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Relating probability distributions using geodesic least squares regression : application to edge-localized modes in fusion plasmas
Get PDFClassification of ELM types in joint European Torus based on global plasma parameters using discriminant analysis
Get PDFIn this work, discriminant analysis is used as the main approach for building a physics based automated classifier for the discrimination of the edge-localized mode (ELM) plasma instability. The classifier is then applied for distinguishing type I and type III ELMs from a set of carbon-wall plasmas at JET. This provides a fast, standardized classification of ELM types which is expected to significantly reduce the effort of ELM experts in identifying ELM types. Further, the classifier yields a separation hyperplane in terms of global plasma parameters, which provides an insight into the range of conditions under which specific ELM behaviors occur. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Pattern recognition in spaces of probability distributions for the analysis of edge-localized modes in tokamak plasmas
Get PDFMagnetically confined fusion plasmas provide several data analysis challenges due to the occurrence of massive data sets, substantial measurement uncertainty, stochasticity and data dimensionality, and often nonlinear interactions between measured quantities. Recently, methods from the fields of machine learning and probability theory - some standard, some more advanced - have come to play an increasingly important role in analyzing data from fusion experiments. The capabilities offered by such methods to efficiently extract, possibly in real time, additional information from the data that is not immediately apparent to human experts, has attracted attention from an increasing number of researchers. In addition, innovative methods for real-time data processing can play an important role in plasma control, in order to ensure safe and reliable operation of the machine.
Pattern recognition is a discipline within the information sciences that concerns the exploration of structure in (multidimensional) data sets using computer-based methods and algorithms.
In this doctoral work, pattern recognition techniques are developed and applied to data from tokamak plasmas, in order to contribute to a systematic analysis of edge-localized modes (ELMs). ELMs are magnetohydrodynamic (MHD) instabilities occurring in the edge region of high-confinement (H-mode) fusion plasmas. The type I ELMy H-mode is the reference scenario for operation of the next-step fusion device ITER. On the one hand, ELMs have a beneficial effect on plasma operation through their role in impurity control. On the other hand, ELMs eject energy and particles from the plasma and, in ITER, large unmitigated ELMs are expected to cause intolerable heat loads on the plasma-facing components (PFCs).
In interpreting experiments focused on ELM understanding and control, a significant challenge lies in handling the measurement uncertainties and the inherent stochasticity of ELM properties. In this work, we employ probabilistic models (distributions) for a quantitative data description geared towards an enhanced systematization of ELM phenomenology. Hence, we start from the point of view that the fundamental object resulting from the observation of a system is a probability distribution, with every single measurement providing a sample from this distribution. We argue that, particularly for richly stochastic phenomena like ELMs, the probability distribution of physical quantities contain significantly more information compared to mere averages. Consequently, in exploring the patterns emerging from the various ELM regimes and relations, we need methods that can handle the intrinsic probabilistic nature of the data.
The original contributions of this work are twofold. First, several novel pattern recognition methods in non-Euclidean spaces of probability distribution functions (PDFs) are developed and validated. The second main contribution lies in the application of these and other techniques to a systematic analysis of ELMs in tokamak plasmas.
In regard to the methodological aims of the work, we employ the framework of information geometry to develop pattern visualization and classification methods in spaces of probability distributions. In information geometry, a family of probability distributions is considered as a Riemannian manifold. Every point on the manifold represents a single PDF and the distribution parameters provide local coordinates on the manifold. The Fisher information plays the role of a Riemannian metric tensor, enabling calculation of geodesic curves on the surface. The length of such curves yields the geodesic distance (GD) on probabilistic manifolds, which is a natural similarity (distance) measure between PDFs. Equipped with a suitable distance measure, we extrapolate several distance-based pattern recognition methods to the manifold setting. This includes k-nearest neighbor (kNN) and conformal predictor (CP) methods for classification, as well as multidimensional scaling (MDS) and landmark multidimensional scaling (LMDS) for data visualization (dimensionality reduction). Furthermore, two new classification schemes are developed: a distance-to-centroid classifier (D2C) and a principal geodesic classifier (PGC). D2C classifies on the basis of the minimum GD to the class centroids and PGC considers the shape of the class on the manifold by determining the minimum distance to the principal geodesic of each class. The methods are validated by their application to the classification and retrieval of colored texture images represented in the wavelet domain. Both methods prove to be computationally efficient, yield high accuracy and also clearly exhibit the adequacy of the GD and its superiority over the Euclidean distance, for comparing PDFs. This also aids in demonstrating the utility and adaptability of the developed methods to a wide range of applications other than ELMs, which are the prime focus of analysis in this work.
