論文の概要: Tracking Blobs in the Turbulent Edge Plasma of Tokamak Fusion Reactors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08570v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 15:46:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 18:29:53.114016
• Title: Tracking Blobs in the Turbulent Edge Plasma of Tokamak Fusion Reactors
• Title（参考訳）: トカマク核融合炉の乱流端プラズマ中のブロブの追跡
• Authors: Woonghee Han, Randall A. Pietersen, Rafael Villamor-Lora, Matthew Beveridge, Nicola Offeddu, Theodore Golfinopoulos, Christian Theiler, James L. Terry, Earl S. Marmar, Iddo Drori
• Abstract要約: 現在の理論モデルでは、ブロブと呼ばれる特定のプラズマ密度構造の進化に基づいて乱流の度合いを定量化している。 本研究では,ガスパフ画像診断(GPI)から得られた高頻度ビデオデータを用いて,これらのブロブの形状と位置を追跡する。 本モデルでは, 合成GPIデータと実実験GPIデータの両方のブロブ構造を効果的に追跡し, トカマクプラズマのエッジ乱流と関連するブロブ統計を推定する強力なツールとして期待できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The analysis of turbulent flows is a significant area in fusion plasma physics. Current theoretical models quantify the degree of turbulence based on the evolution of certain plasma density structures, called blobs. In this work we track the shape and the position of these blobs in high frequency video data obtained from Gas Puff Imaging (GPI) diagnostics, by training a mask R-CNN model on synthetic data and testing on both synthetic and real data. As a result, our model effectively tracks blob structures on both synthetic and real experimental GPI data, showing its prospect as a powerful tool to estimate blob statistics linked with edge turbulence of the tokamak plasma.
• Abstract（参考訳）: 乱流の解析は核融合プラズマ物理学において重要な領域である。 現在の理論モデルは、ブロブと呼ばれるあるプラズマ密度構造の進化に基づいて乱流の度合いを定量化する。 本研究では,合成データと実データの両方を用いてマスクR-CNNモデルをトレーニングすることにより,ガスパフイメージング(GPI)診断から得られた高頻度ビデオデータ中のこれらのブロブの形状と位置を追跡する。 その結果, 合成GPIデータと実実験GPIデータの両方でブロブ構造を効果的に追跡し, トカマクプラズマのエッジ乱流に伴うブロブ統計を推定する強力なツールとしての可能性を示した。

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