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Recontruction des spectres microturbulence en nombre d'ondes à partir des données de la réflectométrie de corrélation radiale / Reconstruction of microturbulence wave number spectra from radial correlation reflectometry data

La turbulence est supposée être la source principale du transport anormal dans les tokamaks, qui conduit à la perte de chaleur beaucoup plus rapidement que celui prédit par la théorie néoclassique. Développement de diagnostics dédiés à la caractérisation de la turbulence du plasma est l'un des principaux enjeux de la fusion nucléaire pour contrôler les flux de particules et de transport d'énergie de la centrale électrique de fusion avenir. Les diagnostics basés sur la diffusion des micro-ondes induite par le plasma ont focalisé l'attention des chercheurs comme outils non perturbants, et nécessitant seulement un accès unique de faible encombrement au plasma. Le principe de base est lié à la phase de l'onde réfléchie qui contient des informations sur la position de la couche de coupure et les fluctuations de densité. La réflectométrie corrélation considérée ici, maintenant couramment utilisée dans les expériences, est la technique fournissant de l'information sur le plasma microturbulence. Bien que le diagnostic soit largement répandu l'interprétation des données reste une tâche assez compliquée. Ainsi, il a été supposé que la distance à laquelle la corrélation des deux signaux reçus à partir du plasma est supprimée est égale à la longueur de corrélation de turbulence. Toutefois, cette approche est erronée et introduit des erreurs énormes sur l'évaluation des paramètres de la microturbulence du plasma. L'objectif de cette thèse fut d'abord le développement d'une théorie analytique, puis de fournir une interprétation correcte des données de la réflectométrie de corrélation radiale (RCR) et enfin d'offrir aux chercheurs des formules simples pour extraire des informations sur les paramètres de turbulence à partir d'expériences utilisant la RCR. Des simulations numériques basées sur la théorie ont été utilisées pour prouver l'applicabilité de la méthode théorique, pour donner un aperçu aux expérimentateurs sur ses capacités et pour optimiser les paramètres du diagnostic lors de son utilisation en fonction des conditions de plasma. De plus, les résultats obtenus sur trois machines différentes sont soigneusement analysés et comparés avec les prédictions théoriques et des simulations numériques / Turbulence is supposed to be the main source of anomalous transport in tokamaks which leads to loss of heat much faster than as it is predicted by neoclassical theory. Development of plasma turbulence diagnostics is one of the key issues of nuclear fusion to control turbulent particles and energy transport in a future fusion power station. Diagnostics based on microwaves scattered from plasma attract attention of researchers as non-disturbing and requiring just a single access to plasma. The phase of the reflected wave contains information on the position of the cut-off layer and density fluctuations. Correlation reflectometry is now a routinely used technique providing information on plasma microturbulence. Although the diagnostics is widely spread data interpretation remains quite a complicated task. Thus, it was supposed that the distance at which the correlation of two signals received from plasma is suppressed is equal to the turbulence correlation length. However this approach is incorrect and introduces huge errors to determined plasma microturbulence parameters. The aim of this thesis is to develop an analytical theory, to give a correct interpretation of radial correlation reflectometry (RCR) data and to provide researchers with simple formulae for extracting information on microturbulence parameters from RCR experiments. Numerical simulations based on the theory prove applicability of this theoretical method and give an insight for experimentalists on its capability and on optimized diagnostic parameters to use. Furthermore the results obtained on three different machines are carefully analyzed and compared with theoretical predictions and numerical simulations as well

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2012LORR0132
Date16 November 2012
CreatorsKosolapova, Natalia
ContributorsUniversité de Lorraine, Académie des sciences de Russie, Heuraux, Stéphane, Gusakov, Evgeniy
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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