The second main goal of the work targets ELM analysis at three fronts, using pattern recognition and probabilistic modeling :
i). We first concentrate on visualization of ELM characteristics by creating maps containing projections of multidimensional ELM data, as well as the corresponding probabilistic models. Such maps can provide physicists and machine operators with a convenient means and a useful tool for plasma monitoring and for studying data patterns reflecting key regimes and their underlying physics. In particular, GD-based MDS is used for representing the complete distributions of the multidimensional data characterizing the operational space of ELMs onto two-dimensional maps. Clusters corresponding to type I and type III ELMs are identified and the maps enable tracking of trends in plasma parameters across the operational space. It is shown that the maps can also be used with reasonable accuracy for predicting the values of the plasma parameters at a certain point in the operational space.
ii). Our second application concerns fast, standardized and automated classification of ELM types. ELM types have so far been identified and characterized on an empirical and phenomenological basis. The presented classification schemes are aimed at complementing the phenomenological characterization using standardized methods that are less susceptible to subjective interpretation, while considerably reducing the effort of ELM experts in identifying ELM types. To this end, different classification paradigms (parametric and non-parametric) are explored and put to use. Discriminant analysis (DA) is used for determining a linear separation boundary between type I and III ELMs in terms of global plasma parameters, which can then be used for the prediction of ELM types as well as the study of ELM occurrence boundaries and ELM physics. However, DA makes an assumption about the underlying class distribution and presently cannot be applied in spaces of probability distributions, leading to a sub-optimal treatment of stochasticity. This is circumvented by the use of GD-based CP and kNN classifiers. CP provides estimates of its own accuracy and reliability and kNN is a simple, yet powerful classifier of ELM types. It is shown that a classification based on the distribution of ELM properties, namely inter-ELM time intervals and the distribution of global plasma parameters, is more informative and accurate than the classification based on average parameter values.
iii). Finally, the correlation} between ELM energy loss (ELM size) and ELM waiting times (inverse ELM frequency) is studied for individual ELMs in a set of plasmas from the JET tokamak upgraded with the ITER-like wall (ILW). Typically, ELM control methods rely on the empirically observed inverse dependence of average ELM energy loss on average ELM frequency, even though ELM control is targeted at reducing the size of individual ELMs and not the average ELM loss. The analysis finds that for individual ELMs the correlation between ELM energy loss and waiting times varies from zero to a moderately positive value. A comparison is made with the results from a set of carbon-wall (CW) JET plasmas and nitrogen-seeded ILW JET plasmas. It is found that a high correlation between ELM energy loss and waiting time comparable to CW plasmas is only found in nitrogen-seeded ILW plasmas. Furthermore, most of the unseeded JET ILW plasmas have ELMs that are followed by a second phase referred to as the slow transport event (STE). The effect of the STEs on the distribution of ELM durations is studied, as well as their influence on the correlation between ELM energy loss and waiting times. This analysis has a clear outcome for the optimization of ELM control methods, while presenting insights for an improved physics understanding of ELMs.Die Analyse von experimentellen Daten magnetisch eingeschlossener Fusionsplasmen stellt wegen der großen Datenmengen, der hohen Dimensionalität, der Messunsicherheiten und auch der oft nichtlinearen Beziehungen untereinander eine große Herausforderung dar. Methoden der Datenanalyse aus den Feldern des maschinellen Lernens sowie der Wahrscheinlichkeitstheorie spielen daher in letzter Zeit eine immer größere Rolle bei der Analyse von Daten aus Fusionsexperimenten. Dabei interessiert vor allem die Möglichkeit, zusätzliche Information welche dem menschlichen Beobachter verborgen bleiben, systematisch zu extrahieren. Zusätzlich können innovative Methoden der Echtzeit-Datenverarbeitung eine wichtige Rolle für Kontrollanwendungen in Fusionsexperimenten spielen.
Mustererkennung ist eine Disziplin der Informationstheorie welche sich mit der Erforschung von Strukturen in multidimensionalen Datensätzen durch computergestützte Methoden und Algorithmen beschäftigt. In dieser Doktorarbeit werden Methoden der Mustererkennung auf Daten von Tokamakexperimenten für eine systematische Analyse von edge-localized modes (ELMs) angewendet. ELMs sind magnetohydrodynamische (MHD) Instabilitäten die am Plasmarand in ‘high-confinement‘ (H-mode) Fusionsplasmen auftreten. Die ‘Typ I ELMy H-mode' ist das Referenz-Betriebsszenario für das zukünftige ITER Experiment. ELMs spielen einerseits eine positive Rolle für den Plasmabetrieb da sie zur Verunreinigungskontrolle beitragen. Andererseits werfen ELMs Teilchen und Energie aus dem Plasma und könnten daher in ITER die Integrität der ersten Wand gefährden.
