Data mining techniques for massive databasesan application to JET and TJ-II fusion devices

  1. GONZALEZ SANZ, SERGIO
Dirigida por:
  1. Gonzalo Pajares Director
  2. Jesús Antonio Vega Sánchez Director/a

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 11 de marzo de 2013

Tribunal:
  1. Jesús Manuel de la Cruz García Presidente
  2. María Guijarro Mata-García Secretaria
  3. Michela Gelfusa Vocal
  4. Sebastián Dormido Canto Vocal
  5. Bernardo Zurro Hernández Vocal
Departamento:
  1. Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial

Tipo: Tesis

Teseo: 115394 DIALNET

Resumen

Plasma es el cuarto estado de la materia (líquido, sólido, gaseoso y plasma). Se trata de un gas ionizado casi neutral en el que los iones y los electrones se mueven independientemente. Si el plasma se calienta lo suficiente (y se alcanzan las condic iones adecuadas), los átomos del plasma se fusionan creando átomos más pesados y liberando energía. Este proceso es conocido como fusión del plasma. La fusión del plasma es una prometedora fuente de energía limpia. Desafortunadamente, la tecnología n ecesaria para producir energía de fusión barata y segura está todavía en desarrollo. Multitud de diagnósticos diferentes monitorizan el estado del plasma durante la operación. Estos diagnósticos generan señales e imágenes que deben ser evaluadas por expertos. A medida que los diagnósticos han mejorado su rendimiento en los últimos años, la cantidad de información generada ha crecido exponencialmente. Ya no es posible para los expertos examinar los datos a través de su visualización. El análisis de los datos producidos en las máquinas de fusión por confinamiento magnético se ha convertido en un problema de ¿big numbers¿ (grandes números). Las técnicas de minería de datos e inteligencia artificial deben jugar un papel relevante en el análisis de la información en los próximos años. El propósito de esta tesis es desarrollar un conjunto de técnicas de minería de datos e inteligencia artificial de ámbito general y después, aplicarlas a las bases de datos de fusión. Más concretamente, el con tenido de la misma trata de: ¿ Localizar eventos relevantes en señales: uno de los aspectos más relevantes en fusión es la localización de fenómenos del plasma usando las formas de las señales. Antes de estudiar el comportamiento del plasma es neces ario localizar estos eventos. Actualmente, su localización se lleva a cabo manualmente por expertos. Esta tesis explica UMEL¿un nuevo método de localización de fenómenos del plasma en señales¿. Uno de los objetivos de UMEL es la localización automáti ca de ELMs en JET. Además, la localización automática de ELMs ha permitido el estudio de la degradación del gradiente de temperatura del borde del plasma durante su aparición. ¿ Localizar eventos relevantes en imágenes: las cámaras son uno de los nu evos diagnósticos del plasma. Su utilidad radica en proporcionar una vista de la cámara de vacío durante los pulsos de plasma. Por ello, el análisis automático de las películas del plasma se ha convertido en un aspecto clave del análisis de las bases