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

要約

核融合研究において、プラズマ中の乱流を解析することは基本的なことです。過去15年間に理論モデリングが大きく進歩したにもかかわらず、トカマクのような磁気閉じ込め装置における乱流の完全で一貫した理解はまだ得られていません。乱流現象の高速ダイナミクスを駆動するプロセスが多様であるため、実験的な研究は困難である。本研究では、ガスパフイメージング診断から得られた高周波ビデオにおいて、ブロブと呼ばれる核融合プラズマ中の乱流フィラメントを識別・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紹介します。合成データで学習した4つのベースライン手法（RAFT, Mask R-CNN, GMA, Flow Walk）を比較し、トカマク `a Configuration Variable (TCV) のプラズマから得た合成データと実データでテストする。ブロブ軌道の解析から同定されたブロブ領域は、採用したベースライン手法のそれぞれについて、最先端の条件付き平均化手法と一致し、これらの手法の精度に確信を与えるものである。トカマクプラズマ研究は、従来から参入障壁が高く、この分野の研究者の小さなコミュニティーに限られていました。データセットとベンチマークを公開することで、この分野を科学と工学の幅広いコミュニティーに開放したいと思います。

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, Mask R-CNN, GMA, and Flow Walk) 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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