Eine signifikante Herausforderung bei der Interpretation von Experimenten welche sich mit dem Verständnis und der Kontrolle von ELMs beschäftigen liegt in der Behandlung der Messunsicherheiten sowie der inhärenten Stochastizität der ELM Parameter. In der vorliegenden Arbeit werden probabilistische Modelle (Verteilungen) zur quantitativen Beschreibung der Daten mit dem Ziel einer verbesserten systematischen Einteilung der ELM-Phänomenologie verwendet. Dabei wird davon ausgegangen, dass die fundamentale Größe eines Systems eine Wahrscheinlichkeitsverteilung ist, wobei jede Einzelmessung eine Stichprobe dieser Verteilung darstellt. Dabei wird angenommen dass, im Besonderen für stark stochastische Ereignisse wie ELMs, die Wahrscheinlichkeitsverteilung der physikalischen Parameter deutlich mehr Information enthält als deren Mittelwerte. Folglich erfordert die Erforschung der Struktur der unterschiedlichen ELM Regimes Methoden, welche die intrinsisch stochastische Natur der Daten berücksichtigen kann.
Diese Arbeit liefert zwei grundsätzlich neue Beiträge: zunächst werden neuartige Strukturerkennungs-Methoden in nicht-euklidischen Räumen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen entwickelt und validiert. Der zweite grundsätzliche Beitrag liegt in der Anwendung dieser und anderer Methoden auf eine systematische Analyse von ELMs in Tokamakplasmen.
Aus methodologischer Sicht wird in dieser Arbeit die Informationsgeometrie angewendet um Methoden zur Mustererkennung und –klassifizierung in Räumen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu entwickeln. In der Informationsgeometrie wird eine Familie von Wahrscheinlichkeitsverteilungen als eine Riemannsche Mannigfaltigkeit aufgefasst. Jeder Punkt auf der Mannigfaltigkeit stellt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung dar und die Verteilungsparameter sind lokale Koordinaten auf der Mannigfaltigkeit. Die Fisher Information spielt dabei die Rolle des Riemannschen metrischen Tensors und erlaubt es, geodätische Kurven auf der Fläche zu berechnen. Die Länge einer solchen Kurve ergibt den geodätischen Abstand auf der Mannigfaltigkeit, welcher ein natürliches Maß für den Abstand zwischen Verteilungsfunktionen ist. Mit diesem geeigneten Abstandsmaß werden mehrere Mustererkennungsmethoden welche auf dem Abstand basieren auf die Mannigfaltigkeit angewandt. Diese schließen die ‘k-nearest neighbor’ (kNN) und ‘conformal predictor’ (CP) Klassifikationsmethoden ein sowie ‘multidimensional scaling’ (MDS) und ‘landmark multidimensional scaling‘ (LMDS) zur Datenvisualisierung mit dem Ziel der Dimensionsreduktion. Desweitern werden zwei neue Klassifikationsmethoden entwickelt: ein ‘distance-to-centroid classifier’ (D2C) und ein ‘principal geodesic classifier’ (PGC). D2C klassifiziert auf Basis des minimalen geodätischen Abstands vom Schwerpunkt der Daten und PGC berücksichtigt die Form der Klasse auf der Mannigfaltigkeit indem der Abstand zur Hauptgeodätischen jeder Klasse bestimmt wird. Diese Methoden werden durch Anwendung auf die Klassifizierung und Rekonstruktion von farbigen Texturbildern in der Waveletdarstellung validiert. Beide Methoden stellen sich als effizient im Rechenaufwand heraus und liefern hohe Genauigkeit, wobei der geodätische Abstand dem euklidischen Abstand deutlich überlegen ist und somit als angemessen für den Vergleich von Verteilungsfunktionen bestätigt wird. Dies dient auch dem Nachweis der Eignung der entwickelten Methoden für eine Vielzahl von Anwendungen über das in dieser Arbeit vorrangig behandelte Feld der ELMs hinaus.
