托卡马克等离子体中 blob 与 hole 动力学的比较：快速成像数据的深度学习分析
混沌动力学
2026-05-19 v1
摘要
本工作聚焦于 COMPASS 托卡马克上采集的快速被动成像数据经断层反演所揭示的湍流结构动力学。为了突出涨落，从每幅图像中减去滑动中值图像，从而揭示出正结构和负结构。假设正结构为 blob，负结构为 hole，我们使用一种最近开发的深度学习方法来比较这两类结构的动力学。虽然正结构所获得的结果似乎与 blob 的预期动力学一致，但负结构却得到了矛盾的结果，因为其动力学与 blob 非常相似，而本应相反。我们的工作表明，数据预处理产生的大多数负结构是预处理本身产生的伪影。然而，一种仅保留多余负结构的基本方法表明，后者的行为与 hole 的预期行为一致，为其研究开辟了新的前景。
引用
@article{arxiv.2605.18310,
title = {Comparative blobs and holes dynamics in a tokamak plasma: deep learning analysis of fast imaging data},
author = {F Brochard and H Aksoy and S Chouchène and J Cavalier and M Desecure and N Lemoine},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.18310},
year = {2026}
}