、これらの手法の精度に自信を持っています。
高い参入障壁は、伝統的にトカマクプラズマ研究をこの分野の研究者の小さなコミュニティに制限します。
データセットとベンチマークを公開することで、科学と工学の幅広いコミュニティにこの分野を開放したいと考えています。

要約(オリジナル)

The analysis of turbulence in plasmas is fundamental in fusion research. Despite extensive progress in theoretical modeling in the past 15 years, we still lack a complete and consistent understanding of turbulence in magnetic confinement devices, such as tokamaks. Experimental studies are challenging due to the diverse processes that drive the high-speed dynamics of turbulent phenomena. This work presents a novel application of motion tracking to identify and track turbulent filaments in fusion plasmas, called blobs, in a high-frequency video obtained from Gas Puff Imaging diagnostics. We compare four baseline methods (RAFT, GMA, Flow Walk, and Mask R-CNN) trained on synthetic data and then test on synthetic and real-world data obtained from plasmas in the Tokamak `a Configuration Variable (TCV). The blob regime identified from an analysis of blob trajectories agrees with state-of-the-art conditional averaging methods for each of the baseline methods employed, giving confidence in the accuracy of these techniques. High entry barriers traditionally limit tokamak plasma research to a small community of researchers in the field. By making a dataset and benchmark publicly available, we hope to open the field to a broad community in science and engineering.

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