Das zweite Hauptziel der Arbeit ist die Analyse von ELMs mit den Methoden der Mustererkennung und der wahrscheinlichkeitstheoretischen Modellierung auf drei Gebieten:
i). Zunächst wird die Visualisierung von ELM Eigenschaften durch Erstellung von Abbildungen behandelt welche multidimensionale ELM Daten projizieren. Solche Abbildungen können für Physiker und Experimentatoren ein nützliches Werkzeug zur Überwachung der Plasmaentladung darstellen und dienen darüber hinaus zu Studien von Datenmustern, welche prinzipielle Regimes und deren zugrundeliegende Physik charakterisieren. Im speziellen wird die GD-basierte MDS zur Darstellung der gesamten Verteilung der multidimensionalen Daten, welche das Auftreten von ELMs beschreiben in zweidimensionalen Abbildungen verwendet. Cluster in welchen ‘Typ I’ und ‘Typ III’ ELMs auftreten werden identifiziert und die Abbildung ermöglicht es, Trends in der Veränderung von Plasmaparametern im Parameterraum zu erkennen. Es wird gezeigt, dass diese Abbildungen auch dazu verwendet werden können, die Plasmaparameter für einen bestimmten Punkt im Betriebsbereich vorherzusagen.
ii). Eine zweite Anwendung beschäftigt sich mit einer schnellen, standardisierten Klassifizierung des ELM Typs. ELM Typen wurden bisher auf einer empirisch-phänomenologischen Basis identifiziert. Die hier vorgestellten Klassifizierungs-Schemata dienen der Ergänzung der phänomenologischen Beschreibung durch standardisierte Methoden welche weniger anfällig für subjektive Wahrnehmung und Interpretation sind und sollen auch den Aufwand bei der Bestimmung des ELM Typs verringern. Verschiedene Klassifizierungsmethoden, parametrisch und nicht-parametrisch, werden untersucht und eingesetzt. Discriminant Analysis (DA) wird für die Bestimmung einer linearen Grenze zwischen Typ I und Typ III ELMs in globalen Plasmaparametern eingesetzt, die dann sowohl zur Vorhersage des ELM Typs als auch zur Untersuchung der Bereiche, in denen die unterschiedlichen ELM Typen auftreten, verwendet wird. Dabei basiert die DA allerdings auf einer Annahme über die zugrunde liegende Verteilung der Klassen und kann nach derzeitigem Stand nicht auf Räume von Verteilungsfunktionen angewendet werden, was zu einer unzureichenden Behandlung der Stochastizität führt. Dies wird durch die Verwendung von GD-basierter CP und von kNN Klassifikatoren behoben. CP liefert eine Abschätzung ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit und kNN ist ein einfacher, aber leistungsstarker Klassifikator für ELM-Typen. Es wird gezeigt dass eine Klassifizierung basierend auf der Verteilung der ELM Eigenschaften, namentlich der inter-ELM Zeitintervalle und der Verteilung der globalen Plasmaparameter, mehr Information enthält als eine Klassifizierung welche auf gemittelten Werten basiert.
iii).Schließlich wird die Korrelation zwischen ELM Energieverlust (ELM Größe) und ELM Wartezeiten (inverse ELM Frequenz) für individuelle ELMs aus einer Datenbasis von Plasmaentladungen des JET Tokamaks in der ‚ITER-like wall‘ (ILW) Konfiguration untersucht. ELM Kontrollmethoden basieren typischerweise auf dem empirisch beobachteten inversen Zusammenhang zwischen mittlerem ELM-Verlust und mittlerer ELM-Frequenz, obwohl ELM Kontrolle die Reduktion der Größe individueller ELMs zum Ziel hat. Die Analyse zeigt, dass für individuelle ELMs die Korrelation zwischen ELM-Energieverlust und Wartezeit generell niedrig ist. Dieses Ergebnis wird mit einem Datensatz von JET in der ‚carbon-wall‘ (CW) Konfiguration sowie einem Datensatz von Stickstoff-gekühlten ILW JET Plasmen verglichen. Es zeigt sich, dass eine hohe Korrelation zwischen ELM-Energieverlust und Wartezeit, vergleichbar zu CW Plasmen, nur in Stickstoff-gekühlten ILW Plasmen auftritt. Darüber hinaus treten in den meisten JET ILW Plasmen ohne Stickstoffkühlung ELMs auf, welche von einer zweiten Phase, slow transport event (STE) genannt, begleitet werden. Der Effekt der STEs auf die Verteilung der ELM Dauer sowie deren Einfluss auf die Korrelation zwischen ELM-Energieverlust und Wartezeit wird untersucht. Diese Untersuchung hat einerseits eine starke Relevanz für die Optimierung von Methoden zur ELM Kontrolle, andererseits trägt sie zum tieferen Einblick in die den ELMs zugrunde liegende Physik bei
Low-carbon energy scenarios and the role of fusion
No full textIn de mondiale context van een progressief streven naar het koolstofvrij maken van menselijke activiteiten, speelt het elektriciteitssysteem een centrale rol in het beleid voor de transformatie van energiegebruik en de exploitatie van energiebronnen, en in de daaruit voortvloeiende vermindering van broeikasgassen in verband met deze activiteiten.
In dit perspectief presenteert dit proefschrift Italiaanse energiescenario's voor het elektriciteitssysteem, waarin elektriciteitssystemen die volledig afhankelijk zijn van duurzame energie vergeleken worden met elektriciteitssystemen waarin zowel fusie als duurzame energie deel kunnen uitmaken van de energiemix. Het doel is om te beoordelen of de beschikbaarheid en inzet van fusie een verbetering oplevert voor een elektriciteitssysteem met netto nul emissies.
De gepresenteerde scenario's zijn gegenereerd met het model COMESE (Electricity System Mean Cost - Costo Medio del Sistema Elettrico). COMESE is ontwikkeld in het kader van de onderzoeksactiviteiten naar energiescenario's bij het RFX Consortium in Padua en is gebaseerd op een simulatie per uur van alle opwekkings- en opslagtechnologieën in het elektriciteitssysteem. Het doel van de code is om de kenmerken, kosten en vereisten van een elektriciteitssysteem gebaseerd op een groot, of in ieder geval relevant, aandeel hernieuwbare bronnen effectief weer te geven
Stability Analysis of Tokamak Edge Plasma Using Profile Reconstructions from Neural Network
No full textTato diplomová práce se zabývá analýzou stability okraje tokamakového plazmatu pomocí profilů rekonstruovaných pomocí neuronových sítí na datech z tokamaku COMPASS. Zaměřena byla zejména na nestability typu ELM, zkoumané pomocí peeling-ballooning MHD modelu. K dosažení vysokého časového rozlišení potřebného pro studium ELMů byly vytvořeny dvě neuronové sítě, které byly vytrénovány k rekonstrukci profilů elektronové teploty a hustoty na základě signálů z rychlých diagnostik. Trénovací data byla získána z měření Thomsonova rozptylu. Implementované neuronové sítě dosáhly časového rozlišení až 3 μs, což výrazně zlepšilo omezení Thomsonovy diagnostiky ze 7 ms. Tyto profily byly následně použity jako vstupy pro MHD kód MISHKA k analýze ELM cyklů. Výsledky byly konzistentní s teoretickými modely, což podporuje použitelnost rekonstrukcí založených na neuronových sítích pro analýzu stability okraje s vysokým časovým rozlišením.This thesis presents a stability analysis of the tokamak edge plasma using profiles reconstructed by neural networks on COMPASS tokamak data. Particular focus was placed on the Edge Localised Modes (ELMs), which were investigated using the peeling-ballooning MHD model. To achieve the high temporal resolution required for ELM studies, two feedforward neural network models were trained to reconstruct electron temperature and density profiles from fast diagnostic signals. The training data were obtained from Thomson scattering measurements. The implemented neural networks achieved a temporal resolution of up to 3 μs, significantly improving on the 7 ms limitation of the Thomson diagnostics. The reconstructed profiles were then used as inputs for the MISHKA MHD stability code to analyse the ELM cycles. The results were consistent with theoretical models, supporting the applicability of neural network-based reconstructions for high temporal resolution edge stability analysis
Bayesian probability for integrated data analysis and pattern recognition in fusion plasmas
No full textFusion research and development can benefit greatly from modern data science methods, both for increasing the understanding of the underlying plasma physics and for optimizing the design and operation of fusion machines. From basic statistical techniques for model fitting, to Bayesian methods for probabilistic analysis of data from single or multiple diagnostics, to the latest machine learning techniques for anomaly detection and uncertainty quantification: the applications are numerous and the possible approaches originate from a broad range of subfields of the information sciences. In this talk, a number of recent applications of Bayesian inference in fusion will be highlighted. We first discuss integrated analysis of fusion diagnostic data for estimating impurity concentrations, focusing in particular on speeding up or approximating the inference process with a view to real-time implementations. We then proceed to applications of Bayesian inference in pattern recognition, concentrating on robust estimation of scaling laws in complex, multi-machine data sets, as well as anomaly detection for predictive maintenance in fusion devices
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